简介:将约束总体最小二乘法(CTLS)应用到目标来波信号方向估计(DOA)中,通过将回波角度估计问题转化为约束总体最小二乘问题,采用一种新的迭代求解方法,可以快速求解,大大简化运算,并可快速收敛到全局最优解;在低中度SNR时,CTLS法估计精度要好于求根MUSIC法(ROOT—MUSIC)和基于总体最小二乘(TLS)改进子空间的超分辨方法的估计精度,在HSNR情况下接近克拉关-罗界(CRB),通过仿真结果对比,证明了CTLS方法在超分辨中的高分辨率性能和该方法的有效性。
简介:精确估计计算资源的规模是气象集约化资源池合理设计的关键,但是由于应用对计算资源需求可能突发增长,应用部署方案种类繁多等因素的存在,致使计算资源规模估计困难。为解决该问题,本文对计算资源容量规划问题进行建模,并在分析问题求解难度的基础上,根据问题的特点设计了一种基于离散差分进化算法的计算容量估计方法。在问题建模上,本文采用资源预留策略来保证应用能获取足够的计算资源。在方法设计上,方法首先建立了应用的部署顺序与计算资源容量规模的映射关系,并以所需参考服务器的规模和资源利用水平来综合评估应用部署顺序的适应度;然后,通过随机方式生成初始方案,并以适应度为评价标准,利用变异、交叉、局部搜索等操作改变应用的部署顺序;最后,通过迭代搜索估计计算资源所需的规模。实验结果表明该方法能有效估计计算资源容量的规模。
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。