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本文給出一種de Bruijn序列的升元算法。該算法每步運(yùn)算可生成一列元素而不是一個(gè)元素,因而減少了運(yùn)算次數(shù),加快了生成速度。

De Bruijn序列是一類最重要的非線性移位寄存器序列。本文定義并研究了n級(jí)De Bruijn序列的k次齊次復(fù)雜度Ck(s),給出了Ck(s)的一個(gè)上界。k=1及k=2時(shí),Ck(s)分別為人們所熟知的線性復(fù)雜度及二次齊次復(fù)雜度。

De Bruijn序列是一類最重要的非線性移位寄存器序列。本文通過并置所有循環(huán)圈的周期約化,提出了一個(gè)新的生成k元de Bruijn序列的算法。該算法每步運(yùn)算可生成一列元素而不是一個(gè)元素,因此減少了運(yùn)算次數(shù),加快了生成速度。

該文利用飛行時(shí)間(Time-Of-Fligh, TOF)相機(jī)提供的距離圖像，在運(yùn)動(dòng)歷史圖像的基礎(chǔ)上提出一種基于多層運(yùn)動(dòng)歷史圖像的人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法。計(jì)算距離輪廓序列的運(yùn)動(dòng)能量圖作為整體運(yùn)動(dòng)信息，同時(shí)根據(jù)距離變化量，計(jì)算前向、后向的多層運(yùn)動(dòng)歷史圖像作為局部運(yùn)動(dòng)信息，共同組成多層運(yùn)動(dòng)歷史圖像。為了解決Hu矩對(duì)不連續(xù)或具有噪聲的形狀較為敏感的問題，引入R變換對(duì)每層運(yùn)動(dòng)歷史圖像進(jìn)行特征提取，串聯(lián)形成特征向量送入SVM進(jìn)行分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該識(shí)別方法可以有效識(shí)別人體運(yùn)動(dòng)。

針對(duì)粒子濾波(Particle Filter, PF)存在的粒子退化和貧化問題，該文提出一種基于差分演化(Differential Evolution, DE)的PF算法。首先，為了充分利用最新的觀測信息，采用無跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter, UKF)來產(chǎn)生重要性分布，對(duì)重要性分布產(chǎn)生的采樣粒子不再做傳統(tǒng)重采樣操作，而是直接把采樣粒子當(dāng)作DE中的種群樣本，粒子權(quán)重作為樣本的適應(yīng)函數(shù)，對(duì)粒子做差分變異、交叉、選擇等迭代優(yōu)化，最后得到最優(yōu)的粒子點(diǎn)集。試驗(yàn)結(jié)果表明，該算法有效緩解了傳統(tǒng)PF算法中的粒子退化和貧化，提高了粒子的利用率，具有較好的估計(jì)精度。

實(shí)際條件下，在對(duì)基于衰減指數(shù)(DE)和模型的雷達(dá)目標(biāo)散射中心參數(shù)估計(jì)和特征提取時(shí)，其噪聲背景往往是非高斯的，分布密度函數(shù)表現(xiàn)出長拖尾性質(zhì)。利用基于高斯假設(shè)條件下的估計(jì)方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí)，往往不能得到較好的結(jié)果。針對(duì)這種情況，該文利用M估計(jì)方法來實(shí)現(xiàn)對(duì)長拖尾雜波下DE模型參數(shù)的穩(wěn)健估計(jì)。首先分析了基于PRONY模型的M估計(jì)實(shí)現(xiàn)方法存在的不足，其次提出了兩種較為有效的DE模型散射中心參數(shù)M估計(jì)的實(shí)現(xiàn)方法，并對(duì)這兩種方法進(jìn)行了分析和比較。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在一類長拖尾K分布雜波條件下，與ESPRIT方法以及擴(kuò)展PRONY估計(jì)方法相比，該文所提的兩種方法均能得到較好的估計(jì)結(jié)果。

在準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼的構(gòu)造中，校驗(yàn)矩陣擁有盡可能好的girth分布對(duì)于改善碼的性能有著重要的意義。該文提出了構(gòu)造準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼的GirthOpt-DE算法，優(yōu)化設(shè)計(jì)以獲得具有好girth分布的移位參數(shù)矩陣為目標(biāo)。仿真結(jié)果表明，該文方法得到的準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼在BER性能和最小距離上均要優(yōu)于固定生成函數(shù)的準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼，Arrary碼和Tanner碼，并且使用上更為靈活，可以指定碼長，碼率及盡可能好的girth分布。

高光譜遙感影像由于其巨大的波段數(shù)直接導(dǎo)致信息的高冗余和數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜，這不僅帶來龐大的計(jì)算量，而且會(huì)損害分類精度。因此，在對(duì)高光譜影像進(jìn)行處理、分析之前進(jìn)行降維變得非常必要。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)敏感性分析可以用于對(duì)模型的簡化降維，該文將該方法運(yùn)用于高光譜遙感影像降維中，通過子空間劃分弱化波段之間的相關(guān)性，利用差分進(jìn)化算法(DE)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用Ruck敏感性分析方法剔除掉對(duì)分類貢獻(xiàn)較小的波段，從而實(shí)現(xiàn)降維。最后，采用AVIRIS影像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，所提算法相比其他相近的降維與分類方法能獲得更高的分類精度，達(dá)到85.83%，比其他相近方法中最優(yōu)方法高出0.31%。

種群多樣性與交叉算子在差分進(jìn)化(DE)算法求解全局優(yōu)化問題中具有重要作用，該文提出一種多種群協(xié)方差學(xué)習(xí)差分進(jìn)化(MCDE)算法。首先，采用多種群機(jī)制的種群結(jié)構(gòu)，利用每一子種群結(jié)合相應(yīng)的變異策略保證進(jìn)化過程個(gè)體多樣性。然后，通過種群間的協(xié)方差學(xué)習(xí)，為交叉操作建立一個(gè)適當(dāng)旋轉(zhuǎn)的坐標(biāo)系統(tǒng)；同時(shí)，使用自適應(yīng)控制參數(shù)來平衡種群的勘測與收斂能力。最后，在單峰函數(shù)、多峰函數(shù)、偏移函數(shù)和高維函數(shù)的25個(gè)基準(zhǔn)測試函數(shù)上進(jìn)行測試，并同其他先進(jìn)的進(jìn)化算法對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該文算法相較于其他算法在求解全局優(yōu)化問題上達(dá)到最優(yōu)效果。

針對(duì)多約束條件下稀布矩形平面陣列天線的優(yōu)化問題，該文提出一種基于動(dòng)態(tài)參數(shù)差分進(jìn)化(DPDE)算法的方向圖綜合方法。首先，對(duì)差分進(jìn)化(DE)算法中的縮放因子和交叉概率引入動(dòng)態(tài)變化控制策略，提高搜索效率和搜索精度。其次，改進(jìn)矩陣映射方法，重新定義映射法則，改善現(xiàn)有方法隨機(jī)性強(qiáng)和搜索精度低的不足。最后，為檢驗(yàn)所提方法的有效性進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，該方法可以提高天線優(yōu)化性能，有效降低天線的峰值旁瓣電平。