基于变步长随机共振的弱信号检测技术

针对绝热近似小参数随机共振难以满足工程实践中大参数下的弱信号检测，以及单一频率的共振分析在实际应用中的局限性问题，提出了一种变步长随机共振数值算法．该方法通过调整计算步长，使随机共振理论同时适用于犬、小参数条件下的弱信号特征提取．计算机仿真结果表明，对变步长随机共振后的信号作幅值谱和小波分析，均能准确得到低信噪比信号中的多个有用成分，充分证明该算法在大参数条件下可对弱信号中的多个特征频率产生共振输出．同时，变步长随机共振也可以有效抑制信号小波分解中由强噪声引起的边频干扰，提高小波分析在低信噪比信号检测中的可靠性．     

基于非线性耦合双稳系统的微弱信号检测研究

针对系统输入信号为低频、高频情形,以非线性耦合双稳系统为随机共振模型,分别建立自适应随机共振检测算法。选取平均信噪比增益作为衡量随机共振性能指标,设置系统参数,固定步长,自适应调节耦合系数,计算最优耦合系数。本文将非线性耦合双稳系统首次应用于多频微弱信号检测。与传统的检测方法相比,非线性耦合双稳系统能更加灵活地检测微弱信号。数值仿真结果与理论分析完全符合,为非线性耦合双稳系统在实际工程中的应用提供了参考价值。     

变步长自适应滤波算法的谐波检测

为提高自适应滤波算法的收敛速度,并降低其稳态误差,建立了LMS算法理论最优步长值与误差信号和输入信号之间的关系,提出了一种新的变步长LMS自适应谐波检测算法。该算法的优点是:根据误差信号的平方时间均值估计来调节步长因子,克服了以往算法在自适应稳态阶段步长调整过程中的不足。即使待检测信号的信噪比较低,检测过程也具有较快的动态响应速度和保持较小的稳态失调噪声。计算机仿真表明,该算法具有更好的收敛精度。     

一种基于强化学习的自适应变步长路径规划算法

在基于神经网络结构的机器人全局路径规划算法中，利用强化学习的思想，引进评价预测学习的自适应变步长算法，实现了步长的在线自动调节，加快了路径规划的计算速度。仿真试验表明，该算法能有效实现步长参数的在线自动调节，并使路径规划收敛速度平均提高了10倍以上。     

非线性多组分色谱模型数值算法研究

构造了一种适合求解非线性多组分色谱模型的变步长迎风算法,空间网格分布基于解的关于空间变量的一阶导数大小和二阶导数大小的适当组合。对双组分非线性色谱的数学模型用所构造的算法进行了数值计算,并与等步长迎风格式的相应计算结果进行了比较,计算结果表明本文构造的变步长算法能够更好的模拟非线性色谱模型。     

超宽带矢量测距与惯性传感组合的精准步长计算算法

为适应复杂环境下变步长精准测量要求,提出一种基于超宽带（ultra wide band,UWB）矢量测距和惯性传感组合的精准步长计算算法;针对基于惯性传感组合的步长测算精度受佩戴方式和系统运行时间影响以致无法实现行人步长精准测量和长航时精度保持的问题,提出一种结合足间模型与零速检测联合步长算法。根据行人行走时足部轨迹模型构造足间步长模型,得到准确的步长计算公式;根据足部惯性传感器运动特征进行零速检测并触发UWB测距,结合陀螺解算角度和足间模型公式计算得到步长。实验表明,提出的步长估计算法精度可达98.20%,与传统步长算法相比,误差显著降低。     

光纤拉曼放大器传输方程快速计算方法的研究

基于龙格-库塔公式，本文提出了可变步长的龙格一库塔法用于计算多波长光纤拉曼放大器传输方程．该算法能够有效地求解泵浦、信号、噪声及其反向散射波．在计算过程中可以根据每一步的截断误差及精度要求合理地确定步长的大小，同时还可以通过调节精度、最大步长、最小步长来控制计算的速度。数值仿真结果显示该算法较普通的龙格-库塔法无论是在精度还是速度上均有较大的提高。该方法比较适合于实际系统优化设计。     

