大入射余角CFAR检测器

雷达在大入射余角高分辨率海杂波背景下检测时,等效后向散射面积增大,大部分海杂波能量投射到少数距离单元,能量分布不均,出现功率突然增大的杂波“异常单元”,导致检测器参考窗口所处的背景环境复杂多变,传统检测器检测概率降低,虚警率及误检率增加。为解决此问题,通过参考滑窗单元的协方差矩阵构造正定矩阵,求解其矩阵范数用以估计杂波功率水平,并采用支持向量机改进传统恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测器,得到基于正定矩阵杂波功率估计训练支持向量机的改进CFAR检测器。实验结果表明,新检测器在均匀杂波、多目标环境下检测性能稳定,在杂波边缘的虚警控制能力良好。     

H-矩阵最小奇异值的一个下界

给出了Nekrasov矩阵逆的1范数上界，并在此基础上获得了Nekrasov矩阵的最小奇异值的一个下界.将结果应用到 H-矩阵，结果表明，新的估计是有效的.     

基于Schur引理证明方法的矩阵酉三角化

在Schur引理3种证明方法的基础上,给出了矩阵酉三角化的3种方法.     

正规矩阵特征值扰动的新估计

设A,B均为正规矩阵,关于正规矩阵的特征值扰动,有结论 (n∑i=1︱μτ(i)-λi︱2)(1/2)≤n(1/2)‖E‖F,其中λi,μi分别为A,B的特征值.通过新的方法证明给出特征值扰动上界的新估计,并改进了以上结论.     

Spark框架下交通流数据高效处理方法及其应用

设计并实现基于Spark的交通流数据处理与预测分析应用框架, 可以完成交通流数据的高效清洗、统计、存储和查询。利用基于多阶空间权重矩阵的STARIMA模型进行交通流预测分析, 可以验证数据处理效率及对预测应用的支撑作用。对比实验结果表明: 1) 交通流数据处理框架运行效率高, 适用于复杂的数据清洗和挖掘算法, 为预测模型建立数据支撑; 2) 交通流预测模型对空间权重矩阵进行了多阶优化, 兼顾高效性和准确性, 预测分析结果可以为交通诱导提供参考。     

两个矩阵和Drazin逆新的推广式

针对两个矩阵和Drazin逆的表示, 由Drazin逆的定义，根据矩阵分解的思想, 利用Drazin逆的相关性质, 给出了两个矩阵的和在一定条件下Drazin逆新的表示。新结果推广了现有的一些结果。     

对称非经典阻尼系统动力响应精确解算法比较

分别采用频响函数法和复频率响应法对同一个数值算例进行了稳态响应、使用条件和范围以及误差来源分析,阐述了两种算法在工程执行过程中的特点及效率。     

Shift-contagion in energy markets and global crisis

This paper presents an analysis of shift-contagion in energy markets, testing whether linkages between returns in energy markets increase during crisis periods. The research presented herein demonstrates how common movement between energy markets increases due to (i) shift-contagion across energy markets, reflected by structural transmission of shocks across markets and (ii) larger common shocks operating through standard cross-market interdependences. A regime-switching model was developed to detect shift-contagion across energy markets. In the approach adopted herein, the occurrence of shift-contagion is endogenously estimated rather than being exogenously assigned. The results show that shift-contagion has been a major feature of energy markets over the last decade. Evidence is presented which demonstrates that the linkages between energy markets do not appear to be stable. These results are remarkably accurate for forecasting Brent and natural gas for horizons for up to 50 days. Conversely, for WTI (West Texas Intermediate oil) and coal, the model performs well only for forecasting very short horizons (up to 20 days). For all products, the model shows significant biases for long horizons.     

基于广义梯形模糊数相似度的交叉效率集结

在不确定环境下,针对模糊数据的多样性和复杂性,本文结合广义梯形模糊数相似度理论将广义梯形模糊数的交叉效率矩阵转换为交叉互评相似度矩阵,并根据模糊信息检索系统中的布尔模型,以能最大程度还原信息本身为准则,构建满足"正相容性"的有序几何平均集结函数对交叉互评相似度矩阵进行集结,从而得到关于每个决策单元的同行评价综合相似度.根据决策单元的同行评价综合相似度,建立反映决策者偏好的模糊一致性偏好矩阵,并对决策单元进行集结权重的分配,根据分配结果计算决策单元的全局交叉效率值.本文的集结方法可以解决不确定环境下,交叉效率矩阵数据多样性的问题,有较高的适用性;并且其集结结果具有较高的一致性和稳定性.最后本文以梯形模糊数的交叉效率矩阵为算例,来说明该方法的合理性和适用性.     

极值分析下基于位置矩阵的质心定位方法

为以使星敏感器在复杂工况下依旧能获得高精度的星点质心位置，提出一种极值分析下基于位置矩阵的质心定位方法。首先, 提出极值分析下的星点弥散区域粗提取算法, 对去噪后的星图进行星点局部区域限定。接着, 提出基于位置矩阵的线段编码标记法对星点弥散区域进行精提取。最后, 利用星点区域像素信息估计出高斯曲面参数以得到星点精确的质心坐标。仿真结果表明, 星图噪声标准差处于2的水平时, 所提方法可以使星点质心定位精度达到0.070 4 pixel, 且在星图噪声标准差处于12的水平时, 仍具有90.03%的高星点提取成功率。