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  • 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。

  • 标签: 径向基函数网络 键合机 误差 修正 精度
  • 简介:在超宽带通信系统中,满足FCC频谱限制的UWB脉冲波形设计是一个研究的热点。首先对高斯脉冲及其导函数的频谱形式进行理论推导及仿真实现,在此基础上提出了两种满足FCC频谱限制的UWB脉冲波形算法,并比较了各自的优缺点。

  • 标签: 超宽带 FCC辐射限制 高斯脉冲 峰值频率
  • 简介:单站无源跟踪问题本质上是非线性估计问题,使用传统的DKF算法进行跟踪滤波,得到的结果误差较大,容易产生发散现象。本文在惟方位跟踪中应用UKF算法,仿真结果表明,与EKF相比,采用UKF算法跟踪精度较明显的提高,同时增强了滤波器的稳定性,有效地改善了跟踪性能。

  • 标签: 无源定位 惟方位跟踪 单观测站 UKF滤波算法
  • 简介:针对4站纯方位定位问题,提出了一种基于广义内心的定位算法。先在一次计算中同时使用4站测得方位线中3条,运用三角形内心法获得4个内心;对获得的4个内心再次同时使用其中的3个,并再次运用三角形内心法获得4个内心;反复迭代计算后的收敛点即为目标最终位置估计。最后,通过MonteCarlo仿真试验与重心法和三角形内心平均法进行比较。结果表明,3种定位算法的定位结果与待估定位点的偏差均较小,但广义内心法估计精度较佳。

  • 标签: 交叉定位 定位精度 MONTE Carlo仿真
  • 简介:针对分布式压缩感知中联合稀疏信号的重构问题,在分析了信号群与联合稀疏模型(JSM)基础上,利用JSM-2型联合稀疏信号在子空间内的投影特性,提出了一种多重子空间追踪重构算法.仿真结果表明,该算法在降低计算复杂度的同时可有效确保联合稀疏信号重构准确率.

  • 标签: 联合稀疏模型 分布式压缩感知 多重子空间追踪 低复杂度
  • 简介:针对单组多播系统中波束赋形设计问题,提出了一种新优化目标,即加权和速率。尽管建立的优化问题为非凸问题,但可利用最优解特性将其转化为等效的凸问题。推导出部分特殊场景下最优解的闭合表达式,并针对一般场景提出了一种基于加权和速率的多播系统波束赋形算法。最后,通过仿真验证了该算法有效性。与现有算法相比,该算法在选取合适权重时可有效提升系统中用户的最低速率、平均速率及公平性。

  • 标签: 波束赋形 多播 加权和速率 凸优化
  • 简介:针对传统尺度不变特征变换(筛)匹配算法的低速特性,提出了一种改进的匹配算法。首先,检测到的特征点和特征点匹配的速度是通过添加极线约束的改进;然后根据特征点匹配的单应矩阵,通过最小二乘法得到的;最后,根据单应矩阵,左图中的点可以被映射到正确的图像,如果定位点和右图像匹配点之间的距离小于阈值,匹配点对是保留,否则丢弃。实验结果表明,与改进的匹配算法,匹配时间减少了73.3%和匹配点是完全正确的。此外,改进的方法是强大的旋转和平移。

  • 标签: 立体匹配算法 单应矩阵 SIFT 特征和 特征点匹配 最小二乘法
  • 简介:信号的载频估计在无线电频谱资源的使用和管理中起到了至关重要的作用。现有的载频估计算法载估计精度,计算复杂度等方面均存在严重不足,不利于仪表应用。结合典型的谱重心法和最小均方误差算法的特点,提出了一种新的载频盲估计算法。该算法无须知道信号的体制类型,即可对信号直接进行载频估计。该算法以谱重心法得到的载频估计值为粗估计,并利用平滑后的功率谱中间段对称性更好的特性,根据最小均方误差算法计算粗估计误差范围内的局部对称性大小,求取对称性最好的位置作为载频精估计值。在高斯信道下的仿真实验结果表明:相比谱重心法,新算法的估计精度在不同信噪比下均有较大的提高。特别是在低信噪比的情况下,载频估计的精度提升更明显。因此,新算法在无线频谱监测中有着很好的应用前景。

  • 标签: 载波频率 盲估计 谱重心法 最小均方误差算法 频谱资源监测
  • 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: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: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: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
  • 简介:传统基于Gabor滤波器的SAR目标识别方法根据图像全局特征进行目标识别,忽略图像局部纹理特征,容易受到噪声因素的干扰,获取的SAR目标识别结果精确度较低。因此,提出基于图像局部纹理特征的SAR目标识别算法,对SAR图像纹理特征进行提取,提取SAR图像纹理特征时,采用优化的TPLBP特征描述器提取图像局部纹理特征,获取TPLBP局部纹理特征向量;通过基于ELM分类器的SAR目标识别算法,对TPLBP局部纹理特征向量进行SAR目标分类与识别,获取理想的SAR目标识别结果。实验结果表明,所提方法在SAR目标识别方面具有准确率高、误判率低的优势。

  • 标签: SAR图像 局部纹理特征 TPLBP特征描述器 特征提取 ELM分类器 目标识别
  • 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。

  • 标签: 贝叶斯优化算法 空间复用 多中继选择 信道容量 系统生命周期
  • 简介:针对来波频率未知情况,提出了利用三维十字交叉天线阵列测量来波方向的方法,同时推导出基于比相法的测量来波方位角和俯仰角的算法。由于该算法与来波波长和基线长度无关,根据方位角和俯仰角的测量结果可推算出来波波长。仿真结果表明,该算法具有较高测向测频精度。

  • 标签: 三维天线阵列 比相法 测向 测频
  • 简介:首先,阐述了软件测试标准的相关概念,揭示了测试标准在获取测试需求中的作用;然后,在分析测试用例启发式选择算法的基础上,结合实例给出了算法在保证需求覆盖率以及减少测试用例方面的优势;同时,根据算法存在的不足,提出一种基于软件运行剖面的测试用例改进算法——TestSelection算法,分析了该算法的可行性及有效性;最后,对基于运行剖面的测试用例生成及选择技术进行了展望。

  • 标签: 测试用例选择 运行剖面 改进TestSelection算法 软件测试
  • 简介:提出了一种专用于无线传感器网络流量预估的时间序列模型ATFA/WSN。ATFA/WSN可对未来工作周期内的网络流量进行预估,并根据预估值实现对网络路由、占空比、能耗等的自适应控制。对采集的流量数据经过NS2仿真实验进行预估并和原始流量对比,发现该模型预估的流量和原始值偏差很小,将其应用于SMAC协议的自适应占空比控制,取得了较好的节能效果。

  • 标签: 无线传感器网络 流量预估 自回归滑动平均 时间序列