桥梁随机载荷数据采集和数值模拟

考虑了随机过程的分布函数和功率谱密度函数,采用非高斯过程的数值模拟方法对某桥梁车辆荷载实行再现,模拟结果表明,这一方法很好地处理了从交通流量到试验载荷谱的转换,完成了交通流量时域到频域的转换。     

基于LPZ谱分析法的非高斯脉动风压模拟

提出一种基于线性预测和Z转换(linear prediction and Z-transform,LPZ)谱分析法的非高斯脉动风压模拟算法.运用Johnson变换系统实现高斯随机过程到非高斯白噪声的转换;再使用LPZ对其进行数字滤波,进而得到所需的非高斯脉动风压.采用基于LPZ谱分析法对单变量非高斯随机信号和非高斯脉动风压进行了数值模拟.通过对模拟的非高斯信号和脉动风压的统计参数(峰度和偏度)与目标统计参数,以及模拟的功率谱与目标功率谱进行比较,验证了基于LPZ谱分析法的非高斯脉动风压模拟算法的有效性.     

滞变阻尼振子的随机响应

本文讨论滞变阻尼振子的随机响应,通过计算机上的数值模拟,给出了滞变阻尼振子在平稳理想高斯白噪声激励下,位移及速度的平稳均方响应,以及响应的概率密度函数和功率谱密度函数。     

随机过程的第二类随机谐和函数表达

发展了随机过程的第二类随机谐和函数表达并研究了其性质.证明当随机频率与相位服从独立均匀分布而幅值由频率与目标功率谱密度决定时,随机谐和函数过程的功率谱密度函数精确地等于目标功率谱密度函数.研究第二类随机谐和函数过程的渐进正态性,讨论趋向正态分布的速率,并采用Pearson分布研究1维概率密度函数的性质.研究表明,第二类...     

移动衰减信道确定性的仿真模型

莱斯的正弦信号总和可以有效地近似高斯色噪声过程,对移动衰减信道模型的软硬件认识极为重要.主要对仿真模型的幅度和相位的概率密度函数进行了研究.由于仿真模型的确定性,可以求出幅度和相位的概率密度函数、自相关函数、互相关函数.对于给定多普勒功率谱特性的高斯、瑞利、莱斯过程,提出了用一定数量的正弦信号来近似的优化办法.     

基于蒙特卡罗的伪随机信号研究

利用蒙特卡罗算法和伪随机信号序列重要性采样,以伪随机信号的产生,建立目标分析模型,对伪随机信号概率密度函数和累积概率分布函数进行了分析计算,给出了采样信号S的均值和信号误差函数,仿真结果逼近理论计算结果.     

基于直接调制的宽带受激布里渊散射增益谱的研究

提出了一种展宽受激布里渊散射(SBS)增益谱的新方法.信号发生器产生的伪随机序列(PRBS)被分成两路,其中一路经过延时器后与另一路再经过异或运算后对激光器进行调制.仿真结果证明,在相同的注入电流下,用该方法得到的激光器的功率谱带宽为11.2 GHz,与用单路伪随机序列调制得到的3.9 GHz的功率谱带宽相比,可调谐范...     

随机应力过程应力峰概率密度函数分析

利用平稳随机过程峰值的概率分析,给出了计算应力峰概率密度函数的公式.通过研究随机过程峰值分布的规律,提出了由随机过程的功率谱密度函数来分析随机过程峰值概率密度函数的新方法.根据S.O.Rice对随机过程峰的一维概率分布的研究方法,扩展到对随机过程峰的联合概率密度的分析.文中分析了一个特殊的例子--零均值的平稳高斯随机应力过程,得到了很好的结果,为进一步进行疲劳损伤及寿命研究打下了基础.     

移动衰减信道确定性的仿真模型

莱斯的正弦信号总和可以有效地近似高斯色噪声过程,对移动衰减信道模型的软硬件认识极为重要。主要对仿真模型的幅度和相位的概率密度函数进行了研究。由于仿真模型的确定性,可以求出幅度和相位的概率密度函数、自相关函数、互相关函数。对于给定多普勒功率谱特性的高斯、瑞利、莱斯过程,提出了用一定数量的正弦信号来近似的优化办法。     

带有给定分布密度的三维相关随机表面模拟

为研究非高斯相关随机表面生成散斑场的特性,介绍了一种模拟具有给定分布密度的三维相关随机表面的方法.用高斯白噪声通过FIR指数滤波器模拟产生符合高斯分布的相关随机表面;并引入累积分布函数,将高斯随机表面转化为均匀分布的随机表面,在逆累积分布函数的作用下将均匀分布随机面转化为给定分布密度的相关随机表面,并对拟合度误差和相关长度误差做了简单估计.结果表明,所产生的相关随机表面能够很好的拟合规定的理论分布密度;当设定的相关长度较小时,模拟表面的实际相关长度能够较好的符合要求,但对于大的相关长度,要谨慎选择生成的相关随机表面.     

卫星移动信道中色高斯随机过程仿真方法研究

 对频率选择性信道和频率非选择性信道,高斯随机过程是信道建模的基础.深入探讨了基于有限个谐波重叠产生有色高斯随机过程的方法,利用所产生的高斯随机数,对Loo模型进行了仿真,给出了这个模型的理论和仿真的概率密度函数和累积分布函数图.仿真结果表明,用有限个加权正弦信号的叠加近似有色高斯过程的方法不仅简单、准确,而且其实现性和实时性都很好.     

