简介：

简介：军事指挥控制信息系统的高复杂性和高动态环境，给指挥控制系统动态演化带来新挑战，传统的通过专家定义的离线决策方法已不适用于复杂动态的运行环境。分析了复杂动态环境中的2个挑战：同时发生的多个变化之间存在演化方向冲突问题；变化发生的上下文状态无法预知。基于双层感知分析决策执行（MAPE）控制循环的自适应框架，在上下2层使用不同的自适应决策方法。上层采用基于搜索的自适应决策，解决演化方向冲突问题，并进行全局决策；下层采用易实现且开销更低的基于强化学习的自适应决策进行局部决策和调整。

简介：针对电子信息系统中实时信息交换以及传输的要求，提出了一种基于往返延时（RTT）拥塞调度的自适应实时信息传输技术，通过拥塞控制、自适应滑动窗口机制、确认技术以及自适应超时重传方法，实现了可靠、高效、安全的数据传输服务。

简介：阐述了米波稀布阵雷达自适应旁瓣对消工作原理，采用了最小均方（LMS）准则对米波稀布阵雷达抗干扰性能进行了仿真。仿真试验表明，该方法干扰抑制效果良好。在仿真试验基础上，分析比较了点频单个干扰源和多个干扰源对消处理效果。

简介：摘要：在数字化时代，目标跟踪技术已成为计算机视觉领域的核心内容，尤其是在智能监控和自动驾驶等场景得到了广泛应用。然而，传统的目标跟踪算法在处理复杂动态环境时往往存在稳定性和准确性不足的问题，特别是在面对目标形态变化和遮挡情况时。针对这一挑战，本文提出了一种基于自适应卷积特征的目标跟踪算法。通过引入自适应机制来动态调整卷积网络，这种方法不仅提高了算法的泛化能力，还显著提升了跟踪过程中的稳定性和准确性，为实时监控和自动驾驶系统等领域的目标跟踪提供了一种有效的解决方案。

简介：本文就反馈式自适应频率调整清洗机电源在清洗机中的应用,详细的分析了电路的结构与原理.

简介：为了有效解决机动目标自适应跟踪中系统误差的实时补偿问题，提出了一种基于修正输入估计的机动目标自适应跟踪与系统误差配准算法。该算法将目标机动加速度看作未知输入向量附加至状态方程，同时，将未知的系统误差向量附加至量测方程，推导出状态方程和量测方程扩维情况下目标滤波算法，在目标跟踪过程中实时估计机动加速度，并对系统误差进行配准。仿真结果表明，该算法可解决机动目标的自适应跟踪和系统误差实时修正问题。

简介：针对非均匀地杂波背景，提出了一种基于地杂波强度估计的自适应动目标（MTD）检测方法。该方法预先设计具有不同地杂波抑制能力的多组滤波器组，实时处理过程中利用零速滤波器输出数据估计地杂波强度信息，并基于地杂波强度估计值自适应选择抑制能力合适的滤波器组。与采用单一多普勒滤波器组的传统MTD方法相比，该方法提升了雷达在非均匀地杂波背景下检测低频点目标的能力。最后，通过仿真试验验证了该方法的有效性。

简介：探讨了粒子群优化(PSO)算法在二级偏振模色散补偿器中的应用,分析了用PSO算法动态控制可变时延线的二级偏振模色散补偿器的搜索与跟踪能力.实验表明PSO算法在搜索过程中能够快速发现全局最佳值,而不陷入局部最佳值,同时有着良好的抗噪声性能;并且能够成功地跟踪PMD随时间的变化.

简介：随机统一多址接入（SHUMA）协议支持Link-16平台通信时隙的动态分配,减少了冲突发生.针对网络节点负载非均衡引起的SHUMA协议性能下降和公平性较差问题,研究了负载非均衡条件下的Link-16协议.在节点负载已知时,提出了基于负载权重的信道接入协议;在节点负载未知时,根据时延和空闲率自适应调整发送概率,提出了空闲率约束的时延自适应信道接入协议.仿真结果表明,该协议显著改善了不同负载节点传输的公平性,能够获得很好的时延和吞吐量性能.

