基于极化椭圆参数的零导数正交搜索最优极化方法

针对基于极化椭圆参数的信干噪比参量等式,提出一种基于极化椭圆参数的零导数正交搜索极化优化方法并进行了详细的讨论.该方法首先沿着一条特殊的基线进行局部优化就基本接近全局最优点,接着进行两个正交方向上的零导数搜索,而且搜索过程中每一步都只需简单地利用前一步局部最优解的结果.经过大量试验,给出了参数范围.结果表明ZDOS方法是有效的,基本上只需几步计算后就找到了全局最优点.

基于快速正交搜索的车载导航方法

以某型自行火炮炮载惯导系统为研究对象,针对系统剩余高阶非线性误差得不到有效补偿的问题,结合卡尔曼滤波(KF),提出了基于快速正交搜索(FOS)的组合估计方法,既消除了线性误差,也对系统的高阶非线性误差起到了良好的抑制作用。试验结果表明,在没有卫星信号的情况下,与单独使用KF相比,FOS/KF可以有效提高导航精度,经过补偿后的平均水平速度误差仅为0.034 m/s,定位误差可基本保持在10 m以内,实现了非线性条件下的高精度自主导航。

基于惯导误差特性的地磁匹配正交搜索方法

针对地磁匹配导航对实时性的需求,提出了基于惯性误差特性的正交搜索方法.该方法在对惯导误差特性分析基础上,采用正交搜索策略,将插值后匹配点地磁数据序列沿与飞行轨迹垂直方向和平行方向分别进行正交搜索,快速得到最佳匹配结果.将地面测量地磁数据延拓到不同高度,分别应用本文方法和全局搜索算法进行处理.数据处理结果表明本文方法与全局搜索算法具有同等的匹配精度,但减少了搜索时间,能有效提高高空高速飞行器匹配定位方法的实时性.

基于快速正交搜索算法的非线性预测控制

针对一些非线性系统的模型辨识和预测控制计算繁琐的问题,提出基于快速正交搜索算法的预测控制方法,可准确地对非线性系统模型进行辨识。该方法优化了计算方法,省去了繁琐的迭代过程,并减少了每次迭代过程中引入的误差。利用辨识模型建立预测模型,对非线性系统进行直接预测控制。仿真实验结果证实了该方法的有效性和可行性。

快速正交搜索算法在水声信号处理中的应用

信号的谱估计技术作为一种十分重要且应用广泛的信号分析处理手段,对其性能的不断提升和改进一直是水声信号处理领域研究的重点和热点。对此,该文将快速正交搜索算法应用于水声信号的谱估计中,通过隐式正交对参数进行搜索,实现对信号频率、幅度、相位的估计。仿真和实验数据处理结果表明,相较于传统的谱估计方法,该方法能稳定且准确地估计水声信号的多个参数,获得频率分辨率较高的谱估计结果。

分析弹性飞机动态特性的正交搜索法

本文提出一种颤振分析新方法-正交搜索法,其基本思想是利用复变函数中解析函数保角映射的特性,沿复变量s=σ+iω的实部和虚部交替搜索,逐步达到所求复方程的根。该算法能在计算机上实现,精确,直观,简便,实用。

一种基于快速正交搜索的WLAN室内定位方法

信道状态信息相比经典WLAN定位系统中使用的接收信号强度更能反映各天线、各子载波的信道状态。由于信道状态信息数据量大,时变性强,不同子载波上的特征对定位性能的贡献大小不尽相同,直接使用原始数据进行定位对定位性能有很大影响。提出一种基于快速正交搜索算法的改进WLAN室内定位方法。定位系统利用无线网卡采集各天线和子载波信道状态信息,通过预处理和快速正交搜索算法进行特征提取和权值计算,结合不同特征权重进行概率模型估计,实现定位。实验结果表明,该设计方法在定位精度、运算速度和复杂度上优于几种传统的定位方式,定位性能良好。

一种基于快速正交搜索的WLAN室内定位方法

针对信道状态信息数据量大、时变性强的问题,提出一种基于快速正交搜索算法的改进WLAN室内定位方法。定位系统利用无线网卡采集各天线和子载波信道状态信息,通过预处理和快速正交搜索算法进行特征提取和权值计算,结合不同特征权重进行概率模型估计,实现定位。实验结果表明,该设计方法在定位精度、运算速度和复杂度上优于传统的定位方式,定位性能良好。

改进正交搜索优化GPS信号精捕获

为提高全球定位系统(GPS)软件接收机的精捕获速度和精度,提出了一种改进正交搜索优化的GPS信号精捕获方法。首先,利用GPS信号相关捕获结果去除码相位,并构建备选函数集;然后,基于信号级数分解理论,采用正交搜索实现信号精捕获,并改进了正交搜索方法,采用迭代搜索策略提高捕获速度。理论分析和实验结果表明,该方法具有较高的GPS信号精捕获频率估计精度,且精捕获收敛速度很快,能够有效降低GPS设备的资源消耗。

基于自适应正交局部搜索算子的混合遗传算法

基于遗传算法的动态特性和正交设计的思想 ,提出了能根据当前进化的种群状态自适应调整局部搜索空间大小的正交局部搜索算子 .对结合了自适应正交局部搜索算子的混合遗传算法进行了经典的多峰值测试函数的性能测试 ,结果表明 ,混合算法在获得的解的准确性和收敛速度上均优于标准遗传算法 .