基于现代谱估计的相关K杂波模拟

针对相关K分布杂波仿真过程中具有指定功率谱的随机序列的产生,提出用现代谱估计进行相关随机序列产生的方法.该方法利用L-D算法求解自回归模型的Y-W方程以精确地模拟杂波的功率谱密度,以海杂波为例的仿真结果证明了方法的有效性.同时针对杂波仿真过程中自回归模型阶数的选择,对不同的K分布参数和功率谱宽度的杂波进行了仿真实验,通过对实验结果的分析给出一些有用的结论.     

卫星移动通信Suzuki-Corazza混合信道模型仿真研究

结合Suzuki和Corazza模型,提出了一种新的Suzuki-Corazza混合模型.深入研究了阴影衰落信道模型,直射路径分量和多径散射分量分别受2个相互独立的Lognormal分布随机过程的影响.给出了混合模型的仿真实现框图、功率谱密度函数、自相关函数、概率密度函数(PDF)的详细推导过程、概率密度函数和累积分布函数(CDF)的理论仿真比较图.仿真结果与分析结果吻合得非常好.     

杂系混合信号的盲分离

利用基于随机变量概率密度函数的非参数密度估计的核密度估计法对评价函数进行直接估计，改进了盲分离算法的性能，理论推导和试验都证实了这种基于核密度估计的非参数密度估计盲分离算法能实现包含超高斯和亚高斯信号的杂系混合信号的盲分离，为盲分离问题在实际问题中的应用奠定了一定的基础。     

基于结构健康监测的苏通大桥实测强风演变功率谱

对基于小波变换的非平稳时间序列演变功率谱密度函数的估计方法进行了总结.以苏通大桥结构健康监测系统实测的台风达维、海葵以及冬季强北风数据为研究对象,基于Morlet小波计算了上述3个实测典型强风的演变功率谱密度函数.实测风演变谱在时域内的均值与傅里叶谱吻合良好,验证了演变谱估计结果的准确性.实测强风的演变功率谱分析结果表明,脉动风的能量主要集中在低频部分,且脉动风速功率谱随时间变化显著,具有较强的非平稳特性.基于平稳随机过程假设的传统风谱计算方法无法准确描述实测强风风谱的非平稳特征.研究结论可为桥址区三维非平稳脉动风场的准确模拟以及强/台风作用下苏通大桥的非平稳抖振分析提供实测参考.     

考虑行波效应的刚构桥地震反应与可靠度分析

为了对大型连续刚构桥进行精细化抗震设计与可靠度研究,在平稳地震动随机过程的功率谱密度函数基础上,应用了一类新的非平稳地震动随机过程的演变功率谱模型。结合《建筑抗震设计规范》,确立了演变功率谱模型的参数取值。同时,应用谱表示-随机函数方法模拟非平稳地震动随机过程,生成非平稳地震动随机过程的代表性时程样本。通过比较代表性时程样本的统计值与目标值的误差,验证了广义演变功率谱密度函数模型的优越性和合理性。最后,以重庆石板坡长江大桥为例建立有限元模型,进行了基于行波效应下的地震反应分析,并结合概率密度演化方法,给出了墩顶的抗震可靠度以及地震动反应概率信息。     

随机噪声雷达信号性能分析

针对随机噪声信号的分辨能力,推导出了不同功率谱形式的噪声信号的雷达目标距离分辨率表达式。理论分析基于信号的时间相关函数,利用Taylor级数和高次方程求解方法。理论结果表明:在相同的信号带宽情况下,具有高斯功率谱形式的噪声信号比矩形功率谱噪声信号具有更好的距离分辨率,也比常规线性调频信号有更高的距离分辨率,但高斯功率谱形式的噪声信号和线性调频信号可以具有相同的能量。仿真结果验证了理论分析的正确性。     

基于正交小波逆变换的平稳风速时程数值模拟

对于大型结构,风荷载往往起控制甚至决定作用,对其进行风振响应时域分析是必要的,而进行时域分析首先必须解决风荷载的输入问题.基于多分辨率分析的思想和正交小波基推导了小波系数与功率谱密度函数之间的关系,从而可由已知的功率谱密度函数随机生成各尺度上的小波系数,进而由生成的小波系数通过逆变换生成平稳风速时程.根据这一思路,利用L-P小波基,模拟了与Davenport谱相一致的某点脉动风速时程,算例表明,模拟的风速时程功率谱与给定的目标谱吻合较好,证明了该方法的有效性.     

非平稳随机过程功率谱与自相关的关系推导

涉及随机过程的文献或书籍通常只介绍广义平稳随机过程的功率谱密度与自相关函数的关系,即佩利-维纳准则.本文就非平稳随机过程的功率谱与自相关之间的关系进行了推导,结论是功率谱密度与自相关函数的时间平均是1对傅立叶变换.     

一种LT码编码生成矩阵的伪随机产生方案

常用的LT码编码生成矩阵的传输方案是在每个编码数据包的头部额外增加一个开销,用于放置该数据包对应的编码生成矢量.该方案会产生较大的开销,造成传输效率降低.给出了一种编码生成矩阵在编码器和译码器间伪随机同步产生的方案.采用该方案时,只要编码器和译码器伪随机数发生器的算法相同,种子也相同,就能产生一样的均匀伪随机数序列,将其进行转化后就能得到相同的编码生成矩阵.种子数据量小,且只需要在伪随机数发生器初始化时编码器和译码器间交换一次即可.实验结果显示,生成的伪随机度值符合指定的度分布函数,数据包的伪随机选择也符合泊松分布.相比较传统方案,该方案避免了编码生成矩阵的直接传输,减少了传输开销,提高了传输效率.