时空相关K分布海杂波的建模与仿真

给出了K分布海杂波概率分布特性、时间相关特性分析和空间相关特性分析,结合球不变随机过程（SIRP）,提出了一种生成时空相关K分布海杂波的仿真方法,并对其时间相关特性、空间相关特性进行了理论分析和仿真。结果表明,该方法能够生成满足要求的时空相关K分布杂波序列,生成杂波序列的概率密度函数（PDF）和功率谱密度与理想的K分布海杂波吻合较好。     

蒸发波导环境中基于ZMNL的海杂波仿真

针对海上蒸发波导环境中雷达目标的识别,提出了蒸发波导中基于零记忆非线性变换(ZMNL)的海杂波实现方法。该方法确定了海杂波K分布参数与蒸发波导高度间的关系,可得到不同蒸发波导高度、不同探测距离处的相关K分布杂波序列。给出了应用该方法产生杂波的具体步骤,仿真实验证明了该方法用于蒸发波导中海杂波建模的有效性。     

相关非高斯分布杂波的建模与仿真

对数正态分布、韦伯分布、K分布是三种适于描述叶簇背景杂波的非高斯分布模型,快速、准确地模拟叶簇背景杂波,对大积累角UWBSAR体制中叶簇覆盖人造目标检测与识别的算法研究是十分重要的。讨论了上述三种相关非高斯分布杂波的建模与仿真,在三种非高斯分布与高斯分布的相关系数之间的非线性关系的基础上,利用修正的零记忆非线性变换(ZMNL),模拟产生了三种相关的非高斯分布随机序列。仿真结果证明了这种方法是有效可靠的。     

基于ZMNL经验迭代法的相关非高斯雷达杂波仿真

针对基于零记忆非线性变换(zero memory nonlinearity,ZMNL)的相关非高斯雷达杂波仿真,提出了一种类似神经网络形式的经验迭代法。该方法在对输出频谱估计的基础上,反复修正输入频谱,经过多次迭代运算来确定非线性变换前后相关系数之间的关系。给出了应用该方法进行杂波仿真的具体步骤,仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于非线性变换法的高分辨率ＳＡＲ 杂波图像仿真

提出了一种高分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)杂波图像的仿真方法。在分析了两种用于高分辨率SAR杂波图像建模的统计模型(广义Gamma分布和广义复合分布)特性的基础上，推导了其相应的基于非线性变换法的生成函数的解析式。然后，在由实测图像中估计与人为设定两种模型参数获取方式下，分别仿真了广义Gamma分布和广义复合分布的SAR杂波图像。实验结果表明，所仿真图像的直方图均与相应的理论概率密度函数吻合，验证了仿真方法的有效性。     

基于SG-Alpha稳定分布模型的雷达目标Rao检测方法

非高斯相关杂波背景下的目标检测具有重要的实际意义,但在该背景下建立似然比检测模型非常困难。以SG-Alpha （subGaussian-Alpha）稳定分布作为非高斯相关杂波分布模型,导出了雷达目标的Rao检测模型。该模型适应于一般非高斯相关杂波下的目标检测,且易于实现。仿真及实测数据验证表明,在非高斯相关杂波条件下本文提出的方法明显优于传统的检测方法。     

一种改进的复合K分布杂波仿真方法

针对目前复合K分布杂波仿真中没有考虑线性滤波器物理可实现性的问题,首先深入研究了该杂波模型的统计特性及其ZMNL仿真方法;在此基础上,引入最小相位特性与复倒谱技术,提出了一种物理可实现的滤波器产生方法,同时详细阐述了物理可实现复合K分布杂波随机序列产生的流程;最后,进行了仿真实验,仿真结果证明了该方法的准确性和有效性。该方法产生的杂波可用于雷达信号模拟、雷达图像分析及雷达最优信号处理器的设计。     

近海岸复合杂波建模及其统计特性研究

研究了复合K分布的统计特性。通过研究近海岸环境的特点,提出了一种新的近海岸复合杂波功率分布模型。在此基础上,提出了一种新的近海岸复合杂波幅度分布模型,并推导了该杂波功率分布模型的统计性质及其参数估计表达式。推导了杂波功率统计特性的描述方法,给出了近海岸复合杂波仿真流程。计算机仿真实验验证了所提方法的有效性。     

不同极化参数下非线性极化变换的描述

A.J.Poelman等人提出了以极化椭圆的几何极化参数即椭圆率和椭圆倾角表示的非线性极化变换方法，有效地减少了多凹口极化滤波器凹口的数目，使多凹口滤波器的实时处理成为可能。为了拓展其应用，推导了用电场矢量的电极化参数即幅度极化参数和相位极化参数表示的非线性极化变换的表达式，并论证了两种参数下非线性极化变换之间的关系。理论证明电参数下的非线性极化变换具有椭圆极化参数下非线性极化变换的全部特性，适用于雷达中杂波和干扰的极化抑制。还利用该方法对高频地波雷达中天波干扰的极化抑制进行了仿真，证明了算法的有效性。     

基于改进粒子群优化的广义K-分布杂波模型参数估计方法

在杂波建模、仿真和分类识别研究中,杂波模型参数估计是一个重要的内容。广义K-分布杂波模型的散斑分量和幅度调制分量均服从广义Gamma分布,参数估计存在高维、非线性等问题。将改进的粒子群优化算法应用于广义K-分布杂波模型参数估计,采用均匀设计方法初始化粒子群,利用交叉变异策略改善粒子群优化的全局收敛性,该方法能准确地估计杂波模型各参数,计算简单,收敛速度较快,稳定性较好。仿真实验结果表明该方法具有良好的适应性和估计精度,验证了其有效性和准确性。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

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Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.