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研究了一类新型非线性浅水波方程(Dullin-Gottwald-Holm方程,简称为DGH方程)的散射逼近问题,文章首先通过对与离散谱相对应的特征函数的归一化变形,给出了DGH方程的散射数据;其次利用DGH方程的Lax对和Liouville变换求出了初始位势函数,最终论证了DGH方程的可积性. 相似文献
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研究了一类由Dullin,Gottwald和Holm提出的新的含线性和非线性色散项的完全可积型浅水波方程(称为Dullin-Gottwald-Holm方程)的反散射问题。首先利用反散射方法建立了DGH方程的反散射方程以及一系列求解方程,并且给出了解的一般形式,然后利用散射数据以参数形式给出了DGH方程的1-孤子解,最后画出了几个取特殊值时解的侧面图。 相似文献
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一种双基阵纯方位机动目标被动跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2部被动声呐基阵获取的目标方位信息对水中机动目标的跟踪实质是一个非线性状态估计问题,由于观测方程的非线性性,滤波环节不可避免地要用到非线性滤波算法.以往解决此问题的方法是在基于交互多模型(IMM)算法并在其滤波环节应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法.然而,EKF算法在计算滤波误差协方差阵时没有融入当前观测信息.为此提出在原方法的基础上用其改进算法即修正协方差扩展卡尔曼滤波(MCEKF)算法取代EKF算法,以改善跟踪性能,从而得到一种新的方法.经仿真验证了所提方法的正确性和有效性. 相似文献
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介绍所开发的一种三维目标电磁仿真工具-AUEST_E软件.它基于当今计算电磁学领域快速算法-快速多极子方法与多层快速多极子方法求解复杂目标、系统的电磁响应.该软件不仅具有优越的性能,适于电大尺寸目标、系统的电磁辐射、散射分析;而且操作界面友好,使用简便.除提供几何建模重现、多层分组可视化、目标表面电流可视化等功能外,还提供了快速多极子方法与多层快速多极子方法选择、积分方程类型选择、预处理器开关等多项电磁仿真功能.该软件计算快速,精度高,通用性强,十分适于雷达目标特性、隐身反隐身、电磁兼容与干扰预测等领域. 相似文献
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为计算梅尔尼科夫函数的简单零点,文章比较分析了两种数值算法:类帕德逼近和高斯—勒让德积分,作为验证,计算了某激励频率下系统的李雅普诺夫指数谱。然后选取某型船,采用梅尔尼科夫函数方法计算了横摇动力系统的混沌阈值,观察了横摇系统的安全池随外激励增大而逐渐破损的过程,并追踪了破损域中某点的相轨迹。研究计算表明:类帕德逼近可以较精确地得到同(异)宿轨道的参数方程,但在方程的设解形式上需要一定的技巧性,且计算量较大;高斯—勒让德积分不关注参数方程具体形式,处理简单,便于工程计算。 相似文献
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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。 相似文献
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计算各种媒质在电磁波照射下的散射问题,一直是FDTD算法应用的一个重要方面,特别是在FDTD技术发展的初期,它几乎总是和散射问题联系在一起。论文简单介绍并分析了时域有限差分法在计算雷达散射截面积(RCS )中的应用,仿真结果表明FDTD在计算物体RCS方面有很大的优势。 相似文献
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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. 相似文献
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在工程设计中经常需要计算正常水深和临界水深。图解法和试算法是通常被采用的方法,但它们的计算精度不能有更大的提高且计算过程繁冗。作者在文中提出了一个新的迭代方程用于上述两种水深的计算,并用代数方法严格地证明了其收敛性。 相似文献
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针对港口腹地划分问题,分析了以前文献中求解此问题的局限性,建立了内陆城市最佳出口运输路线的概念,引入蚁群算法这一新兴的人工智能方法,将其运用到内陆城市出海运输通道优化中,建立了一种新的港口腹地划分方法.最后以一个典型算例说明了该算法的有效性.研究表明,蚁群算法可以为港口腹地划分问题提供新的解决办法. 相似文献
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基于改进蚁群算法的物流网络 总被引:1,自引:0,他引:1
文中将受容量限制的单分配轴-辐式网络抽象为一个三次变量的混合整数线性规划模型方程;提出了一种改进的蚁群算法,将6种局域搜索算子加入算法中,因此具有较高的全局搜索能力和局部搜索能力;同时提出“解对”的概念,对问题的构成进行分解优化,转化为确定问题,切实使本问题符合蚁群算法使用的前提和优势;最后,使用澳大利亚邮政的数据进行选址仿真实验,验证此算法模型在该应用中的求解效率和计算稳定性。 相似文献
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