求解最大割问题的分枝定界算法

最大割问题是图论中的一个典型的NP困难问题。文中基于最大割问题的半定规划松弛模型，给出了最大割问题的一种二次规划松弛模型，并且理论证明了提出的二次规划松弛模型要优于半定规划松弛模型。在谈模型的基础上，利用分枝定界算法求解最大割问题。对小规模和中等规模的最大割问题分别作数值实验。实验表明分枝定界算法能够给出最大割问题一个好的近似解，是求解中小规模最大割问题的有效方法。     

MC-DS-CDMA中频域扩频编码的MMSE解码方法

针对多载波DS-CDMA中频域扩频编码的最大似然解码计算,文中将频域扩频编码解码问题转化成一个多用户检测问题,根据多用户检测的结果给出了一种最小均方误差(MMSE)解码方法,对该方法的性能进行了数学分析.数值仿真实验和性能分析表明:MMSE解码方法性能分析与实际情况十分吻合;MMSE解码方法在计算量小的前提下具有良好的性能.     

一种准最优多用户检测方法

由于 Verdu 提出的最优多用户检测方法采用Viterbi算法 ,它的计算复杂度与用户数成指数关系 ,无法在实际中应用 ,因此提出了一种采用半正定规划 (positive se-mi- definite programming,SDP)的新的准最优多用户检测方法。这种方法将最优多用户检测方法转化成一个二次规划(quadratic programm ing,QP)的求解问题 ,并通过半正定规划松弛来解决这个二次规划问题。由于这种方法采用的半正定规划问题求解方法具有多项式程度的复杂性 ,所以这种新的 SDP多用户检测方法也具有多项式程度的复杂性。仿真表明 :这种新的 SDP多用户检测器的性能十分逼近最优多用户检测器的性能     

基于神经网络的最大似然空间信号参数估计

本文主要研究了用Hopfield神经网络实时实现最大似然多信号源空间参数估计方法。报传统最大似然信号参数估计的理论和Hopfield连续状态神经网络特性后，给出了一种实现最大似然空间参数估计模型，该神经网络模型的模拟实验结果表明，用Hopfield网络实时实现的信号参数估计方法具有与传统的最大似然参数估计法拥有同样的理论分析结果。     

多用户检测技术在光码分多址系统中的应用

在分析光码分多址（OCDMA）系统的多址复用光纤传输信道模型的同时，从最长似然检测的角度出发，推导了基于该模型的DCDMA最佳多用户检测器。该检测器可通过维特比（Viterbi）算法实现，在此基础之上，利用相关检测的原理，研究了一种较实用的次佳多用户检测器-多级检测器，在抑制多址干扰的同时，尽量降低检测器实现的复杂度，并分析了它对系统性能的影响，结果表明，由于传输环境的不同，DCDMA系统具有与无线CDMA系统不同的最佳多用户检测判决准则，而作为一种非线性多用户检测技术，多级检测器可以较理想地改善DCDMA系统的误码率性能。     

用最大似然法检测二元数字通信中的信号

最大似然检测方法广泛应用于信号检测之中。本文从通信系统的角度介绍了似然比检测的原理,利用最大似然检测的原理,仿真了二元数字通信系统。与目前已有的其他常规方法相比,最大似然检测明显提高了系统的检测性能。     

一种新型可靠性模型参数优化求解方法

对可靠性增长模型参数进行求解多采用构造极大似然函数,并对似然函数求极值的方法。用极大似然法进行参数优化估计时,有容易受迭代初值的影响不易收敛到全局最优解的缺点,文中采用进化规划（EP）算法,建立以适应函数为目标,求其极大值点即可确定参数最优解的优化模型,不再需要求极值和估计优化变量的初始值即可获得全局近似最优解。为了更好地确保获得全局最优解,进一步保证方程解的精度,进化规划算法采用了并行操作、保留最优个体等方法。新的优化参数求解方法可以在求解效率和收敛性能上达到较好的平衡,能更好地将优化方法与最大似然估计法相结合。最后利用某固体火箭发动机的可靠性增长实验数据验证了该优化方法的有效性和正确性。     

求解最优潮流全局最优解的二阶半定规划方法

【目的】半定规划凸松弛方法是求取电力系统最优潮流(Optimal power flow, OPF)问题全局最优解的有效技术手段，但解的秩为1的条件难以满足，导致应用具有一定的局限性。针对这一求解困境，提出了一种新的半定规划凸松弛方法。【方法】基于变量扩展，将原变量对应的二阶单项式扩展为新的变量，扩展后可构造一阶及二阶的半正定扩展矩阵，在此基础上将不等式约束转化为矩阵不等式约束，从而形成二阶半定规划凸松弛模型。【结果】为验证所提方法的有效性，求解了常规半定规划方法应用失败的一些反例，结果表明：二阶半定规划松弛模型能更可靠地求得秩为1的扩展矩阵，从而直接获得原OPF问题精确的全局最优解。【结论】二阶半定规划松弛方法为电力系统OPF问题提供了一种更可靠的全局最优算法，具有更好的应用前景。     

INGARCH模型拟极大似然估计的相合性

利用拟极大似然方法研究INGARCH模型参数的估计问题,证明了拟极大似然估计的强相合性.模拟结果表明,在样本数较大时,拟极大似然估计比最大似然估计效果更好.     

