一种线列阵反卷积波束形成高分辨算法

传统的水声阵列波束形成方法在非声源方向存在旁瓣,直接影响目标的检测精度。本文针对波束形成中旁瓣抑制问题,在常规波束形成中引入反卷积算法,提出一种基于反卷积的高方位分辨算法。将常规波束形成作为一个线性系统,由均匀线阵的波束指向性出发,利用Richardson-Lucy迭代求解点声源散射函数,以常规波束形成输出结果作为系统的输入,与声源点散射函数相卷积,抑制阵列指向性函数对输出的影响,缩窄主瓣,抑制旁瓣。在此基础上给出纯净目标辐射噪声的提取方法,归纳总结算法流程。仿真结果表明,反卷积波束形成算法能够实现多目标的调制谱分离,具有更优的多目标角度分辨力,有效提高目标检测性能。     

噪声对维纳滤波反卷积算法性能影响的分析

传统观念认为,扫描体制下的实孔径雷达方位分辨力受限于3dB功率波束宽度,这使得雷达难以从方位上区分波束内的两个等距目标。维纳滤波反卷积算法是一种简单实用的超分辨算法。文章仿真了不同信噪比下维纳滤波反卷积算法的超分辨率,对算法的噪声敏感特性进行了分析,为工程选择和应用提供了依据。     

单纯形算法水雷搜索研究

采用水下机器人搜索水雷已经成为反水雷发展的一个重要方向,但单个机器人受自身能力的制约,导致搜索水雷的效率低下。单纯形算法可以应用在多机器人之间,相互协同共同完成搜索任务,从而大幅提高工作效率。仿真结果表明,采用单纯形算法构成的搜索编队仅需较少的次数就可以找到目标水雷。     

基于反地理编码服务的内河船舶轨迹停留语义信息提取

由于内河水域电子航道图在完整性和及时性方面的不足，传统依赖电子航道图的船舶轨迹停留点挖掘方法在准确率和效率方面受到限制。在线地图资源蕴含着大量的地理空间语义信息，能为船舶活动轨迹提供丰富的地理关联解译。综合利用互联网中的地图数据服务，提出一种基于反地理编码的内河船舶轨迹停留语义信息提取方法。识别船舶在港口、码头等区域的轨迹停留段，提取每段的停留中心点；利用在线地图的反地理编码服务获取停留中心匹配的区域集合，计算每个区域的船舶停留特征；基于关键字对多个区域进行融合，生成船舶轨迹的停留语义信息。利用2018年7月—2018年8月长江区域船舶的真实轨迹数据进行试验，结果表明：该算法能有效地提取船舶轨迹的停留语义信息，平均准确率达到94%以上。     

基于分块彩色MB-LBP纹理的人脸反欺诈算法

当用户的脸部图片或视频被窃取,试图通过生物识别系统认证时,会出现欺诈攻击.为了保障用户信息安全,针对视频和图片攻击,文中提出一种基于分块彩色MB_-LBP(multi-block local binary pattern)纹理的人脸反欺诈算法,将Lab彩色空间中提取的MB_-LBP特征分为多个小块,然后将每个小块中的直方图特征级联起来形成表示脸部图片的特征向量.在CASIA和NUAA数据库上的实验结果表明,文中算法与现有的人脸反欺诈算法相比具有一定优越性,甚至在NUAA数据库中其真负率达到了100%.     

