简介：为满足雷达复杂工作场景任务需求,提出一种基于主优化（MM）算法的低相关旁瓣、稀疏频谱波形设计方法;该方法首先建立最小化积分旁瓣电平准则下的恒模发射信号模型,并考虑工作频段拥塞情况下波形稀疏频谱特性,进而建立低相关旁瓣和稀疏频谱任务需求下的主优化（MM）目标函数表达式,最后利用主优化（MM）思想构造最小化积分旁瓣电平或稀疏频谱的算法框架。仿真结果表明,该算法能够有效降低积分旁瓣电平,并能够在干扰频段形成频带陷波,且在码长较长时仍具有较佳效果。

简介：计算机网络路由可以实现互联网络端口的连接,并能够有效满足不同网络之间的信息传送,在科学技术日益提升的今天,计算机网络的应用越来越普遍,使用计算机网络的人数也在逐年增加,大规模化的计算机网络覆盖也给我国当前的计算机网络路由工作带来了更大的压力与挑战。对计算机网络路由进行优化的同时也能够进一步提高计算机网络资源的有效利用,改善计算机网络对于用户的服务质量。本文以网络路由及多样性种类为切入点,为如何加强计算机网络路由的服务功能、进一步提高计算机网络信息传输的稳定性与安全性等问题提出计算机网络路由优化及其优化算法。

简介：目标常采取机动加欺骗干扰策略以规避对方雷达系统的锁定。针对同时存在目标机动和距离欺骗的场景,提出了一种目标跟踪联合优化算法。首先,将目标机动和距离欺骗分别建模为动态方程和量测方程中的未知扰动;然后,基于期望最大化（EM）提出了一种状态估计和机动与欺骗参数辨识联合优化算法。为了降低计算量,在期望步（E步）基于URTS平滑器获得状态估计,并在最大化步（M步）解析推导出待辨识参数的更新公式。最后,仿真验证结果表明,该算法与传统交互式多模型（IMM）方法相比具有更高的估计及辨识精度。

简介：在雾、霾等天气条件下，大气粒子的散射作用导致图像严重降质。本文提出一种简单快速的基于物理模型的图像去雾新算法，对大气散射模型进行化简，得到新的去雾模型。然后，利用暗原色先验方法估计大气光值A，并代入新的简化模型，得到去雾图像。实验表明，该算法在处理速度和去雾效果上都优于现有算法。

简介：小波变换克服了传统傅立叶变换的缺点，具有良好的时频局部化性能，从而使得小波理论在图像处理领域得到广泛的应用。PowerPCG4系列以后的CPU中增加了SIMD扩展指令集，并命名为AltiVec技术，利用这些指令可以显著提高需要处理大量数据运算的软件的效率。本文提出了一种基于AltiVec技术的小波变换优化算法，实验结果表明此算法是行之有效的。

简介：针对遗传算法用于多模态最优化问题时存在无法同时找到所有的全局最优值和尽可能多的局部最优解的现象，提出了一种基于小生境技术的改进遗传算法来提高算法的搜索能力；通过仿真实验数据表明，改进的小生境遗传算法不但具有良好的全局收敛可靠性，而且具有快的收敛速度。

简介：在穿墙雷达建筑物布局成像中，针对现有成像算法因没有充分利用墙体本身的物理特性而出现墙体轮廓模糊、边缘不连贯以及成像过程耗时的问题，提出一种基于优化最小化框架的墙体成像算法。该算法首先利用像素块来表征墙体连续块状的物理特性,并将其引入信号模型，然后以LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）模型为基础，在优化最小化框架下构造稳健的优化目标函数，最后利用墙体回波信号的时移特性并结合卷积得到迭代过程的快速实现。实验结果表明，该算法对墙体成像特征明显，不仅保证了墙体轮廓特性，而且杂波少、分辨率高，并较大幅度减小了成像算法处理时间。

