基于二维语言信息判断矩阵的多准则决策方法

针对准则权重信息未知,专家以二维语言信息给出方案的准则值及对方案间比较的偏好值的多准则决策问题,提出基于二维语言信息判断矩阵的决策方法.该方法首先给出二维语言判断矩阵加性一致性的定义和检验方法,导出矩阵的定义,及根据二维语言信息排序向量构造一致性二维语言判断矩阵的方法;接着,根据方案的综合评价值构造关于方案的一致性二维语言判断矩阵,基于构造的新二维语言判断矩阵与专家给出的二维语言判断矩阵偏离度最小化原则,建立模型计算准则权重,进而获取方案的综合评价值及排序.算例分析结果表明:所提出的方法具有有效性及实用性.     

分裂节点法分析虚拟社会网络中的重叠社区

虚拟社会网络分析,尤其是将复杂网络按照连接关联的紧密程度划分为多个集群,是数据挖掘领域的一个研究热点。基于现实社会中成员一般与多个团体相关联这一事实,旨在提出带有重叠集群的抽象网络分割模型及其算法,主要讨论由这一数学模型引出的新问题及基于层次聚类算法提出的解决方案,并且阐述分裂节点法的理论基础、复杂度分析,对比传统算法来证明该方法的优势与不足,及在其他领域的应用价值。     

关于Hermite矩阵的若干不等式

利用矩阵不等式的相关知识，以及Neumann不等式和已知的实数不等式，将2个简单的实数不等式推广到矩阵迹和范数领域，得到矩阵范数不等式的推广形式.     

斜腹杆体外预应力杆-索结构刚度矩阵可逆性分析

根据线性代数理论,证明斜腹杆体外预应力杆-索结构刚度矩阵K的可逆性.把较为复杂的K的可逆性问题转换为简单矩阵的可逆性问题;对简单矩阵的行列式进行腹杆数分别为奇数和偶数两种条件下的恒等变形,得到由腹杆、索的方向角所确定的行列式.结果表明,当腹杆倾斜布置时行列式非0;当某一腹杆垂直布置时,对未定式通过洛比达法则求极限,其行列式也非0,即K的可逆性与腹杆、索的布置方向无关.杆-索结构刚度矩阵可逆性的证明为伸缩腹杆体外预应力加固技术在控制索应力的设计方面奠定了数学基础.     

多变时滞不确定中立型系统的滑模控制

研究了不确定中立型系统的滑动模态控制.系统含有多个变时滞和非线性外部干扰项;根据当前状态和时滞状态给出了滑模面的设计,滑模控制器的设计保证了系统的状态轨线在有限时间内被驱动到指定的滑模面上并保持运动;再利用构造Lyapunov函数的方法给出了闭环系统渐进稳定的一个充分条件,充分条件以线性矩阵不等式的形式给出.     

生态退杨对洞庭湖湿地景观格局变化影响研究

对比“生态退杨”政策实施前后洞庭湖湿地景观格局变化，综合分析洞庭湖区景观格局总体变化特征，为洞庭湖的景观格局优化提供科学依据。     

一种稳健的多主瓣干扰抑制方法

当训练数据含有期望信号时,传统的基于特征投影预处理的主瓣干扰抑制算法会产生严重退化。这是因为在期望信号的扰动下主瓣干扰对应的特征波束易产生峰值偏移,导致主瓣干扰难以完全去除,当多个主瓣干扰存在时尤为突出。通过估计信号与噪声功率并将期望信号功率置零重构干扰加噪声协方差矩阵,排除了期望信号的影响,使得主瓣干扰能够充分去除。进一步将主瓣干扰功率置零重构旁瓣干扰加噪声协方差矩阵进行波束形成,方向图较协方差重构法在旁瓣干扰方向上能够形成更深的零陷。仿真实验表明,提出的方法能够有效抑制多个主瓣干扰并具有良好的稳健性。     

基于联合子带ANM的小快拍宽带DOA估计方法

针对被动探测系统中,经典宽带信号波达方位(direction-of-arrival, DOA)估计方法在小快拍条件下无法直接有效地进行方位估计的问题,提出了一种基于联合子带最小原子范数(atomic norm minimization, ANM)的小快拍宽带信号方位估计方法。该方法首先将宽带信号划分的各子带聚焦到参考频点,再联合聚焦后的子带进行数据矩阵重构,最后通过ANM半正定规划优化,构造并恢复出一个最优的Toeplitz矩阵。该Toeplitz矩阵经过特征分解,能获得准确的信号子空间,从而实现有效的DOA估计。仿真结果表明,本文所提的方位估计方法在小快拍条件下具有良好的DOA估计性能,且能够估计相干源目标。     

离散混沌测量矩阵构造及其性能研究

若测量矩阵满足约束等距性(restricted isometric property, RIP),则样本能够完美恢复出原始信号。而对于给定矩阵很难验证其是否满足RIP需求,因此,本文采用李雅普诺夫指数作为一种针对离散混沌测量矩阵的验证指标。首先分析了RIP与李雅普诺夫指数之间的联系,然后给出了一种分段式混沌映射构造方法用以提高混沌性能,并从理论和仿真上证明了该方法的有效性。实验结果表明,这种方法不仅提高了混沌序列的随机性和自相关性,而且所生成的测量矩阵也具有更好的性能。因此,引进李雅普诺夫指数是一种有效的验证离散混沌测量矩阵性能的方法,提高李雅普诺夫指数能够提高混沌测量矩阵的性能。     

基于协方差矩阵重构的单基地MIMO阵列无网格DOA估计方法

提出了一种单基地多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)阵列中的协方差矩阵重构的无网格波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计方法。该方法通过降维处理将MIMO阵列等效为信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)提升的均匀线列阵,将目标方位估计问题转化为混合范数最小化(mixed norm minimization, MixNM)稀疏信号重构问题。进一步给出了与该稀疏重构问题等价的基于网格的凸优化问题,并模型化为半定规划来求解。为了解决网格大小影响估计性能的问题,利用了等价均匀线列阵的托普利兹结构,模型化为半定规划问题来重构无噪声协方差矩阵,最后通过范德蒙分解来估计目标方位。与传统的基于MixNM方位估计方法相比,该方法减少了优化变量个数。与其他离网格方法相比,该方法估计精度不受网格大小的影响,且能够估计相干源目标。实验仿真验证了该方法的有效性。