简介：为了满足高数据率和高系统容量的需求，LTE系统采用了MIM0多天线技术。MIMO信号检测算法的性能将直接影响系统的整体性能。本文主要介绍7＂LTE系统中的ZF、MMSE、OSIC和Turbo迭代检测算法，并通过LTE下行链路仿真对其进行性能分析。结果表NTurbo迭代检测性能最优，并选择2次迭代即可。MMSE—OSIC、MMSE、ZF—OSIC性能次之，ZF性能最差。

简介：套用车牌是一种侵犯车主利益的交通违法行为,识别套牌车将有助于公安机关进行交通和车辆管理。鉴于现有套牌车算法无法适应海量卡口行车数据统计,提出了一种基于海量数据统计的定向套牌车检测算法。试验结果表明,该算法有效降低了套牌车计算量,提高了套牌车检出率。

简介：目前，频率捷变技术广泛应用在雷达系统设计上，用来提高抗干扰能力和检测概率，这使得回波信号的相参性难以保证。同时，增加积累时间的方法通常用于提高雷达对微弱目标的检测能力，但是长时间积累容易引起距离走动。以上因素导致了回波信号的能量无法得到有效积累。提出的一种基于非合作捷变频雷达的微弱目标检测算法，能够有效解决捷变频回波信号长时间积累时出现的相位抖动问题，从而实现相参积累。仿真实验证明了该方法对于微弱目标检测的有效性。

简介：为解决复杂场景中目标检测实时性差和鲁棒性低问题,提出了一种基于软级联支持向量机（SVM）分类器的行人检测算法。该算法采用梯度方向二值模式（ORBP）为特征描述子,基于自适应特征选择与多级分类阈值构建软级联分类器。为确保样本选取的完备性,通过模糊估计随机构建正负样本集,结合快速特征点与中值流实现目标追踪。试验结果表明,在复杂场景中,该算法实时性优且鲁棒性高。

简介：针对双模复合制导中的融合检测问题，提出了一种修正的符号检测器融合检测算法。通过对两局部统计量增加一个修正系数并使用修正的检验统计量进行判决，融合后系统的检测性能比传统符号检测器融合检测算法有明显提高。文中给出了修正系数和融合检测器的虚警概率表达式，仿真结果表明，文中提出的算法使检测概率比传统符号检测器略有下降，但虚警概率却大大降低，修正算法检测性能有很大改善，仿真结果还验证了修正系数和虚警概率关系的正确性。

简介：由于伪码调相信号目标多普勒频率的连续展宽特性，在进行弹道测量时，回波目标在时频图中以“直线”形式出现，传统的基于点检测的恒虚警检测算法会产生大量的虚警。鉴于此，根据伪码调相信号目标多普勒频谱特性，提出了一种基于Hough变换直线检测的目标检测方法。该方法在传统的Hough变换基础上进行了优化，根据回波目标的“直线”特性实现目标检测。将两种算法同时对实测数据进行处理，对比结果表明，基于Hough变换的目标检测算法能够准确地分辨目标并提取目标信息。

简介：在天波超视距雷达（OTHR）中,机动目标的多普勒谱展宽,会导致相干积累损失,影响目标检测。传统的时频分析方法将目标回波信号投射到时频域中再通过能量积累实现机动目标检测和参数估计,但该方法在瞬态干扰存在的情况下效果较差且计算量过大。考虑到机动目标和瞬态干扰在时间-频率变化率域中的不同特性,提出了一种基于时间-频率变化率分布（TFRD）的机动目标检测算法,该算法通过TFRD构建时间-频率变化率（T-FR）域,并在T-FR域中进行目标参数估计,可以降低瞬态干扰对机动目标检测的影响。经实测数据仿真验证,该算法可以在瞬态干扰存在的情况下有效地检测出机动目标,而传统的WHT（Wigner-Hough-Transform）算法则由于瞬态干扰影响导致检测错误。此外,该文算法避免了使用Hough变换,减小了运算量,使其可以更好地应用于工程中。

简介：提出了一种新的恒虚警检测算法SOSGO-CFAR。该算法应用检测单元采样作为选择参考单元的依据，使用了基于转换恒虚警（S-CFAR）和排序选大恒虚警（OSGO—CFAR）的复合算法。文章给出了该算法在均匀背景中的数学分析。并在均匀背景、杂波边缘和多目标情况下，用MonteCarlo方法进行了仿真分析。结果表明，该检测器既具有均匀背景下和CA-CFAR相近的良好性能，在杂波边缘环境中，具有接近OSGO-CFAR的性能，且在多目标环境中，其性能明显好于S-CFAR。

简介：针对传统道路障碍物检测算法准确性和鲁棒性不强等问题,本文提出一种基于卷积神经网络的道路障碍物检测算法。该算法首先对车载图像预处理生成障碍物候选区域,再将障碍物候选区域输入到改进的卷积神经网络中,进行精确识别和剔除,区分道路障碍物和非障碍物。改进的卷积神经网络在原有网络的基础上,调整了卷积核的大小和个数、池化层的空间尺寸和神经网络的深度,并且在卷积层后选择性的加入池化层,提高障碍物的识别率。在不同场景中进行了测试,实验结果表明：本文提出的道路障碍物检测算法有效的提高了障碍物的识别率,识别率达到98.2%,并且拥有较高的鲁棒性。