简介：在数据库应用程序的研发过程中，经常涉及到对数据表的任意字段进行任意形式的组合查询，这样可以大大缩小查询范围，这就是多条件查询。文章首先对多条件查询的常用方法予以介绍，包括枚举法、递进法；最后笔者给出防止注入攻击的基于List集合的多条件查询优化算法。同时，为了提高性能，避免产生垃圾内存，SQL语句都使用StringBuilder类来创建字符串实例进行拼接，文中的代码均在VS2008平台下运行通过。

简介：雷达数据压缩在数据实时传输过程中起着重要的作用,压缩算法的好坏直接影响到传输的效率。基于对导航雷达实际数据的分析,以及对LZW字典查询压缩算法的理解,对实际数据进行相关性的预处理,并在基本算法功能的基础上,提出一种改进的空间换时间的字典查询方法,在提高压缩比的同时大大提高压缩速度,并与其他算法以及WinRAR软件进行结果对比。利用实际数据进行验证,完成了数据的实时采集、压缩,实现了数据实时传输,通过雷达图像的实时显示对传输效果进行验证,达到了预期目的,取得了很好的效果。

简介：键合位置精度是衡量键合机性能的关键指标之一。为提高键合工具的键合位置精度,针对键合位置误差的非线性特点,提出一种径向基神经网络误差修正方法。以键合角度与键合点图像坐标为学习样本,以生成最小映射误差为原则调节网络权因子、基函数中心和宽度,建立具有良好泛化能力的误差逼近模型。并根据算法特点提出了一种工程优化方法,在保证算法补偿精度的基础上使得其运算时间也满足工作需要。实际工作表明：采用此种方法可将键合精度提高一个数量级,有效地改善键合位置精度并且很好地解决非线性误差对系统的影响。

简介：传统的线阵MIMO-SAR必须经历一个合成孔径时间,才能获得高精度的雷达三维图像。这就势必降低了成像的实时性,而面阵MIMO-SAR很好地解决了这一问题。研究了MIMO-SAR雷达在发射接收天线孔径长度、最小阵元间距和阵元数目固定等约束条件下的平面阵列天线优化问题。MIMO-SAR采用稀布平面天线,基于天线相位中心近似原理建立了阵列优化模型,提出了一种交叉率和变异率可调的遗传算法进行阵元位置优化。该优化方法有效防止了遗传算法的早熟,解决了MIMO-SAR面阵天线低旁瓣电平和窄主瓣宽度双重设计问题。仿真结果表明了该优化模型的合理性及优化方法的有效性和优越性。

简介：TD-LTE网络建设目前还是处在发展的阶段,在TD-LTE网络优化方面还要经过一段时间的摸索,根据应用方向的不同,在一定程度上针对TD-LTE网络优化的信令分析算法也存在着差异,文章主要针对TD-LTE网络优化的信令分析算法进行较为系统的研究及探讨,展现出TD-LTE网络优化的信令分析算法的必要性,以及在实际应用中的效果,主要是为了完善网络优化的水平,借以提高TD-LTE网络优化的信令的可靠性,保证实际运用中不出现信令偏差,达到良好的使用效果,不断加大对TD-LTE网络优化的信令分析算法的实际效果监测,使其在网络优化领域能够得到肯定。

简介：为了克服传统遗传算法易陷入局部最优解的缺陷，利用云模型中云滴的随机性和稳定倾向性的特点，提出了一种全新的云遗传算法。该算法由正态云模型的Y条件云发生器实现交叉操作，由基本云发生器实现变异操作，建立了武器打击目标的数学模型，运用基于云模型的遗传算法对其进行优化求解，确定武器打击目标的最优方案，并在防空目标分配与优化中对初始种群的产生、选择、变畀和交叉操作进行了改进，通过实例分析，表明文中的方法具有较强的操作性、有效性、简便性和实用性。

简介：多中继复用系统因其在通信传输性能和优化资源配置方面的潜力而成为深入研究的热点领域。大量的研究工作虽然提出了一些新的中继选择总体机制，仍缺乏新的针对多中继选择的配置算法。因此针对多中继选择和系统资源配置，提出了一个基于贝叶斯优化算法的多中继选择策略。该策略在信道容量和通信能耗两方面对协作通信传输进行优化。通过仿真表明，提出的多中继选择策略可以明显增加信道容量并延长系统生命周期，达到了提升通信性能和优化资源配置的目的。

