一种基于自适应代价约束凸函数的盲均衡算法

给出了一种针对正交幅度调制信号的盲均衡算法,该算法基于凸代价函数,在均衡器参数线性约束条件下具有全局最优解,新算法在性能保持不变的前提下具有较少的未知变量及约束方程,复杂度降低。为克服算法在恒定约束条件下可能存在均衡收敛速度慢,甚至不收敛的问题,给出了一种基于自适应代价约束的盲均衡算法,该算法只需更少信号样点,经过多次迭代即可达到更好的收敛性能。仿真实验验证了新算法的性能。

代价约束下基于随机游走的负影响力传播抑制方法

在社交网络的信息传播机制中,不同用户之间信息扩散往往会受到用户之间影响力的影响,因此开展复杂网络分析研究显得格外必要。首先研究在代价约束下,社交网络的影响力传播模型,在未知网络传播原理的情况下,研究如何利用叠加的随机游走策略对网络的影响力传播进行度量,将影响力传播的范围控制在某一子图中,设计出抑制负影响力传播的有效方法。在此基础上,通过渗流来对抑制节点的范围进行控制。实验证明,本文的算法不仅可以有效地限制负影响力的传播,而且在代价约束下能够取得较好的性能。本文不仅对分析、理解和预测网络的拓扑结构、功能和动力学行为具有十分重要的理论意义,而且在舆情管控、虚假信息抑制等领域中也发挥着重要的作用。

代价约束多核最小二乘支持向量机及其应用

针对多核最小二乘支持向量机(multiple kernel least squares support vector machine,MK-LSSVM)忽略了核函数的代价以及缺乏稀疏性的问题,提出了一种代价约束的稀疏多核最小二乘支持向量机方法.将MK-LSSVM的原始优化问题转化为二阶锥规划形式,引入核函数代价因子,约束复杂核函数的权重,以节约变量存储空间和计算时间,利用Schmidt正交化理论约简核矩阵,进一步减小计算量,并根据支持向量的数目以及活动核函数的类型评估多核学习的总代价.测试数据集仿真结果表明,相比传统的MK-LSSVM,该方法利用更少的支持向量和更简单的组合核函数达到了相同的精度要求,代价更小.采用该方法预测浮选回收率的代价值降低了27.56.

基于关键节点时延约束低代价组播路由算法

针对时延约束下低代价组播树的构建方法,提出了一种基于关键节点的时延约束低代价组播路由算法。该算法对已有的动态时延优化的链路选择函数进行改进,并加入关键节点和关键次数的概念。在首次选择目的节点时,重点考虑关键节点和关键次数因素,降低了选择低代价链路的时间复杂性,再利用改进后的链路选择函数依次选择节点加入树中,进而产生满足要求的组播树。实验仿真结果表明,该算法不仅能正确构建出时延约束低代价组播树,且与其他算法相比,构成组播树所需平均时间更少。

四元数约束的容积卡尔曼滤波及其应用

针对一些非线性系统状态变量中存在四元数约束的情况,提出了一种四元数约束下的容积卡尔曼滤波(quaternion constrained cubature kalman filter,QCCKF)算法.基于最小约束代价函数,采用三阶球面-相径容积规则近似计算系统状态的后验均值和协方差,给出了QCCKF滤波递推公式.设计的QCCKF算法可以有效地对状态进行估计,扩展了CKF的应用范围.最后对飞行器姿态估计系统进行仿真,仿真结果表明,该算法估计精度优于常规CKF和无迹四元数估计法(unscented quaternion estimator,USQUE),并满足四元数约束条件,较好地解决了非线性系统存在四元数约束的问题,验证了算法的有效性.

