基于最低限度多代理模型的社会观念形成机制

通过构建基于沟通和自组织的最低限度多代理模型来描述社会观念的形成、传播和影响机制。以复杂系统代理理论和信息理论方法为基础,构建时空沟通域主方程模型,并通过计算机仿真和平均域的方法,研究发现,在影响社会观念稳态结构的因素中,社会分歧参数、社会温度、意见领袖和外部域的附加影响均存在临界值;较快的信息传播速度和适当的社会温度有助于系统达到稳定状态;意见领袖或外部影响作用可以对代理行为产生重要影响,在系统中形成多数派。     

基于多智能代理系统仿真的网络社区意见交流机制

通过构建基于多智能代理的意见交互机制模型,对新古典经济范式下的理性代理模型进行拓展。通过构建时空交流域主方程和利用MAS仿真及平均域的方法描述网络社区的意见交流过程。研究表明,在影响网络社区观点稳态结构的因素中,社区分歧参数、社区温度、意见领袖和外部域的附加影响均存在临界值;较快的信息交流速度和适当的社区温度有助于系统达到稳定状态;意见领袖或外部影响作用可以对智能代理行为产生重要影响,在网络社区中形成观点多数派。     

复杂系统的可靠性模型及参数估计方法

目前可靠性研究大多是针对单个部件,即使是多部件系统,也是假设各部件相互独立且故障分布相同的情况.为了确定多部件组成、部件之间具有故障相关性、部件的故障分布不同或分布类型相同参数不同的复杂系统的可靠性模型,建立了非致命冲击威布尔混合模型,并提出了一种综合参数估计方法.通过对铁路机车柴油机进行应用验证,结果表明应用该模型和参数估计方法得到的拟和曲线较现有的方法更加符合原始的运行数据曲线.     

基于代理模型的翼型多目标集成优化设计

针对翼型优化中直接使用计算流体力学方法计算量大的问题,提出了一种基于代理模型的翼型多目标优化设计方法.使用形函数线性扰动法描述翼型外形,求解N-S方程获得翼型气动参数.采用Pareto多目标遗传算法进行优化,使用代理模型降低计算量,通过优化集成,实现优化过程自动化以提高设计效率.算例结果表明,本方法能有效降低计算成本,缩短设计周期,提高设计质量,具有一定实用价值.     

一种基于代理模型引导采样的多目标优化方法

针对复杂的实际工程多目标优化问题,提出代理模型引—手采祥的多目标优化方法。通过自适应的加强径向基函数构造的代理模型寻找Pareto优化解集,从找到的解集中通过一定策略筛选出部分作为样本点加入到下代样本空间中,样本点随着迭代的进行越来越靠近全局Pareto最优解集。从当前所有样本点中获得Pareto解,并根据其分布情况作为收敛条件。该方法中代理模型仅仅用来引导采样,也不需要反复计算大量样本点验证代理模型的精度,得到的解都被实／承模型验证过。在雌利害目标测试函数中体现了精度和效率。最后成功应用于薄板冲压成形变压边力优化中,表明了具有解决多目标实际工程优化问题的能力。     

基于经典贝叶斯方法的滤波模型参数估计

滤波模型作为一种主要的剩余寿命统计预测模型,其成功地工程应用很大程度上取决于参数的估计。而现代设备的昂贵造价、多次可靠性试验的不现实性导致了样本数据不足,这使得采用传统的参数估计方法不够准确。针对这种情况,首先利用专家对某些参数做出一定判断产生的主观数据对参数进行估计,然后,随着设备的投入运行和不断积累的客观数据,采用贝叶斯方法综合主客观数据进行参数估计。最后,通过案例和仿真算法表明了这种方法的优越性。     

SV模型参数估计的经验特征函数方法

计算基本SV模型和杠杆效应SV模型的联合特征函数，借助经验特征函数方法估计这两个SV模型。使用上海和深圳股票指数收益数据进行实证研究，结果表明经验特征函数方法是一种简单易行的估计SV模型的方法。     

基于多Agent系统的装备保障性评估研究

依据装备保障性评估的实现功能,建立了基于多Agent系统(MAs)的保障性评估模型的体系结构.通过对装备保障过程的分析,以装备保障过程MAS模型为例,阐述了保障过程模型中Agent的功能和结构,探讨了基于黑板系统的多Agent间的通信,设计了装备保障过程模型的仿真实现.     

多基站ISAR成像模型与运动参数估计

针对单站逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar, ISAR）成像中难以准确获得目标散射点方位向尺度和运动参数的问题,建立了平面匀加速度运动目标的多基站ISAR目标成像模型,给出了目标成像和运动参数估计算法,分析了多基站ISAR成像约束。目标散射点的坐标由距离向投影方程组求解得到,基于方位向多普勒方程组通过搜索算法最小化目标函数实现目标的固有转速和目标相对于平动补偿后各基站视向量变化的转速的分离,得到目标的位置和目标运动参数的准确估计。仿真实验验证了多基站ISAR平面成像模型和运动参数估计方法。     

基于元模型的复杂系统建模方法研究

提出了基于元模型的复杂系统建模方法。并且给出了它的实现方案。以此为基础，实现了一个原型系统的元模型实例－－复杂系统模型，将这种元建模技术于复杂系统信真平台中系统模型的建立，可以使构成复杂系统的各子系统模型在比模型更高的层次上进行集成，从而加速了复杂系统仿真仿真的设计，开发和实现。     