简介：针对MIMO雷达最大阵元利用率阵列结构优化算法中使用穷举搜索运算量太大的问题，提出了一种快速算法。该算法在只包含两个阵元的最优阵列基础上，通过迭代的方式向前一个最优阵列增加一个新阵元来寻找包含指定阵元数的最优阵列。文中对该算法的有效性进行了证明，并与穷举搜索方法做了复杂度比较。理论分析和仿真实验表明，该算法能够显著降低运算量，尤其在阵元数目较大时具有明显优势。并且，在阵元数一定的情况下，所得到的优化阵列与穷举搜索的结果具有等同的性能。

简介：提出了一种基于本征激励方向图综合的改进实数编码遗传算法。在遗传算法选择算子中引进分裂选择机制，较好地开发了解空间；交叉算子采用了基因交换、中间重组、算术交叉形成综合交叉方式，对解的开发深度明显优于单一的传统算术交叉；对变异概率采用渐变控制，有效地扩大了搜索空间，克服了传统算法早熟的现象，良好的搜索结果证明了算法的精确性。算法基于本征方向图综合思想，由于实测本征方向图包涵了互耦信息，有效地解决了阵列天线互耦问题，避免了阵列互耦校正的复杂过程，具有较大的实用价值。

简介：计算机程序设计语言C，在高校中普及开来，其算法教学的难易程度不同，学生理解把握不好。本文以常见的的教学方法，层层深入分析其中较为典型的“枚举”算法，以基本的形式为支撑、不断优化其算法。

简介：多路径传输是无线传感器网络中应对链路质量差的重要技术。采用时分多址（TimeDivisionMultipleAccess,TDMA）协议结合信道跳频技术的传感器网络需通过资源调度算法进行时隙和信道等通信资源的分配。多路径传输资源调度算法需为多条路径中的每条路径分配通信资源,会造成大量的浪费,因此调度算法需要进行优化。基于多路径传输模式,本文讨论了两种路由容错机制——复制机制和重传机制,并基于不同容错机制给出了两种多路径传输资源优化调度方案。调度方案在保证数据成功传输的情况下,尽量使用更少的通信资源完成数据传输以降低传输时延。本文通过仿真实验论证采用不同容错机制的调度算法性能。

简介：对无线传感器网络（WSNs）弱稀疏性事件检测问题进行研究,提出了一种基于并行离散群居蜘蛛优化算法和压缩感知的WSNs稀疏事件检测方案。该方案采用压缩感知（CS）技术进行稀疏事件分析检测,针对事件向量稀疏度未知的特性,设计基于MPI框架的并行离散群居蜘蛛优化算法（PDSSO）,重新定义蜘蛛编码方式和自适应迭代进化机制,给出并行转移策略,并将PDSSO应用于CS重构算法中;针对观测字典难以满足约束等距条件的特点,对稀疏矩阵和测量矩阵进行奇异值预处理操作,在保持稀疏度不变的基础上提高了算法重构性能。仿真结果表明,与GMP等检测方法相比,该方案有效提高了WSNs稀疏事件检测成功率,降低了误检率和漏检率。

简介：瑞士赛制（包括配对规则）从最初开始发展至今在不断完善。笔者在查询文献资料、总结多年实践经验的基础上,对瑞士配对规则进行了专门研究。研究结果表明,瑞士配对方法存在大量重复计算,计算不精确,影响了计算机配对效率;且手工难以完全按照瑞士规则中的移位和换位规则执行配对操作。对此,笔者提出了新的＂嵌套式循环轮次＂配对方法,并给出了其配对轮次计算公式,这个公式可以达到精确计算目的,提高计算机的配对效率和智能化。由于配对轮次的生成方法遵循了循环赛＂固定轮转法＂原理,使瑞士配对方法更容易理解,也方便手工操作记忆,同时,更能满足瑞士规则中的浮动规则要求。可以说,从配对的效率和可操作性上,新方法可以改进传统瑞士配对方法。