矢量水听器阵列MUSIC估计算法研究

矢量水听器由声压传感器和质点振速传感器复合而成,可以空间共点、同步测量声压和质点振速的各正交分量.采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行方位估计,对该算法进行了理论推导,并对数据协方差矩阵进行本征分解,获得了信号的空间谱估计.通过几个仿真对比试验,得出了该算法在多种条件下的高分辨方位估计性能.仿真结果表明,在SNR=10 dB条件下,相对于常规波束形成器输出,MUSIC空间谱的主波束宽度锐化了12.6°,旁瓣降低了22 dB左右,利用该算法可提高对信号源的定向精度及对多目标的分辨能力.     

自适应多项式预测滤波器的新结构与算法研究

(1)提出了一种DCT域二次滤波实现结构及其NLMS自适应算法，并将其用于连续混沌信号的实时预测研究，结果表明：所提出的滤波器结构实现简单、不存在算法收敛性问题；对连续混沌信号的实时多步预测性能明显优于局域法的多步预测性能，这一结果对我们重新认识     

汽车转向与主动悬架集成系统的D-LMS控制

以提高汽车行驶平顺性、操纵稳定性和安全性为目点,建立了半车三自由度汽车转向与主动悬架的综合模型,采用基于小波理论的最小均方(LMS)算法对转向与主动悬架集成系统进行控制。计算结果表明,采用LMS控制的转向与主动悬架集成系统使汽车行驶平顺性和操纵稳定性比被动系统明显改善,有效地提高了汽车综合性能;同时LMS能自动调整权系数,且控制算法简单,便于工程应用。     

基于改进BP算法神经网络的路况评价模型研究

通过利用在BP神经网络中增加反馈信号及偏差单元的网络模型,生成内部回归网络,对BP神经网络进行改进,据此得出改进的BP神经网络的具体步骤.在此基础上,结合陕西省高速公路沥青路面的实际情况建立了路况评价模型,并对该模型的具体应用做了研究.研究结果表明:网络的收敛速度很好,训练结果与实际路况结果相差很小,利用改进BP算法神经网络建立的路况评价模型不仅方便易用,而且精度很高.     

求解高次方程的一个异步并行迭代算法

用高次方程正项分解方法，将求解实系数高次方程非零实数根的问题，转化成求解两单调上升凹函数在平面直角系第一象限内交点横坐标的等价问题；给出了基于共享存储多指令流多数据流(MIMD)并行计算模型求解任意实系数高次方程全部实数根的大范围收敛性异步并行迭代算法，并分析了算法计算的复杂程度。     

Taylor级数展开法定位及其性能分析

讨论适合于TDOA定位的信道模型，分析1种典型TDOA定位算法－Taylor级数展开法，并针对其收敛问题提出改进方法。结合不同信道环境和蜂窝基站位置分布，对Taylor级数展开法的性能进行仿真，并就各种环境参数对算法性能的影响，与其它算法进行分析比较。     

零担货物序贯装箱优化问题的遗传模拟退火算法

从缩小搜索区域，增强算法的收敛性以及缩短计算时间的角度出发，提出将模拟退火思想引入遗传算法，应用遗传模拟退火算法（GSAA）求解零担货物在集装箱中的序贯装箱优化问题，阐明了该算法的具体实现过程，包括问题编码，适应函数值计算，遗传操作，领域选择以及降温方法等内容，并通过实际数值计算表明该算法优于传统的计算方法。     

动态多维离散系数的传函数生成算法

基于多维离散傅立叶变换，提出了一种动态多维离散系数的传递函数的自动生成算法，可求出高阶，复杂拓扑结构的动态多维离散系统的系统矩阵，传递函数。     

基于Apriori算法的城市关键路段识别

为提高城市交通精细化管理,方便居民出行,采集车辆出行过程中的射频识别(RFID)数据,利用大数据算法实现城市路网中关键路段的识别,提出了一种基于Apriori 算法的城市关键路段识别方法。该方法通过计算支持度,计算出1 d 内城市道路的频繁程度以确定城市路网中的关键路段。本文对判定城市路网中的关键路段提供了新思路,为制定关键路段交通拥堵管理措施、引导部分交通流出行路径或通行权提供了重要依据。并对关键路段的交通流来源进行分析,回溯每条关键路段交通流的产生源头,进而指导城市交通规划和基础设施建设。     

基于客流均衡分析的城际铁路列车运行图优化

将城际客流均衡分配与列车运行图优化相结合,构建城际列车运行图优化的双层规划模型,其中,上层模型以满足行车组织要求、运营时间等为约束,以降低旅客乘车时间、换乘等待时间以及提高始发、终到时间满意度为目标优化列车运行图;而下层模型为基于列车运行图的客流均衡分配模型。模型采用模拟退火算法与GP算法组合求解,在生成初始列车运行图的基础上不断通过均衡分配乘车客流、构造邻域解迭代优化。算例分析表明模型与算法具有较好的收敛性与有效性。