CDMA系统中一种新颖的盲自适应随机多用户检测算法

为解决一般自适应多用户检测算法需要频繁发送训练序列的问题，基于最陡下降法，提出一种基于随机测量的码分多址(CDMA)盲自适应多用户检测器．通过合理地选取时变步长，使得算法刚开始时步长取大值以加快收敛速度，算法将结束时步长取小值以减小规范化平方误差的极限值．运行该盲自适应多用户检测算法时，只需知道两个系统参数：期望用户的扩频序列和信道加性高斯白噪声的方差．仿真结果表明，该算法在保持一般盲自适应多用户检测器优点的基础上，可有效地提高多用户检测算法的收敛速度，从而提高CDMA系统的综合性能．     

油水资源数值模拟中分数步长法和算子分裂法

作者应用计算数学、渗流力学及其理论分析来研究海水入侵和防治、油田勘探和开发中数值模拟的分数步长法和算子分裂法.数学模型是一类耦合非线性偏微分方程组的初边值问题.考虑三维问题大规模科学与工程计算的特征,重点研究三维迎风分数步长差分方法、特征分数步长差分方法和算子分裂特征有限元法及其数值分析.     

基于亚网格时域有限差分法的改进雷电电磁脉冲计算模型

在利用均匀网格时域有限差分法(finite-difference time domain, FDTD)计算地闪回击电磁脉冲时,空间步长选取较大会导致计算结果中后期出现震荡,所以为了计算结果的准确必须采用较小的空间步长,导致计算效率低、内存需求大。为了解决这一问题,提出利用惠更斯亚网格技术改进计算模型,改进后的模型可以实现在距离雷电通道近、高频分量多的区域采用较小的空间步长,其余区域仍采用较大的空间步长,从而以较高的计算效率消除计算结果中后期的震荡。首先,分析了空间步长对均匀网格FDTD法的各个场分量计算结果的影响;其次,通过与均匀网格FDTD计算结果对比,深入研究了改进模型对水平电场中后期震荡的消除作用。结果表明：随着步长的增大,水平电场中后期震荡剧烈;在不同地面电导率、地闪回击速度下,改进后的计算模型均能以较高的计算效率得到准确的、无震荡的计算结果。     

结合数字滤波技术的随机共振弱信号检测

应用数值计算研究强噪声背景下弱信号的随机共振检测. 探讨了大频率条件下非线性双稳态系统随机共振的输出信号幅值、 信噪比与随机噪声的关系, 数值计算结果表明, 非线性双稳态系统对大频率噪声具有较大的压制特性, 通过随机共振系统可以检测强噪声背景下的大频率弱信号. 结合数字滤波技术提取了大频率弱信号, 并获得被检测大频率弱信号的特征频率谱线及时域图像.      

基于非线性系统随机共振的多频弱信号检测

针对实际探测的弱信号常常是多个频率弱信号共存的的情形,进行了利用随机共振检测多频周期性弱信号的研究,以便把利用随机共振的弱信号检测应用于信息处理中微弱信息识别与提取。数值计算结果表明,在适当调节系统参数的情况下,强同频噪声下的多频周期性弱信号经过非线性双稳态系统后,相差不超过一个数量级的几个低于0.5Hz的不同频率的弱信号都可以同时发生随机共振而被检测出来,其信噪比改善十分明显,可以提高30dB以上。该方法在信息识别与信息处理方面具有潜在的应用价值。     

混沌干扰下的随机共振研究

利用随机共振现象可以实现弱信号检测,目前大量的研究是在白噪声或色噪声背景下进行的,对于混沌干扰下的随机共振的研究却很少。研究了混沌背景干扰下的信号检测,发现在混沌干扰下双稳系统也会发生随机共振现象,因此可以检测出淹没在混沌干扰中的信号;在混沌与噪声同时存在的混合背景下,随机共振现象仍然存在,混合背景可以发生与单一噪声背景类似的随机共振现象。     

