一个求总极值的实现算法及其收敛性

1978年，郑权等首先提出了一种用积分─水平集求总极值的方法及用Monte－Carlo随机投点实现的实现其法，其实现算法是否收敛未解决的问题．本文提出一种用数论方法实现的实现算法，并证明了该实现其法是收敛的．初步的数值结果表明，该实现其法是较有效的．

基于改进模拟退火算法的均匀设计表构建

当n为偶数时,使用好格子点法不能产生因素数较大的设计表,且只能在解空间的子空间内产生设计表,所产生的设计表无法保证最均匀。针对上述问题,引入智能计算方法,包括粒子群优化算法和改进的模拟退火算法。对3种算法的优化性能进行比较,结果表明智能算法可以对较大范围的因素数产生设计表,与好格子点法相比,智能算法能够得到均匀性更好的设计表,并且相对粒子群优化算法,改进模拟退火算法构建的均匀设计表的偏差更小。

基于图像的目标姿态计算精度分析方法

为支撑运动目标姿态计算的需求分析、功能设计、精度分析,本文采用基于数论法的空间目标姿态计算精度分析方法,针对目标图像的像素提取标准差、成像分辨率、成像焦距、目标大小等影响因素,利用数论法中的好格子点法模拟目标图像的像素位置并提取随机误差,利用目标成像提取的平行线来计算法线指向矢量,奇异值分解法线指向矩阵求取平行线指向作为对应方向目标姿态指向,统计标准差作为目标姿态计算误差。在像素提取标准差为0.1 px、成像分辨率为8μm、成像焦距为6 m、目标大小为20 m等成像数据条件下,目标姿态计算均方根误差能够小于10°。经数值仿真验证,该方法可有效支撑基于图像的目标姿态计算与精度分析。