简介：回顾了空时自适应信号处理技术的发展过程，着重阐述了其发展过程中遇到的关键技术问题，并讨论了空时自适应信号处理技术的发展趋势，提出了需要或值得进一步研究的问题。

简介：复杂的云雨杂波严重影响雷达的探测跟踪能力,虽然雷达前端采取若干抑制杂波措施,但终端视频信号仍不可避免会存在各种杂波剩余。提出了一种基于视频信号的自适应云雨杂波抑制技术,通过实时统计杂波平均幅度,自适应获取阈值门限抑制云雨杂波,从而有效降低了虚警。该技术中排序算法既可减少目标漏警,又可降低目标回波对杂波幅度统计的影响,减少了目标检测损失。蒙特卡罗仿真分析表明,该技术对信噪比>-2dB目标的漏警概率损失<0.1,对后续恒虚警检测性能无进一步损失,验证了其有效性。

简介：摘要：针对传感器信号采集系统中出现的误差，引入了基于最小二乘支持向量机（LS—SVM）的信号自适应补偿方法，以保证采集信号的准确度。介绍了常用的信号补偿方法，在此基础上提出了基于LS—SVM的补偿算法，并利用MATLABQuartusII软件进行仿真。结果表明该方案正确有效。

简介：针对信息质量评估系统中各环节影响因素的评估问题,提出了一种基于自适应模糊神经网络（FNN）的信息汇聚质量评估方法,从汇聚结果满足用户需求的角度判断信息汇聚质量的优劣。依据用户体验满意度调查数据,结合神经网络的自主学习与模糊控制的模糊推理能力,提出了该方法,并将生成的TS型模糊推理系统作为汇聚质量评估参考模型。试验结果表明,该方法预测汇聚质量可反映人工专家经验。

简介：为解决视频会议网络传输过程中负载变化、传输带宽不稳定与可靠视频质量等问题，提出了一种视频会议系统中带宽自适应分配方法。首先，根据视频会议特点建立了带宽自适应网络传输模型；然后，给出了基于丢包率检测的带宽自适应传输控制及其实现方法；最后，进行了试验验证。试验表明，该方法在带宽状况不稳定的条件下能够自适应改变传输带宽，有效控制丢包率。

简介：传统图像局部方向特性的自适应全变分去噪算法,通过计算图像局部方向的角度矩阵,用优化最小化算法迭代求解实现图像去噪,不能保存图像边缘信息,去噪效果及稳定性差。提出基于能量回归滤波全变分图像自适应去噪算法,通过能量回归尺度空间滤波法获取滤波图像时,对源噪声图像进行多尺度二进小波分解获取小波变换系数及低频粗糙分量,采用能量回归滤波法计算小波系数并对小波系数进行重构,获取源图像的滤波图像。采用基于图像局部方向特性的自适应全变分去噪算法从含噪滤波图像中分离出轮廓尺度图像,对含噪图像同轮廓尺度图像实施差计算获取含噪残差纹理细节图像,基于该图像运算获取规整化可信度参数λ后,采用基于参数P与λ的全变分图像自适应去噪算法对带噪滤波图像进行处理,得到消噪图像。实验结果表明：所提算法去噪效果佳,其具有较高的稳定性和效率。

简介：基于最小误比特率准则,提出了一种适用于正交频分复用（OFDM）系统的自适应子载波数据加载算法.该算法简单,运算量小.仿真结果表明,应用该算法可在系统总功率有限时进行自适应网格编码调制（TCM）,在数据吞吐量一定时可获得较好通信质量,在通信质量一定时可自适应调整数据吞吐量.该算法在宽带数据链系统中应用前景良好.

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：偏振模色散（PMD）已经成为高速光纤通信系统发展的严重障碍。我们将粒子群优化（ParticleSwarmOptimization—PSO）算法作为偏振模色散自适应补偿中的反馈控制算法，对光链路中的PMD信号进行收索跟踪，并控制偏振控制器（PolarizationController—PC），成功的实现了对二阶PMD的自适应补偿。实验结果表明，粒子群优化算法能够避免陷入局部极值而快速的搜索全局最佳值，同时它还具有很强的抗链路噪声的能力，补偿效果良好。

简介：近年来,我国的信息化发展速度之快、发展成果之显著举世瞩目。其主要特征包括：一是政府发挥了重要的宏观引导作用。以国家陆续启动实施的宽带中国、网络强国战略、大数据战略、＂互联网＋＂行动计划等重大决策和战略为代表,有力地引导了市场力量的快速释放;二是一大批主攻信息化技术研发及其市场化推广应用的技术团队和新型企业快速涌现。