基于目标高斯分布的定位系统节点最优部署方法

针对三维空间定位系统中目标位置服从高斯先验分布假设条件下节点最优部署问题, 分析了纯方位目标定位算法中估计误差的费希尔信息矩阵, 推导出基于目标先验分布的克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。为了解决目标位置在任意高斯分布时, 协方差矩阵为非对角阵的问题, 提出了基于三维坐标旋转的最大后验概率估计方法, 将协方差矩阵转化为对角阵以实现最小化CRB的迹, 从而得到定位系统中节点的最优部署。最后, 通过梯度下降算法对节点最优部署问题的理论推导进行仿真, 验证了该部署方法的有效性，同时仿真结果中不同节点部署方法的对比也表明了该方法可有效降低定位误差。     

韩氏溶出-改善利托那韦片的流体力学和溶出行为

溶出是制药行业中常用的研发手段和质量控制方法,常用的溶出方法包括篮法和桨法。由于药物在溶出装置中落点位置的不同和堆积等原因,溶出测试仍然受到重复性和准确性问题的困扰。提出溶出设备新的改良方式,并命名为"韩氏溶出"。通过改良的溶出方法对难溶性药物利托那韦原研制剂溶出考察和重现性分析。结果表明,改进的溶出装置减小了溶出装置的物理参数对溶出试验的变异性的影响,可大幅度提升重现性,避免了因测试本身的性质导致溶出试验失败的情况,从而满足质量控制的要求,以保证了研究者获得更好的体内外相关性。对目前药物制剂开发及药物一致性评价中的溶出曲线对比有较大的帮助。     

含粗骨料超高性能混凝土高温性能的研究进展

与高性能混凝土类似,含粗骨料超高性能混凝土(Ultra High Performance Concrete with Coarse Aggregate,UHPC-CA)经历高温后残余力学性能会发生变化,甚至出现高温爆裂行为.为了推进UHPC-CA的实际应用进程,结合现有文献分析了含湿量、纤维、加热速率、骨料、加载应力和混凝土强度等因素对U HPC-CA高温爆裂的影响;分析了高温后U HPC-CA的残余抗压强度、残余劈拉强度和残余断裂能等残余力学性能的变化;分析了U HPC-CA高温性能的改善措施.结果表明:随着含湿量、加热速率、加载应力和混凝土强度的增加,U HPC-CA的高温爆裂程度均呈现加重趋势,加入粗骨料与纤维后可减轻U HPC-CA的高温爆裂;随目标温度的升高,U H PC-C A的残余抗压强度与残余劈拉强度均呈现先增大后减小的趋势,残余断裂能逐渐下降;热水—干热组合养护可避免U HPC-CA的高温爆裂,显著改善其高温性能.     

(3+1)维Boussinesq方程的可积性及新相互作用解

借助符号计算软件Maple证明了新的(3+1)维Boussinesq方程具有相容正切可积性,通过选取该方程的相容性条件方程的不同形式的解,得到了新的(3+1)维Boussinesq方程的孤子与其他波的相互作用解,如简单孤子解、孤子与椭圆余弦波作用解和共振孤子解,并给出了孤子与椭圆余弦波作用解和共振孤子解所对应的图形。     

分布式声传感器井中背景噪声统计特性分析

分布式声传感器技术(DAS: Distributed Acoustic Sensor)是一种新近提出的高精度勘探数据采集方法,受制于复杂背景噪声的影响,DAS记录处理水平有待进一步提高.针对上述问题,采用基于替代序列的时间序列平稳性检验方法和Lilliefors检验法对DAS记录中复杂背景噪声的平稳性和高斯性进行研究.用以分析的实际地震数据是按照勘探工业要求采集的井中DAS记录.研究结果表明,DAS背景噪声是非平稳、非高斯随机过程且噪声特性随记录时长发生变化.相关研究成果实现了针对DAS背景噪声特性的可靠认知,对提高DAS记录处理水平具有重要参考价值.     

基于互协方差稀疏重构的MIMO雷达低仰角估计算法

针对低空目标仰角估计时, 多径信号间的混叠严重影响雷达的测角性能的问题, 基于压缩感知理论的波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法与多输入多输出(multi-input and multi-output, MIMO)雷达体制结合起来共同进行低空目标DOA估计的研究, 提出了一种基于互协方差矩阵稀疏重构的MIMO雷达低空目标DOA估计算法。首先, 对MIMO雷达多径接收信号广义匹配滤波后的虚拟矩阵向量化处理, 并针对向量化后虚拟孔径扩展带来运算量大的缺点, 通过降维处理来减少运算量; 然后利用多快拍数互协方差矩阵中的噪声独立不相关的优点, 降低噪声影响, 提高算法估计性能; 最后转化为凸优化问题进行稀疏恢复。仿真结果表明算法在直达信号与多径反射信号相互削弱的情况下, 仍能有效估计低空目标的仰角, 较L1-SVD和L1-SRACV算法对低空目标具有更好的仰角估计性能。     

基于最小二乘法对GM(1.1)模型的研究及应用

针对提高股票未来价格的预测精度,提出区间模糊数的整体GM(1.1)预测模型.利用最优解求解定义方程,得到区间模糊数的预测公式.基于区间模糊数满意度对投资组合选择模型进行优化,得到单目标规划投资选择模型.通过实例分析,给定不同的满意度得到不同的投资组合,证明模型具有一定的柔性.     

城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

Short-range clutter suppression method combining oblique projection and interpolation in airborne CFA radar

The airborne conformal array(CFA)radar's clutter ridges are range-modulated,which result in a bias in the estimation of the clutter covariance matrix(CCM)of the cell under test(CUT),further,reducing the clutter suppression performance of the airborne CFA radar.The clutter ridges can be effectively compensated by the space-time separation interpolation(STSINT)method,which costs less computation than the space-time interpolation(STINT)method,but the performance of interpolation algorithms is seriously affected by the short-range clutter,especially near the platform height.Location distributions of CFA are free,which yields serious impact that range spaces of steering vector matrices are non-orthogonal complement and even no longer disjoint.Further,a new method is proposed that the shortrange clutter is pre-processed by oblique projection with the intersected range spaces(OPIRS),and then clutter data after being pre-processed are compensated to the desired range bin through the STSINT method.The OPIRS also has good compatibility and can be used in combination with many existing methods.At the same time,oblique projectors of OPIRS can be obtained in advance,so the proposed method has almost the same computational load as the traditional compensation method.In addition,the proposed method can perform well when the channel error exists.Computer simulation results verify the effectiveness of the proposed method.     

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。