基于微分进化算子和混沌扰动的量子粒子群算法

在分析量子粒子群算法搜索特性的基础上,引入了微分进化算子以及混沌扰动,提出了基于微分进化算子和混沌扰动的量子粒子群算法:在粒子搜索的过程中,以一定的概率对粒子的每一维执行微分进化操作,以增加粒子的随机性,减少粒子因为多样性的缺失而陷入局部最优的概率;并根据混沌的随机性和遍历性在性能较差的部分粒子中加入混沌扰动,从而增加...     

免疫粒子群算法在船舶避碰上的应用研究

在船舶避碰决策过程中,转向避让是采用频率最高的一种避让方法.为了获得更加有效和合理的转向幅度,以来船与本船构成的方位、距离、船速比、最近会遇距离和最近会遇时间为主要参数,并综合考虑其他因素来确定船舶间的碰撞危险度,通过改进的免疫粒子群算法,建立相应的适应度函数模型,进而求出最优转向幅度.仿真结果表明,改进的免疫粒子群算法对于处理多船会遇情况下的本船最优转向幅度,结果准确可行.     

磁耦合谐振式无线电能传输天线仿真设计

磁耦合谐振式无线电能传输系统有着传输效率高、传输距离远以及传输功率大等优点。天线作为该系统的核心部分,直接影响到系统的传输效率。用HFSS软件仿真设计螺旋半径50～100 mm之间的6组天线模型,研究了发射和接收天线在能量传输过程中发生频率分裂的现象,通过电容值调节使发射和接收天线达到良好匹配,提升了原谐振频率点处的传输效率,同时分析了天线传输效率与螺旋半径之间的关系。     

基于MMSE的多用户MIMO系统检测算法

空分复用多用户多输入多输出(MIMO)系统具有很高的频谱利用率,由于其系统结构和所处的信道环境的复杂性,使得用户间缺乏协作关系,当用户间干扰消除有残差或信道估计不准确时,传统线性接收机不能获得理想的检测效果.针对这一问题,利用每个用户的自身信道对多用户系统用户端信道进行扩展重构,给出一种高效的基于最小化均方误差(MMS...     

目标跟踪时的雷达分级功率自适应控制

为进一步提高雷达的射频隐身能力,基于交互多模型算法,提出目标跟踪时的雷达分级功率自适应控制算法.根据运动状态的不同,自适应的确定下一时刻的辐射功率.在确定功率的分级准则的基础上,建立了辐射功率与目标跟踪性能之间的关系模型,然后对目标跟踪算法中的运动目标设定期望的协方差,利用协方差控制方法对各个时刻的功率进行分级控制,不仅满足跟踪精度,而且合理地控制辐射功率.仿真结果表明该算法具有较好跟踪性能,同时减小了跟踪过程中的辐射功率,从而提高了雷达的射频隐身能力.     

基于ADS的KBNN在带通滤波器优化设计中的应用

现有的知识神经网络的先验知识大部分是由经验公式推导得到的,而电磁问题中公式的推导比较繁杂,且对于复杂的电磁问题,推导出相应的公式几无可能.因此,提出了一种将仿真软件ADS仿真结果作为先验知识的方法,以解决现有先验知识获取困难的问题.采用神经网络与仿真软件相结合的方法,将ADS和三维电磁仿真软件HFSS仿真结果分别作为先验知识和教师信号,并运用粒子群算法对神经网络进行训练,构建了相应的知识神经网络(knowledge-based neural network,KBNN)模型,有效地降低了神经网络结构的复杂度.利用该方法设计的网络对微带抽头型发卡带通滤波器进行优化设计,该滤波器满足设计指标,表明该方法的有效性和优越性.     

基于粒子群算法的微带天线特征方程求解方法

粒子群算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法.文中充分利用粒子群算法的全局收敛特性,并与参数跟踪策略相结合形成一种新的求解复超越方程算法.基于该算法对微带天线的特征方程进行了求解,求解结果与该问题的已有结论相吻合,说明该算法的有效性.     

分数傅立叶变换域的一种鲁棒性图像水印算法

为了进一步提高水印算法的鲁棒性,选取chirp信号作为水印信号,将其嵌入到图像的离散分数傅立叶变换域中.使用分数傅立叶变换阶次和嵌入位置作为算法中的两个密钥,并根据chirp信号在分数傅立叶变换域呈现冲激的特征来检测水印信号.同时还在图像的离散傅立叶变换中频区域嵌入水印模板,有效补偿几何攻击带来的图像损失.仿真实验结果证明,算法具有很好的安全性和不可见性,不仅可以很好的抵抗常用的信号处理操作,对几何攻击也有很好的鲁棒性.     

野草算法优化提取广义切比雪夫滤波器耦合矩阵

介绍了野草算法优化提取广义切比雪夫滤波器耦合矩阵的方法。首先用野草算法控制耦合矩阵相似变换时的旋转角度,通过对目标函数的优化归零,实现对耦合矩阵任意位置元素的消零。接着给出广义切比雪夫滤波器的几种拓扑结构,设置传输零点在任意有限远处,并通过对其耦合矩阵的提取,计算耦合矩阵对应于归一化原型的幅频响应,验证了这种方法的可行性。最后以优化提取的耦合矩阵为基础设计了微带滤波器,测试结果与设计指标相吻合。