Parameter estimation for multirate multi-input systems using auxiliary model and multi-innovation

The multirate multi-input systems have different updating periods and sampling periods such that the conventional identification algorithms cannot be used to identify such multirate systems. By using the auxiliary model identification idea, the multiinnovation stochastic gradient algorithm is developed to estimate the parameters of multirate systems. Finally, an illustrative example is given to verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于RELAX和PSO算法的GTD模型参数估计

针对传统的几何绕射理论（geometric theory of diffraction, GTD）模型参数估计方法存在模型定阶困难、低分辨率时多散射中心难以准确估计、计算量大、易收敛于局部极值等问题,提出一种组合松弛（RELAX）算法和改进粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)的GTD模型参数估计新方法。该算法基于RELAX思想,可以有效解决模型定阶问题;通过成像处理给定距离参数初值,并引入变异机制,使之能够稳定高效地收敛于全局最优值;在每次估计时通过检验同一分辨单元内是否存在多个散射中心,使之具有较好的超分辨能力。实验结果表明,该算法可以高效准确地估计GTD模型的散射中心参数。     

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。     

基于四阶累积量的线性调频信号参量估计

针对加性高斯有色噪声背景下的一维、二维线性调频信号的参量估计问题,引入高阶统计量,提出了一种基于四阶累积量的新方法。该方法利用高阶累积量对加性高斯噪声有较好的抑制能力的特性,结合极大似然方法,可获得较低信噪比下的线性调频信号参量的较高精度的估计。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明了该算法的有效性。     

基于AF的多相编码脉冲脉内调制参数估计

雷达信号脉内调制参数估计是电子对抗领域的一个重要问题。推导了P4编码脉冲信号模糊函数(ambiguity function, AF)的表达式,得出AF幅度图像上距离主脊线最近的脊线在时延轴和多普勒轴上截距分别等于编码时长和子码率这一结论。采用RAT(Radon ambiguity transform)和图像Radon变换估计信号参数,采用三次多项式插值方法提高估计精度。分析了估计方法应用于不同码型编码脉冲信号的输出信噪比,理论分析和仿真结果都说明,估计算法对P3和Frank编码脉冲比P1、P2和P4有更好的估计性能。     

对地观测卫星系统优化问题的求解框架与方法

对地观测卫星系统优化问题具有设计变量多、设计空间大、难以解析计算而仿真又十分耗时的特点, 因此提出了基于综合拉丁方试验设计和代理模型的仿真优化框架. 该框架通过综合拉丁方试验设计方法生成仿真方案, 然后通过Kriging代理模型对仿真数据进行优化分析, 为实现代理模型的更新提出了代理模型最优点与最大化期望提高相结合的方式, 为实现代理模型的优化, 提出了全局与局部相结合的搜索模式, 其中全局搜索采用遗传算法实现, 局部搜索采用改进广义模式搜索算法实现, 最后通过仿真实例验证了该求解框架的有效性.     

基于分形盒维数的线性调频信号参数估计

针对当前线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号参数估计算法中对调频斜率的估计复杂度高、实时性差且信噪比适应范围较小等缺点,提出了基于分形盒维数的LFM信号调频斜率估计方法。该方法通过计算信号调频斜率与盒维数的关系曲线,利用盒维数对LFM信号的调频斜率进行估计,探讨了信号的幅度和相位对信号盒维数的影响,计算了不同信噪比下的估计误差,并与传统的基于匹配傅里叶变换（matching Fourier transform, MFT）的LFM信号参数估计算法进行了对比仿真,绘制了脉冲宽度、调频带宽与盒维数三者的关系曲线图。仿真结果表明,该算法在建立了对应关系数据库后,在信噪比变化范围比较大的情况下的估计误差仍然比较小,且算法简单,对于实时性估计具有很好的应用价值。     

基于自适应抽取STFT的混合DS/FH扩频信号参数估计

针对混合DS/FH扩频信号的参数估计问题,提出了一种基于自适应抽取的STFT信号分析方法。该方法利用STFT的信道化实现,采用抽取处理实现自适应窗长时频分析,有效地解决了窗长变化带来的数据量问题,易于通信侦测接收机实现。仿真实验以BPSK_DS/FH信号为例,表明了该估计方法的有效性。     

脉冲噪声下基于NAT函数的LFM信号参数估计

针对传统的线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号参数估计方法在脉冲噪声环境中无法准确提取参数信息的问题,设计了两种非线性幅值变换函数(nonlinear amplitude transformation,NAT),即attenuation-NAT (A-NAT)函数与increa...     

时域欠采样线性调频信号参数估计方法

针对Nyquist采样频率过高 ,硬件实现困难的问题 ,提出了一种基于分数阶傅里叶变换的时域欠采样线性调频信号参数估计方法。该方法首先用时域解线调方法估计调频斜率 ,然后在分数阶傅里叶变换域进行滤波 ,实现信号提取。利用PRO ESPRIT方法进行初始频率估计。数值仿真表明 ,本方法能够实现多个线性调频信号的高精度参数估计 ,在低信噪比下仍有较好的估计性能