基于回溯正则化的前向搜索正交匹配追踪算法研究

为了解决前向搜索正交匹配追踪算法重构质量较差的问题,提出了一种回溯正则化前向搜索正交匹配追踪算法用于信号重构,在选择原子的过程中先通过回溯策略选择初始候选集,再用正则化方法对初选集中的原子进行筛选,从而提高信息重构的精度。通过一维信号、二维图像重构实验,与正交匹配追踪算法、前向搜索正交匹配追踪算法进行了对比实验,结果表明所提算法可以实现信号的高精度重构,并且在重构率和重构信噪比方面与同类算法相比,有明显提升。

一种新的正交运动估计算法

本文提出了一种新的基于块匹配的运动估计算法,正交运动估计算法。算法由下列两步组成:1)自适应正交法进行粗定位2)菱形精确定位。本文采用了三种视频序列对新算法进行了测试,并把测试结果和全匹配搜索法,菱形搜索法,三步搜索法的测试结果进行了比较。实验结果表明,本算法的优点在于可以使每个宏块的搜索运算次数大为减少,同时预测的准确性接近三步搜索法和菱形搜索法。

正交Scatter Search算法

针对Scatter Search算法在初始种群的分布欠均匀,难以搜索到全局最优,目标函数评价次数多等方面的缺点,把正交设计方法同Scatter Search算法结合起来,提出了Orthogonal Scatter Search(OSS)算法,以改进其不足,满足实际工程的需要。实验证明OSS算法优于SS算法,不仅目标函数评价次数少,收敛速度快,而且易于搜索到全局最优或者非常接近于全局最优,尤其是高维空间效果更加明显。

基于供求融合的计量物资智能调度匹配路径优化研究

为解决电力计量物资供应链配送供应环节中,车货匹配与路径规划不科学不合理等,需进一步优化调度路径、降低物流运输成本、提高运作效率。基于供应与需求融合的角度,提出了电力计量物资供应链智能调度算法。主要对路径优化方面使用遗传算法对混合粒子群算法进行优化,结合交叉运行和变异运算,对最佳适应度粒子求解,提高运算效率,降低局部最优解几率,获得最佳配送路径。应用启发式正交二叉树搜索算法用于计量物资车辆的合理配备,最终从最优配送调度路径和最优装车方案相结合,形成基于实际调度物资需求的电网供应物资组合智能调度算法。通过与经典的调度算法比对实验证明,提出的算法在行车路径、派车数量以及装载效率3方面均有大幅提升,具有一定的研究与推广应用价值。

非线性方程新解法及其在颤振分析中的应用

从解析函数保角变换出发提出一种求解非线性方程的新算法——正交搜索法。将该算法用于弹性飞机颤振分析问题，可以准确地解出各种状态下的振动模态。该算法可由计算机自动完成，计算过程简便、直观，对飞机设计及颤振主动抑制系统的综合均有参考价值。

求非线性最小二乘估计的一种算法

本文利用正交表给出一种求非线性ＬＳＥ良参数初始值的算法—正交搜索法，进而与迭代法结合求解非线性ＬＳＥ，通过求解非线性强度大模型的非线性ＬＳＥ，说明新算法使用灵活。

超越方程新解法及其在飞机结构振动分析中的应用

本文提出一种在复域直接求解超越方程W(s)=0的新方法——正交搜索法,它利用解析函数的保角映射,通过沿复变量s的实部和虚部交替搜索,逐步达到所求方程的根。该方法不需计算任何导数,直观、简便,且能在计算机上执行。应用在飞机结构振动分析问题,获得了满意的结果。

遗传算法中的加速进化技术

自 2 0世纪 80年代以来 ,遗传算法在工程优化领域获得了广泛的应用 .遗传算法对数学模型要求不高 ,具有一定的隐性并行性 ,能同时在搜索空间进行大范围搜索 ,因而不易陷入局部最优解 .然而 ,在实际应用中发现 ,仅有交叉算子和变异算子的传统遗传算法 ,局部搜索能力不强 ,容易出现种群早熟 ,进化结束时往往收敛到最优点附近而达不到全局最优点 .为此借鉴了传统优化方法中的搜索技术 ,开发了几种算子用以强化遗传算法的局部搜索能力 .算例表明 ,这几种算子能提高遗传算法的搜索性能 。

一种求解W(s)=0的有效算法

复变函数的幅角原理[1]给出了方程W（s）=0的根存在的充分和必要条件，但如何有效地确定这些根，还需要进一步探索。本文给出一种在复域解决这一问题的数值方法─—正交搜索法。该方法利用解析函数保角映射的特性，通过沿复变量s的实部和虚部交替搜索，逐步逼近和达到所求方程的根．该方法不需计算任何导数，直观、简便，且能在计算机上自动完成。应用该方法解决某工程问题，获得了满意的结果．

一种船舶组合导航系统混合误差模型及应用

针对GPS与微机电系统组合导航系统存在高非线性的缺陷,特别是GPS失效期间同卡尔曼滤波方位估计相关的不确定性的影响,提出混合误差模型。使用支持向量机对卡尔曼滤波输出进行建模,利用基于自回归的快速正交搜索对非线性方位误差进行建模,针对GPS/简化的惯性传感器系统利用混合支持向量机-快速正交搜索方法同传统卡尔曼滤波和增强卡尔曼滤波-快速正交搜索方法进行比较,结果表明,混合支持向量机-快速正交搜索方法优于卡尔曼滤波算法和增强卡尔曼滤波-快速正交搜索算法。