信道估值误差对空时频移键控性能的影响

在信道状态信息已知的假设下，提出了一种分离最大似然信号检测方法，并仿真分析了信道估值不准确给上述分离最大似然信号检测方法带来的影响。表明在平坦瑞利衰落条件下，系统性能随着幅度、相位估值误差的增大而下降，尤其对相位误差更为敏感。另外，在大信噪比的条件下信道估值不准确对性能的影响更大，但仍然好于非相干检测方法。     

Secure Device Pairing via Handshake Detection

Multi-party applications are becoming popular due to the development of mobile smart devices. In this work, we explore Secure Device Pairing(SDP), a novel pairing mechanism, which allows users to use smart watches to detect the handshake between users, and use the shaking information to create security keys that are highly random. Thus, we perform device pairing without complicated operations. SDP dynamically adjusts the sensor's sampling frequency and uses different classifiers at varying stages to save the energy. A multi-level quantization algorithm is used to maximize the mutual information between two communicating entities without information leakage. We evaluate the main modules of SDP with 1800 sets of handshake data. Results show that the recognition accuracy of the handshake detection algorithm is 98.2%, and the power consumption is only 1/3 of that of the single sampling frequency classifier.     

SDP全局误差界及其SDP广义弱尖锐性的刻画

针对SDP问题下非可行点求解算法的研究,提出了SDP的一种广义弱尖锐极小性,同时也刻画了SDP的全局误差界;利用SDP全局误差界的定义,建立了在满足度量正则的条件下SDP广义弱尖锐性与剩余残差的全局误差界之间的充分、必要条件;通过在Slater约束条件不满足的情况下,得到了用SDP的全局误差界来刻画SDP广义弱尖锐性的结论;在度量正则性和凸分析的性质下,最后证明了SDP的全局误差界和广义弱尖锐性是相互等价的。     

基于凸半定规划的RSS测距的合作式定位方案

无线传感网中的多类应用均需要准确的定位算法。为了降低定位成本,减少能量消耗,常采用基于接收信号强度RSS(Received Signal Strength)测距,再利用最大似然ML (Maximum likelihood)估计法求解节点的位置。然而,ML估计为非线性、非凸性,难以获取全局最优解。为此,提出凸半定规划SDP(Semidefinite Programming)的合作式定位方案,利用凸半定规划策略将ML估计转换成凸优问题。同时,该方案考虑两类场景：源节点发射功率已知、未知。针对第一类场景,利用半凸松驰策略,并结合最小化最小二乘法,建立凸优表达式,最后利用CVX求解;针对第二类场景,先建立联合ML估计函数,再利用SDP估计,并结合起来简单的三步骤方案进行位置估计。仿真结果表明,提出的SDP算法的定位精度比SD/SOCP-1、SDPRSS平均提高了近15%至20%。此外,提出的SDP算法在所有场景的误差小于3m的出现概率占0.8,而SD/SOCP-1、SDPRSS算法小于0.5。     

可靠性分析的并行不交和算法

不交和算法是计算网络可靠性的有效方法，到目前为止，基于这一方法已经开发出多种算法，提出了对这些不交和算法实行并行化的通用框架，基于这个框架，在工作站网络上实现CAREL不交和算法的并行化版本，实验结果表明，这种方法效果很好，几乎得到线性加速。     

New Procedure to Derive the Performance Indices Associated with Reservoir Operation Rule

Stochastic dynamic programming (SDP) is extensively used in the optimization for long-term reservoir operations. Generally, both of the steady state optimal policy and its associated performance indices (PIs) for multipurpose reservoir are of prime importance. To derive the PIs there are two typical ways: simulation and probability formula. Among the disadvantages, one is that these approaches require the pre-specified operation policy. Illuminated by the convergence of objective function in SDP, a new approach, which has the advantage that its use can be concomitant with the solving of SDP, is proposed to determine the desired PIs. In the case study, its efficiency is also practically tested.     

SDP协议的应用分析

SDP协议是在IETF MMUSIC工作组的RFC2327中定义的一个多媒体会话描述协议，本文介绍了SDP协议的功能，分析了SDP协议格式，语法结构及解释，同时给出了一些应用实例。     

基于集中式MIMO雷达的多目标跟踪功率分配优化算法

针对集中式MIMO雷达对多个运动目标进行跟踪的问题,提出一种基于后验克拉美罗下界的功率分配方法。首先给出了多个运动目标定位误差的后验克拉美罗下界,并将其作为代价函数进行优化,从而将雷达功率分配转化为求解凸优化问题;然后,运用SDP算法对该凸优化问题进行处理,将其转化为SDP问题并求解,从而实现对雷达功率的优化分配;最后,通过仿真验证了算法的有效性。结果表明,与功率平均分配和一种基于最大信噪比的贪婪算法相比,该功率优化分配方法能明显提高目标跟踪精度。     

应用地高辛标记的PCR-ELISA技术快速检测转基因水稻

应用地高辛标记的PcR—ELISA(Dig-PcR—ELISA)技术进行转基因水稻检测研究。针对转基因水稻中普遍存在的花椰菜花叶病毒(CaMV)35S启动子(p35S)、胭脂碱合成酶(NOS)终止子(Thos)，筛选标记潮霉素磷酸转移酶基因(hpt,hph)、β—葡萄糖苷酸酶基因(gus)、抗草丁膦除草剂基因(bar)，建立Dig—PcR—ELISA检测方法；能进行半定量检测，敏感性试验表明，Dig—ELISA检测比常规电泳检测可提高敏感性达1000倍，可检测含量达0．1％的GM0样品。全过程可在24h内完成。     

基于半定规划的无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络节点定位,在最大似然估计(MLE)基础上提出了一种半定规划(SDP)的优化算法.结合有效的锚节点位置选择和比率范围设定,在放宽非凸约束的基础上,采用SDP求解算法,有效减少了误差的影响,得到被测节点的实际位置.改变锚节点的位置可以有效解决锚节点凸壳外的节点位置估计不精准问题.仿真结果表明,提出的SDP算法对未知节点的位置实现了高精度定位,改进了凸优化方法.