一种适用于ATT武器系统的目标跟踪算法

提出一种基于单站纯方位的水下高速目标跟踪算法。该算法在快速估计出目标航向的基础上,利用目标先验速度信息解算出其他目标运动要素。该算法收敛速度快,对观测平台机动要求低且具有一定精度,能满足反鱼雷鱼雷武器系统的要求。     

反辐射导弹对舰船雷达目标引战配合效率

针对水面目标的目标特性,根据反辐射导弹引战系统工作机理,分析影响引战配合效率的因素,提出提高反辐射导弹对水面目标引战配合效率的主要技术途径。     

反鱼雷鱼雷自导导引弹道方法研究

论文根据反鱼雷鱼雷的作战需求,在基于反鱼雷鱼雷传统的比例导引法上,对比例导引法进行修正,降低比例导引算法的误差。并通过对反鱼雷鱼雷作战模式的研究,提出新的预测弹道方法。同时通过仿真分析,得出此两种导引方法用于反鱼雷鱼雷的弹道轨迹,偏航角以及脱靶量,为反鱼雷鱼雷拦截弹道的设计提供了一定的思路。     

改进粒子群-BP物联网络算法的PSC选船模型

港口国监督管理(PSC)在保障船舶安全、保护海洋环境、提高运营效率等方面发挥着越来越重要的作用。如何提高PSC选船效率和质量是行业研究的重点。粒子群算法是一种通过迭代搜索最优解的进化算法。BP神经网络是一种具有自主学习能力的多层前馈网络。本文研究粒子群算法原理,从惯性权重和压缩因子两方面对粒子群算法进行改进,结合BP神经网络算法,提出基于改进粒子群-BP物联网络算法的PSC选船模型,提高了选船效率和质量。     

基于混合学习算法的水下机器人神经网络辨识

借鉴Elman和Jordan神经网络的特点,构造了一种新的动态神经网络.该网络能对隐含层的历史进行状态记忆,实时调整过去的信号对现在值的影响,并且增加了输出层节点的反馈以增强神经网络的信号处理能力.将基于遗传算法(GA)和误差反传算法(BP)的混合学习算法用于神经网络权值的修改,既可提高收敛速度又能避免陷于局部极小值.最后,将改进的神经网络应用于水下机器人动力学模型辨识,仿真结果表明,基于混合学习算法的神经网络提高了学习的收敛速度和辨识精度.     

多目标微粒群优化聚类算法及应用

提出了多目标函数评价法,通过定义两个新的目标函数实现了基于多目标微粒群优化聚类算法,可实现对多目标优化问题非劣最优解集Pareto的搜索.同时根据电磁力的计算公式定义了新的相似度测量方法,该相似度测量考虑了聚类簇的大小对数据划分的影响.给出了IRIS数据仿真结果,用入侵数据集KDD CUP99测试,实验结果验证了该算法的有效性.     

数据压缩技术在船舶电力监控系统中的应用

采用数据压缩技术可有效减少船舶电力监控系统监测的数据量,提高现场总线网的通信效率。根据不同压缩方法的特点压缩船舶通信中不同类型的数据,其中对开关量和电力主干网等数据采用10进制霍夫曼编码的压缩方式压缩;对包含多测点的模拟量数据采用基于旋转门算法的监控数据的压缩方式压缩;对电能质量等数据采用小波变换的压缩方式压缩。仿真结果表明,采用该方案能实现对数据的有效压缩,节约网络宽带。     

基于带通采样技术的数据采集

简要介绍了数据采集的基本原理，在分析Nyquist采样定理与香农带通采样定理的基础上，研究了适应数据采集的中频带通采样技术，重点讨论了该技术中抗混叠滤波所引起的相位非线性问题的解决方法。     

基于UKF和线性优化的改进粒子滤波算法

针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化问题,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法将不敏卡尔曼滤波算法（UKF）、线性优化的思想和基本粒子滤波算法相结合,运用不敏卡尔曼滤波算法获得重要性概率密度函数,提高了粒子的使用效率;运用线性优化的思想,保证了所有粒子都以一定的概率对状态估计作出贡献,提高了粒子的多样性。仿真结果表明,改进的算法很好的解决了基本粒子滤波存在的粒子退化问题,具有更高的状态估计精度。     