一种分数阶随机共振系统的弱信号检测研究

在利用随机共振系统进行弱信号检测的研究中大多是以整数阶朗之万方程为主,针对分数阶随机共振的鲜有研究。对过阻尼分数阶朗之万方程的随机共振特性进行深入研究分析,对于分数阶朗之万方程求解这一难题,引入Oustaloup算法对其近似化,搭建分数阶朗之万方程的近似仿真模型,找出了产生随机共振的阈值,实现了对满足绝热近似理论的微弱信号的检测,且讨论了不同分数阶阶次和噪声强度对分数阶朗之万方程产生随机共振的影响。数值分析表明,在一定阶数时,分数阶朗之万方程可以产生随机共振,且对微弱信号的检测及放大效果明显好于整数阶。该研究拓展了朗之万方程随机共振的研究范围,在信号检测与处理以及通信领域有着重要的应用价值。     

基于随机共振大参数微弱周期信号检测

研究了非线性双稳系统的动力学机理,根据非线性系统产生随机共振的同步条件,提出了不满足绝热近似理论的大参数微弱信号实现随机共振的方法。通过对系统参数的适当调整,实现了大频率信号和大强度噪声淹没的微弱周期信号的检测。理论分析和仿真实验表明,该方法有效地实现了大参数微弱信号随机共振,使得利用随机共振法检测大参数微弱周期信号不再局限于尺度变换法。     

关系数据模型在装配尺寸链计算中的应用

本文提出以数据的逻辑结构归结成组成环计算要素数据表,将此表作为运算对象,进而满足求解尺寸链基本要求的方法,并结合固定调节法程序,演绎出运算数据的关系式.     

非线性单稳态系统中基于内禀振荡的随机共振

通过考察具有内禀振荡的单稳态非线性系统的随机振荡行为,研究了内禀振荡对噪声背景中微弱信号检测性能的影响.结果表明,输出信噪比和系统信噪比增益都表现出随机共振行为;该随机共振现象依赖于系统的选频特性,而系统的选频特性源于内禀振荡.该单稳态非线性系统表现出的这种源于内禀振荡的随机共振,可能为微弱信号检测系统的设计提供新思路.     

周期调制噪声驱动的具质量涨落的欠阻尼谐振子的随机共振

本文研究了周期调制噪声驱动的具有质量涨落的欠阻尼谐振子的随机共振,其中的振子质量的涨落为对称双态噪声而内噪声为高斯噪声.通过Shapiro-Loginov公式和Laplace变换,本文得到了系统稳态响应的一阶矩的解析表达式,接着利用Routh-Hurwitz判据推导了系统响应的一阶矩的稳定性条件,进而通过数值仿真研究了系统响应的一阶矩与系统各参数间的依赖关系.仿真结果表明稳态响应振幅与周期输入信号频率、涨落噪声参数及系统固有参数均呈非单调变化关系,模型出现真实共振、广义随机共振和参数诱导共振等丰富的随机共振现象.进而,本文的研究还表明质量涨落噪声和周期信号调制噪声的相互协作将导致系统的一些新的共振效应出现,比如关于系统稳态响应振幅与驱动频率的双峰共振及关于某些噪声参数的单谷共振行为.     

采用遗传算法的自适应随机共振系统弱信号检测方法研究

针对传统自适应随机共振系统只能实现单参数优化的缺点,提出了一种基于遗传算法的多参数同步优化自适应随机共振算法.该算法选用由双稳系统输出的信噪比作为遗传算法的适应度函数,能够实现随机共振系统中多个参数的自适应选取,从而最优地检测出原始信号中的微弱周期成分.同时,将该优化算法和移频变尺度随机共振相结合,可以实现大参数条件下的随机共振.仿真数据和滚动轴承外环故障数据的分析表明,该算法收敛速度快,简单易行,在采样点数较少的条件下能从强噪声背景中检测出微弱的高频周期成分,因此具有良好的工程应用前景.