张晓伟
- 作品数：21 被引量：123H指数：6
- 供职机构：电子科技大学数学科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种利用稀疏表示的距离扩展目标检测新方法被引量：3
- 2014年
- 针对在高斯白噪声背景下距离扩展目标检测问题,通过构造Sinc基来线性表示距离扩展目标的一维距离像,将稀疏表示理论引入到目标检测中,提出了基于Sinc基的自适应子空间检测器检测新方法.首先由基追踪算法估计噪声功率,再由基追踪去噪算法得到的残余分量估计噪声协方差矩阵,最后通过一阶高斯模型自适应子空间检测器来实现距离扩展目标检测.基于实测宽带雷达回波数据的实验结果表明,所构造的Sinc基可以很好地线性表示距离扩展目标的一维距离像,有效地实现距离扩展目标检测.
- 张晓伟李明左磊
- MMSE准则下部分周期数据的微多普勒参数估计被引量：2
- 2013年
- 针对信号积累时间小于目标转动周期这种情况,提出了一种基于最小均方误差(MMSE)的部分周期数据微多普勒参数估计新方法.从目标信号的时频分布中提取出其微多普勒信号,在MMSE准则下求解该微多普勒信号与正弦信号之间的误差函数,进而估计出转动目标的微多普勒参数——转速和转动半径.同时证明了该方法在提取微多普勒信号时带来的量化误差和白噪声对微多普勒参数估计精度的影响较小.仿真和实测数据的微多普勒参数估计结果,验证了该方法的有效性与精确性.
- 左磊李明张晓伟
- 关键词：微多普勒最小均方误差转速
- 一类混合遗传算法的收敛性研究被引量：5
- 2006年
- 针对遗传算法的有效性一般是通过数值实验来说明这一问题,本文在三个假设的条件下给出了一类混合遗传算法依概率收敛的证明,而且得到了在此算法的框架下通过改变子种群Ⅱ的变异算子而不改变依概率收敛特性的结论.
- 张晓伟邢志栋
- 关键词：混合遗传算法收敛性证明
- 一种信赖域遗传算法被引量：5
- 2007年
- 针对信赖域方法求解多峰值优化不能收敛到全局最优的问题,提出了一种信赖域遗传算法,该算法将遗传算法和信赖域方法进行了结合。利用了遗传算法繁殖算子的随机性和信赖域方法求解二次优化问题的高效性,该算法能够克服信赖域方法的缺点同时能够有效求解一类欺骗性问题。最后证明了算法的收敛性,通过数值试验说明了算法的有效性。
- 张晓伟刘三阳
- 关键词：信赖域遗传算法收敛性
- 利用Lagrange乘数法求解两类技巧性初等问题被引量：1
- 2020年
- 本文利用Lagrange乘数法求解两类典型的复数、不等式问题.
- 张晓伟杜安萍
- 关键词：复数不等式LAGRANGE乘数法
- 高等院校最优化方法课程改革的思考与实践被引量：4
- 2022年
- 以创新型人才培养为目标导向,基于以电子科技大学电子信息为主的理工科学生专业特点,依次从教学内容、教学方法、教学设计、科研训练、评价体系以及课程思政方面总结了最优化课程改革方面的一些思考和实施措施.通过近五年的教学效果和部分统计数据对比,发现这些改革措施对最优化课程建设起到积极作用.
- 张晓伟吕恕张勇
- 关键词：案例式教学创新型人才
- 一种基于单纯形搜索的粒子群优化算法被引量：5
- 2020年
- 为了改善粒子群优化算法的求解性能,提出了一种基于单纯形搜索和粒子群优化的混合算法。该算法一方面自适应地确定惯性权重、认知以及社会参数来达到免参数目的,另一方面利用单纯形搜索来引导部分粒子的搜索方向,从而加速算法收敛。数值实验结果表明,与传统的粒子群算法和其他基于单纯形的粒子群算法相比,提出算法在评估次数、求解精度方面表现良好。
- 胡锦帆张晓伟袁岐江张为军程崇东
- 关键词：直接搜索粒子群优化
- 免比例因子F的差分进化算法被引量：17
- 2009年
- 比例因子F的合适赋值常会大大改善差分进化算法的求解性能,但是如何给值是个麻烦的事情.本文给出了二种免比例因子F的差分进化算法.算法将每一个个体视为带电粒子,利用之间的吸引、排斥机制,确定个体在差分方向上移动的长度,依此免去比例因子F设置的麻烦.通过和两种PSO算法以及其它四种不同赋值策略的算法的数值试验比较,表明提出的算法相比其它相比较的算法有更好的求解性能.
- 张晓伟刘三阳
- 关键词：全局优化粒子群优化差分进化
- 求解一类无约束优化的混合遗传算法被引量：17
- 2005年
- 目的求解一类无约束优化问题。方法结合传统优化算法局部寻优能力强、收敛速度快,而遗传算法在搜索过程中不易陷入局部最优的两种算法的特点,给出了一种基于最速下降法的混合遗传算法。结果算例表明所设计的算法是有效的。结论算法可以提高局部搜索能力,提高解的精确度,搜索速度。
- 张晓伟邢志栋董建民
- 关键词：遗传算法最速下降法混合遗传算法无约束优化
- 多峰值全局优化的混合算法被引量：4
- 2008年
- 根据遗传算法在较小的可行区域内一般有较好的求解结果这一事实,提出了一种混合算法。该算法先利用区间算法求解全局优化问题来得到包含所有最优解的小区间,随后运用遗传算法进行后续过程。算法能够有效缩小一个较大的可行区域空间,提供高适应值的初始种群,求出多峰值问题的全部最优解,提高算法的求解精度同时避免陷入局部最优。最后数值实验说明了算法的有效性。
- 刘文强张晓伟
- 关键词：遗传算法全局优化
