基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计

跳频通信的应用大大提高了军事装备的抗干扰和抗截获能力，使得跳频对抗技术面临严峻的挑战。为解决传统形态学跳频信号参数估计方法中结构元素选择困难问题并提高估计精度，提出了一种基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计方法。首先，对跳频信号进行短时傅里叶变换获取谱图。然后，从其时间轴投影中获取结构元素尺寸的知识, 设计自适应形态学滤波器抑制谱图噪声, 提取跳频图案初步估计跳频参数。最后, 引入最小二乘估计方法, 对跳频周期和跳变时刻进行精估计。仿真结果表明，此方法能够同时估计出跳频频率、跳频周期和跳变时刻, 不需要其中某一种参数作为先验条件, 在复杂的通信环境也能够保持良好的估计性能。     

三维AoA目标跟踪的二次约束卡尔曼滤波算法

在基于到达角(angle of arrival, AoA)的三维目标跟踪中, 伪线性卡尔曼滤波具有稳定性高和计算复杂度低的优点, 但是严重的偏差问题使其跟踪精度迅速下降。针对该问题, 提出一种二次约束卡尔曼滤波(quadratic constraint Kalman filter, QCKF)算法。首先引入涉及所有观测噪声项的增广矩阵, 然后建立与线性卡尔曼滤波等价的目标函数并且附加含有二次项的约束条件, 以此降低偏差影响, 实现更准确的状态更新。QCKF算法采用广义特征值分解求解约束优化问题, 无法直接通过状态更新表达式推导其协方差矩阵, 因此利用约束条件以及矩阵扰动方法完成协方差矩阵更新。仿真分析表明, QCKF算法相较于其他非线性滤波算法具有更优的跟踪性能, 不仅在低噪声条件下可达到后验克拉美罗下界, 而且当噪声严重时能够显著降低跟踪误差, 并且计算开销不高。     

定向广告中消费者隐私态度对行为意愿的影响机制

基于消费者隐私视角，检验消费者隐私态度、定向广告认知和行为意愿之间的关系。通过对258份消费者随机抽样数据进行实证研究，分析个体特征变量在隐私态度，隐私控制度、隐私敏感度上的差异，并通过结构方程路径分析验证假设。研究结果表明：消费者隐私态度直接显著正向影响其定向广告认知水平和行为意愿；消费者定向广告认知水平直接显著负向影响其行为意愿；定向广告认知在消费者隐私态度和行为意愿之间存在显著的部分中介作用。因此，企业应重视消费者隐私关注，在投放过程中关注用户感知以优化定向广告。从而实现定向广告精准投放与消费者个人隐私关注的平衡。     

Predictive Event-Triggered Control for Disturbanced Wireless Networked Control Systems

The control and scheduling for wireless networked control system with packet dropout and disturbance are investigated. A prediction based event triggered control is proposed to reduce data transmissions while preserving the robustness against external disturbance. First, a trigger threshold is especially designed to maintain the difference of the estimated and actual states below a proper boundary when system suffers from packet dropout. Then a predictive controller is designed to compensate for packet dropouts by utilizing the packet-based control approach. The sufficient conditions to ensure the closed-loop system being uniformly ultimately bounded are derived, with consequently the controller gain method. Numerical examples illustrate the effectiveness of the proposed approach.     

非酒精性脂肪肝与心血管疾病相关性的研究

非酒精性脂肪肝是慢性肝功能障碍最常见的原因，是一个严重的全球性健康问题。非酒精性脂肪肝已被证明与胰岛素抵抗、肥胖和代谢综合征相关，而这些因素又与心血管疾病密不可分。大量研究表明，非酒精性脂肪肝患者发生心血管疾病的风险增加，心血管疾病是其主要的死亡原因。越来越多的证据提示非酒精性脂肪肝不仅是心血管疾病的一个易感因素，而且可能参与了心血管疾病的发病机制。     

考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题

针对考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题，考虑配送特点（订单可得时间）、客户的时间需求（时间窗）和客户分布分散等特点，以最小化配送总里程为目标，构建了基础数学模型，并通过分析问题特征对模型改进，从而构建了改进数学模型。在此基础上，提出两种有效不等式，并设计了基于分离两种有效不等式的改进分支切割精确算法对模型进行求解。最后，通过测试多组算例，不仅对两种数学模型进行了比较，而且分析了不等式对算法性能的影响；通过与CPLEX默认的分支切割算法对比，验证了改进的分支切割算法的优越性。结果表明：对小规模的实际算例，采用改进的分支切割算法可以在极短的时间内得到最优解，具有很好的实用效果；对规模较大的算例，采用改进的分支切割算法得到的最优解可以对智能算法性能进行评价。     

The Effectiveness of Structural Monetary Policy and Macro-Prudential Policies — Based on the DSGE Model That Includes Bank Heterogeneous Credit

Journal of Systems Science and Complexity - Structural monetary policy and macro-prudential policies are important parts of the policy system of the People’s Bank of China. By constructing a...     

目标电磁散射的面中心立方体网格FDTD方法

基于面中心立方体(face-centered cube, FCC)网格的空间结构, 由麦克斯韦方程出发, 推导了基于FCC网格的单轴各向异性介质完全匹配层(uniaxial anisotropic media perfectly matched layer, UPML)吸收边界条件以及近-远场外推边界条件的三维迭代式。通过典型算例, 先后验证了基于面中心立方体网格的时域有限差分(FCC-finite difference time domain, FCC-FDTD)方法的UPML吸收边界条件和近远场外推边界条件的正确性。最后通过计算金属球的后向雷达散射截面(radar cross section, RCS)比较了FCC-FDTD方法与传统FDTD方法的计算精度, 结果显示FCC-FDTD方法具有更高的计算精度。     

Non-Uniform Doo-Sabin Subdivision Surface via Eigen Polygon

This paper constructs a new non-uniform Doo-Sabin subdivision scheme via eigen polygon.The authors proved that the limit surface is always convergent and is G1 continuous for any valence and any positive knot intervals under a minor assumption, that λ is the second and third eigenvalues of the subdivision matrix. And then, a million of numerical experiments are tested with randomly selecting positive knot intervals, which verify that our new subdivision scheme satisfies the assumption.However this is not true for the other two existing non-uniform Doo-Sabin schemes in Sederberg, et al.(1998), Huang and Wang(2013). In additional, numerical experiments indicate that the quality of the new limit surface can be improved.     

基于改进Lagrange乘子法的交通信号配时优化研究

为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。