DBC性价比资源调度算法

传统的DBC(Deadline and Budget Constrained)调度算法,比如时间最优调度算法、代价最优调度算法都是在时间(dead-line)和代价(budget)的约束下,满足时间或代价单方面的QoS需求的极端情况。针对这一不足,提出了一种基于DBC的性价比资源调度算法,综合考虑了时间和代价的QoS需求,目的在于提高任务的完成量以及任务完成的性价比,并通过推理论证和仿真实验验证了该算法的有效性和优越性。

基于分层结构的C4ISR服务部署分布式演化方法

针对指挥信息系统(command,control,communications,computers,intelligence,surveillance and reconnaissance,C4ISR)服务部署分散、作战平台计算/存储资源有限、演化实时性要求高的特点,基于分层结构设计了系统状态分布式监控与演化总体架构,并在该架构下提出了一种服务部署方案层级动态调整方法。通过定义信息流转长度与方案调整代价设计了服务部署调整方案的数学优化模型,针对部署方案中同时包含服务部署位置和信息流转路径的特点,将成对交换思想、最短路径规划与m-best策略相结合提出了一种贪心求解算法,以实现调整方案的快速生成。实验证明,该方法能够在保证系统信息流转效能的同时有效控制系统的演化范围,适用于执行任务过程中服务部署方案的敏捷调整。

一种分布式的PCPO单播路由算法

针对非确定多项式时间完备(NPC)的路径约束路径优化(PCPO)路由问题提出一种分布式算法:两向选择式探测QoS路由算法(TSQR).以PCPO中的时延约束代价优化(DCLC)问题为例,TSQR基于源节点与目的节点间的最小代价和最短时延路径,由源节点向目的节点发送2种不同的探测消息(MinCProbe1/MinDProbe1,MinCProbe2/MinDProbe2),分别对应2种不同的路由选择操作;沿途节点搜集探测消息走过路径的信息,继续沿原方向转发探测消息的同时,变异此探测消息进行变向探测;目的节点从收到的探测消息所代表的可行路由集中选择一条或多条路径.TSQR具有自然无环特性,在存储和计算开销等方面都具有优越性.仿真表明,与同类参考算法相比,TSQR具有最优的路径优化性能.

基于改进Dijkstra算法的轮式移动机械臂无碰撞轨迹研究

由于轮式移动机械臂动力特征量较多,导致无碰撞轨迹控制误差较大,为此,提出了基于改进Dijkstra算法的轮式移动机械臂无碰撞轨迹规划方法。考虑到轮式移动机械臂自身惯性大、动态特征表现强的特点,以机械臂运动质心为参照点,建立动力学模型,计算机械臂各关节在水平和垂直方向与质心间形成的正切和余切角,明确在不同碰撞力和加速度作用下角度的变化,提取线性变化函数。以函数解为参考标准,采用改进Dijkstra算法,建立扩展搜索树,函数解为源点值,扩展树的每一个分支都以该解作为参照,将无碰撞轨迹路径函数输入至扩展树内搜寻最优解,并与动力学的函数解做对比,同时添加代价函数实行避障约束,使搜寻结果不断逼近最优解。实验结果表明,所提方法的避障效果较好,能够有效实现无碰撞避障,保证路径轨迹规划最短。

基于循环寻优RRT算法的无人机航迹规划

针对快速扩展随机树(RRT)算法在无人机在线自主航迹规划中的寻优性问题,提出基于循环寻优RRT算法。将航迹长度代价约束作为启发条件引入RRT算法,可以有效地剪除搜索空间的无用节点,获得较优航迹。通过引入已规划可行航迹的航迹长度代价约束作为下一次算法运行的启发条件,采用循环迭代策略有效地剪除搜索空间的无用节点,使得算法每次运行后的航迹长度代价减小,多次运行后最终得到的航迹接近最优航迹,充分利用航迹长度代价的启发性,克服了RRT算法的缺点,同时获得了一系列不同航迹代价的可行备选航迹,在协同任务中可以根据协同到达时间进行快速选择。仿真结果表明该算法能够快速生成安全并且满足无人机动力学约束的较优航迹。