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  • 简介:1引言表面贴装元器件的视觉检测和定位是影响贴片机整体性能的关键因素。其主要任务包括获取元件的图像,利用识别算法对图像进行处理,识别元件的质量、位置、角度,判断所拾取的元件是否合格并在贴装时进行贴装位置、角度的纠正等。

  • 标签: 表面贴装元器件 元件识别 分割算法 阈值 视觉检测 识别算法
  • 简介:自适应波形选择在认知雷达中起着非常重要的作用,自适应算法的好坏将直接影响到波形选择的效果。目前,策略迭代算法、价值迭代算法被相继提出,旨在提高波形选择的准确性和状态判断的准确性。但这些算法都存在着计算量大和重复计算等局限。所以,提出一种改进的价值迭代算法,它通过近似代替的思想,避免了重复计算的繁琐,降低了计算量。这种算法更新速度快、准确度好,更加适应于复杂多变的雷达环境,在提高雷达自适应能力方面起着重要的作用。

  • 标签: 波形选择 策略迭代 动态规划理论 价值迭代
  • 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。

  • 标签: MIMO-SAR平面阵 遗传算法 优化布阵 方向图
  • 简介:提出了一种正交频分复用(OFDM)系统的频率和时间同步算法。该算法利用未经过前一个符号延迟扩展干扰的循环前缀部分来进行频率偏移和时间偏移的估计。因此,该算法可有效地降低ISI的影响。仿真结果表明,该算法在高斯白噪声和多径信道条件下具有很好的估计性能。

  • 标签: 正交频分复用 同步 频率偏移 时间偏移
  • 简介:集成电路工艺的改进使存储器的测试面临着更大的挑战。文中从存储器的故障模型入手。着重描述了存储器常见的诊断算法。诊断算法和诊断策略要在诊断时间、故障覆盖率、面积开支之间进行权衡。因此要根据存储器的故障类型和测试需求来选择合适的诊断算法,才能达到比较满意的效果。

  • 标签: 存储器测试 故障模型 诊断算法 故障覆盖率
  • 简介:针对目前应用于弹性分组环(RPR)的公平算法存在的不足,文章提出了一种新的公平算法-HP—fa(HighPerformance—fairnessaigorithm),并对此算法进行了理论分析和仿真验证,结果表明该算法不仅带宽利用率高、收敛迅速,而且能够更好地实现环网的公平。

  • 标签: 弹性分组环 公平算法 高性能
  • 简介:为了解决基于用户服务质量约束的多用户多天线系统高能效线性预编码问题,根据分式规划性质提出了一种迭代优化算法,并利用凸优化方法对每次迭代中子问题进行求解,分别讨论了最大功率发送与非最大功率发送两种子问题求解情况。最后,仿真结果表明,该算法收敛性优,且在确保用户服务质量情况下可有效提高系统能效。

  • 标签: 线性预编码 能量效率 服务质量约束 迫零波束赋形 功率分配
  • 简介:墙体对电磁波的传播具有折射与多次反射作用,若采用传统的雷达成像方法,则会造成墙后目标的偏移与散焦。通过分析墙体与墙后目标对步进频连续波信号的回波特性,提出了一种基于墙体参数估计的穿墙雷达成像与校正算法。该方法首先根据墙体回波的距离向压缩结果划定墙体相对介电常数与厚度的估计范围,并利用估计范围内的参数取值构造补偿因子,然后通过比较补偿后墙后目标的聚焦效果来确定墙体参数的具体值。仿真结果与实验结果表明,该方法能够在系统离墙较远的条件下实现墙体参数的估计,同时完成墙后目标的准确成像。

  • 标签: 步进频连续波信号 墙体参数估计 补偿因子 目标聚焦效果
  • 简介:随着网络规模的不断扩大,网络拥塞问题日益严重。拥塞将会导致吞吐量下降,实时性变差,网络性能降低等问题。本文通过分析端到端拥塞控制存在的局限性,说明基于路由器技术的队列管理算法在改善端到端拥塞控制中所发挥的重要作用,并对当前拥塞控制中基于路由器技术的队列管理算法(RED、WRED、WRR、FQ、WFQ、DRR)进行分析与总结。

  • 标签: 网络拥塞 路由器技术 队列管理 控制机制
  • 简介:合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声滤波技术分成三类:多视处理、统计滤波和变换域滤波.本文总结了空间域统计滤波方法的数学基础和性能评价指标,并选择真实SAR图像作了对比试验,得出了一些有益的结论.