简介：针对Harris算法阈值根据经验人为设定、在图像不同对比度区域无法有效提取角点的问题,提出了一种自适应改进算法。首先,采用九宫格法对图像像素点进行筛选;然后,对筛选出的像素点,计算其局部均方差,从而确定各像素点所在区域的对比度;最后,根据对比度使用自适应阈值对图像进行检测,获得最佳匹配角点。通过试验结果验证了算法的有效性和可行性。

简介：本文利用跟踪学习检测（Tracking-Learning-Detection,TLD）算法能够对目标进行长期的持续跟踪的优点,对动态图像序列中的目标进行跟踪。采用了目标被遮挡这种困难情形的图像数据库进行了实验。通过对数据库中的可见光、红外和加权平均融合图像序列的目标跟踪,结果表明,TLD能够对目标进行持续跟踪,即使在可见光下跟踪失效也能够通过红外图像的弥补,从而使跟踪效果达到预期的要求。

简介：准确的电力负荷预测结果有利于降低发电成本,提高电力系统的安全性和稳定性。随着智能化电力系统的不断发展和应用,带来了负荷数据海量化和高维化,分布式算法是解决对海量高维电力负荷数据进行负荷预测的有效途径,缓解了单机资源不足的问题,提高了算法效率。本文简要介绍了分布式算法的原理及特点,并探讨了其实现途径。

简介：电信普遍服务补偿机制中补偿额度的测算问题是建立合理科学补偿机制的难点问题之一。本文在研究国外普遍服务测算方法基础上对普遍服务补偿额的测算思路和方法进行一些初步的探讨。

简介：瑞士赛制（包括配对规则）从最初开始发展至今在不断完善。笔者在查询文献资料、总结多年实践经验的基础上,对瑞士配对规则进行了专门研究。研究结果表明,瑞士配对方法存在大量重复计算,计算不精确,影响了计算机配对效率;且手工难以完全按照瑞士规则中的移位和换位规则执行配对操作。对此,笔者提出了新的＂嵌套式循环轮次＂配对方法,并给出了其配对轮次计算公式,这个公式可以达到精确计算目的,提高计算机的配对效率和智能化。由于配对轮次的生成方法遵循了循环赛＂固定轮转法＂原理,使瑞士配对方法更容易理解,也方便手工操作记忆,同时,更能满足瑞士规则中的浮动规则要求。可以说,从配对的效率和可操作性上,新方法可以改进传统瑞士配对方法。

简介：本文在介绍通信信号调制体制识别发展和研究现状的基础上,重点讨论了常用调制信号的特征提取和调制识别算法,并对有关算法给出了使用条件和应用范围.

简介：21世纪的今天,科学技术的进步,推进了现代化进程的发展,计算机技术的广泛应用,推动了各行各业的发展。对于计算机技术和图论之间的有效融合,不仅仅存在定量上的优势,同时也存在定性上的优势。对于网络图计算机算法的显示过程,更是结合控制算法理论和网络图的核心部分,实现的现代化计算机算法显示的过程。因此本文对控制算法理论及网络图计算机算法显示研究不仅仅有着一定的经济价值,同时也存在一定的现实意义。

简介：在现代战争中随着新体制雷达的不断涌现,电磁环境变得越来越复杂,这就对雷达信号分选提出了新的挑战。目前普遍采用的基于直方图统计的信号分选方法越来越不适应现代雷达信号环境。文中将聚类分析技术引入到雷达信号分选中,将蚁群算法和K-Means相结合,互相弥补不足,提出了一种新的雷达信号分选方法,该方法易编程实现,不需要雷达信号的先验知识,适用于处理未知信号的雷达。仿真实验证明分选结果较理想,为雷达信号分选提供了新的思路。

简介：CRM预测模型:魔法石还是绊脚石CRM的重要功能是对未发生的事件进行预测.如何实现预测呢?模型是一个重要的手段和工具.为了解决重大的业务命题,常用的模型有:

简介：基于双向DMFT抛物方程算法，提出一种镜像反转DMFT算法，该算法适用于刃峰存在条件下的电波传播计算，无须调用后向DMFT算法，在传统前向DMFT算法的步进计算流程内，将峰面前侧的地形和大气折射率信息加载于峰面镜像方向，基于镜像反转完成对后向反射场的计算，降低了电波传播计算程序上的复杂性，更符合DMFT的迭代计算特点。通过对DMFT抛物方程算法的理论推导，证明了镜像反转DMFT算法与双向DMFT算法在理论上是等效的，并采用所提算法计算了单刃峰和多刃峰情形下的电波传播损耗分布。

简介：针对杂波区内目标跟踪数据关联错误率较高的问题，利用检测前跟踪技术，将点迹幅度的积累和航向变化的稳定性参数，作为多假设跟踪（MHT）算法中假设生成及假设删除的对象。同时，对MHT的核心算法进行优化，为MHT的工程应用提出一种解决方法。通过Matlab数据分析仿真和实际工程验证，该方法可提高I／1标在杂波环境下的跟踪稳定性。