虚拟机舱管路布局算法优化设计

针对当前船舶管路布局设计主要依靠经验丰富的设计人员手动敷设完成,为提高管路自动化布局效率,提出了一种基于改进遗传算法的三维空间管路设计方法,以辅助设计者完成管路布局工作。通过在经典遗传算法的整体框架中引入免疫选择机制,增加免疫检测算子和免疫平衡算子,改进了遗传算法仅依靠适应度值选择后代个体易造成算法陷入局部最优解的不足,维护了种群多样性,提高了算法运行效率。以船舶机舱为对象建立虚拟机舱仿真环境,采用栅格法对布局空间进行划分,以十进制浮点数编码方式进行算法编码设计。MATLAB仿真结果验证了改进遗传算法在管路布局优化设计问题上的可行性和搜索效率,采用C#语言编写脚本控制程序,在Unity3D虚拟机舱环境中实现了管路路径的布局设计。     

DRM同步与均衡技术研究

DRM（Digital Radio Mondiale）是世界上唯一非专利的数字广播系统,它为30MHz以下频段的长波、中波、短波广播提供了数字化的标准。同步算法和信道估计作为其关键技术对系统性能有着十分重要的影响,文章提出了适用于DRM系统的符号同步算法、整数倍载波频偏估计算法、小数倍载波频偏估计算法以及时频域联合信道估计和均衡算法,并对这些算法进行了仿真分析。     

基于粒子群优化的飞行器地磁相关匹配新算法仿真

鉴于飞行器地磁相关匹配算法高精度、高可靠性和高实时性要求,本文将影响地磁相关匹配算法的相似性度量函数、地磁特征参量和搜索策略综合考虑.相似度度量函数采用归一化积相关函数、地磁特征参量选用归一化的地磁场总强度,将粒子群优化算法引入匹配区搜索.基于海洋实测地磁场数据进行了实验室仿真验证.实验结果表明,在匹配概率、匹配精度与...     

Simplified p-norm-like constraint LMS algorithm for efficient estimation of underwater acoustic channels

Underwater acoustic channels are recognized for being one of the most difficult propagation media due to considerable difficulties such as: multipath, ambient noise, time-frequency selective fading. The exploitation of sparsity contained in underwater acoustic channels provides a potential solution to improve the performance of underwater acoustic channel estimation. Compared with the classic l ₀ and l ₁ norm constraint LMS algorithms, the p-norm-like (l _p ) constraint LMS algorithm proposed in our previous investigation exhibits better sparsity exploitation performance at the presence of channel variations, as it enables the adaptability to the sparseness by tuning of p parameter. However, the decimal exponential calculation associated with the p-norm-like constraint LMS algorithm poses considerable limitations in practical application. In this paper, a simplified variant of the p-norm-like constraint LMS was proposed with the employment of Newton iteration method to approximate the decimal exponential calculation. Numerical simulations and the experimental results obtained in physical shallow water channels demonstrate the effectiveness of the proposed method compared to traditional norm constraint LMS algorithms.     

A dynamic model and algorithm for fleet planning

By analysing the merits and demerits of the existing linear model for fleet planning, this paper presents an algorithm which combines the linear programming technique with that of dynamic programming to improve the solution to linear model for fleet planning. This new approach has not only the merits that the linear model for fleet planning has, but also the merit of saving computing time. The numbers of ships newly added into the fleet every year are always integers in the final optimal solution. The last feature of the solution directly meets the requirements of practical application. Both the mathematical model of the dynamic fleet planning and its algorithm are put forward in this paper. A calculating example is also given.     

一种基于线性插值的模糊控制器设计及应用

针对常规模糊控制系统在控制过程中精度比较低的问题,将模糊控制系统离线得到的模糊控制表与线性插值算法结合起来,提出一种基于线性插值的模糊控制方法,该方法可以在线计算出系统的控制输出,克服控制器因输入输出量化所造成的调节死区以及稳态误差和稳态颤振的缺点,从而达到提高模糊控制系统控制精度的目的。利用Matlab的Simulink工具进行仿真研究,对3条不同类型的船舶仿真试验结果表明,所设计的线性插值模糊控制器与常规的模糊控制器相比,具有良好的控制性能和实用性。