  • 标签: 合成孔径雷达图像 相干斑滤波 性能评价
  • 简介:弹道导弹主动段跟踪是反导防御体系中极其重要的部分,也是制导拦截的关键一环。针对传统跟踪方法在弹道导弹主动段跟踪性能的不足,提出了一种新的变结构多模型主动段跟踪方法。它具有以下的优势:针对主动段运动模型的不确定性,采用可变结构多模型设计,适用于跟踪含多级助推段的导弹目标;采用不敏非线性滤波方法具有更好的跟踪精度。仿真实验中设计了两个实验场景,与传统方法相比较该方法明显地提高了跟踪的精度,同时可以估计出导弹助推段关机点的时刻。

  • 标签: 弹道导弹跟踪 关机点估计 主动段跟踪 变结构多模型方法
  • 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。

  • 标签: TD-LTE 信令分析 网络优化
  • 简介:该文首先研究了部分波长可变WDM网状网中的网络生存性.而后结合分层围模型提出了一种在动态业务情况下的支持不同Qos要求的路由波长分配算法,仿真结果表明该算法具有很好的性能.提高了全网的资源利用率.满足了客户层业务在建立光通路时不同的Qos要求对网络阻塞率的要求。

  • 标签: 波长可变光网络 生存性 分层图 路由波长分配算法 QOS 阻塞率
  • 简介:为了利用雷达对低空和超低空飞行器进行精确探测,必须对影响雷达测量精度的大气折射误差进行实时修正。针对目前大气折射误差计算存在处理时间较长、不能满足实时性要求的现状,提出了一种利用虚高进行折射误差修正的快速算法。根据等效地球半径中电波射线为直线的情形推出计算接近目标真实高度的虚高方法,利用虚高将折射误差公式中的积分项分为两部分,最影响折射误差修正处理时间的部分采用一次积分完成,另一小部分利用变步长的迭代方法完成。仿真实验表明,在保证与目前公认高精度的射线描迹法相同的精度条件下,利用虚高进行大气折射误差修正可实现快速计算,计算速度至少提高一倍,且计算速度随雷达仰角的增大而增快。

  • 标签: 低空目标 折射误差修正 快速算法 虚高 等效地球半径
  • 简介:早期,有人就提议了一个可以避免因为人多导致流量受到干扰的方法,就是实时监控,并对流量进行分类的方法,这种方法在最早的时候才用的是DPI技术进行对信息流的分类,这为以后的聚类算法起到了奠基的作用,通过对OPTICS聚类算法思想的应用,使用数据点的个数对流量进行稠密程度划分,以此来完善信息的聚类,并有针对性的对各个用户提供相应的服务。

  • 标签: OPTICS 聚类算法 网络流量
  • 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。

  • 标签: 作战指挥 分配与优化 遗传算法 云模型 防空目标
  • 简介:关于求核的算法有很多,本研究利用选择排序的思想设计了求解等价类的算法,其时间复杂度为O(|C||U|)。在此基础上,设计的求核算法算法时间复杂度为O(|C|^(2)|U|)。通过实验,证明了算法的正确性和高效性。

  • 标签: 粗糙集 选择排序 等价类
  • 简介:详细介绍了波导器件的模拟方法--束传播算法(BPM)和完好匹配层(PML)边界条件的基本原理,并给出基于有限差分的BPM的应用实例.针对算法中所采用的近似,给出BPM的适用范围和基于有限差分的束传播算法的优化方案.

  • 标签: 束传播算法 边界条件 完好匹配层 有限差分 光波导器件
  • 简介:采用实数码遗传算法完成近场测量中平面波综合的优化设计。将遗传算法与最小二乘法相结合.在最小二乘法平面波综合结果的基础上.应用遗传算法寻求阵单元最佳幅相分布对平面波进行优化。良好的计算结果表明了遗传算法求解此类问题的有效性。

  • 标签: 遗传算法 近场 平面波综合 最小二乘法
  • 简介:在现代公安警务工作中,人脸识别是智能化目标人物排查、线索追踪的重要支撑技术。在实际应用中,公安布控人脸图像采集通常处于非合作场景。在环境因素的作用下,采集的图像相比于标准库中人脸图像往往发生噪声叠加、曝光异常以及运动模糊等降质褪化。因此,人脸识别算法的鲁棒性应当成为其有效性的重要判断依据之一。鉴于上述考虑,本文研究了几种典型机器学习算法在不同图像降质因素作用下的人脸识别性能,进一步分析了上述算法的鲁棒性。

  • 标签: 人脸识别 鲁棒性 反向传播神经网络 径向基神经网络 广义回归神经网络