基于相参积累的捷变频雷达系统相位误差估计与稀疏场景重构算法

针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题, 构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型, 并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小ℓ₁范数优化模型, 提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法, 实现了系统相位误差和目标参数的精确估计。仿真结果表明, 在信噪比为20 dB的情况下, 该方法能够精确估计系统相位误差, 其估计误差在2°以内。同时，相比于逆合成孔径雷达相位自聚焦算法, 所提算法重构性能和计算效率均得到改善, 目标重构幅度均方差提高了10 dB, 运算时间减少到1/2。     

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。     

大气湍流间歇性对玉米花粉风扩散的潜在影响

现有研究成果已充分认识到大气湍流间歇性损耗将对大气边界层中颗粒物质的输送过程产生重要影响.然而,目前关于耗散间歇性对玉米花粉传播潜在影响的相关研究较为欠缺.基于拉格朗日随机模型,以耗散速率的时间变化为关键参量,定量地评估了大气湍流间歇性对玉米花粉传播的影响.数值分析结果表明,大气湍流间歇性能够增加花粉在花粉源附近及较远位置的分布几率;与稳定的大气条件相比,湍流间歇性对玉米花粉的传播,特别是对远距离传播能够产生更大的影响,且随着无量纲耗散率分布均方差的增加,长距离传播的统计物理量响应也将存在差异.研究表明,在复杂自然条件下,用一个特定的特征值或固定函数来描述玉米花粉的传播分布可能已不再适用,而需要找到一种更合理的描述方法.     

基于多相质点网格法的大气污染仿真模拟

为了准确估计不同风速条件对单点源排放的污染物浓度时空分布、粒子抬升高度、污染物扩散范围产生的影响，本文使用以多相质点网格方法（Multi-Phase Particle-In-Cell，MP-PIC）为基础的拉格朗日粒子追踪模型对污染物扩散进行大涡仿真模拟。结果表明:低风速下，受污染源阻挡作用，污染源周边形成方柱绕流现象，污染物在下风方向分裂为两股，污染物随湍流作用在计算域内波动，且计算域内分裂状况始终存在。随着风速的增大，污染物分裂情况逐渐消失，且污染物扩散范围、粒子最大抬升高度随风速增大而减小。风速为2 m·s-1时，分裂的两股污染物之间距离为5-20 m，流场稳定时下风向1 000 m至1 300 m污染物最大数浓度为70-87个·m-3；风速为5 m·s-1时，分裂的两股污染物距离为2-10 m，流场稳定时下风向1 000 m至1 300 m污染物最大数浓度为212-300个·m-3；风速为10m·s-1时，分裂情况消失，流场稳定时下风向1 000 m至1 300 m污染物最大数浓度为407-502个·m-3。     

高斯信道中功率分配问题的一种优化方法

信号检测中,检测概率一直是作为衡量检测性能的一个重要标准.众所周知,Neyman-Pearson准则下的最优检测是似然比检测.然而多传感器系统下随着信号维数增加,似然比检测门限的计算涉及高维积分,计算困难相当大,因此文中考虑的高斯信号检测模型,没有直接计算检测概率而是将两个密度函数的相对熵作为衡量检测性能的一个度量来研究高斯信号检测中功率的分配,并且建立了目标优化模型.针对文中建立的优化问题,首先由加强的Fritz John(F-J)必要条件证明了优化问题的局部最优解满足KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件,并且进一步证明存在惟一的拉格朗日乘子.然后利用凸函数的性质我们说明了D(P1‖P0)是tr(∑s)的非减函数,最后在此基础上得到了优化问题的最优解,即得到了功率分配矩阵.同时也给出了特殊信道下的功率分配矩阵.     

基于增强高阶非凸全变分模型的图像去噪算法

为了在缓解阶梯效应的同时更好地保留去噪后图像的细节信息,提出一种基于增强高阶非凸全变分(higher order non-convex total variation, HONTV)模型的图像去噪算法。该算法将每一次去噪后的图像和原始图像取平均作为增强HONTV模型下一次循环的输入并更新参数,然后采用增广拉格朗日乘子法和交替方向乘子法进行循环求解,经过多次迭代,最终得到的去噪图像包含较多的细节信息。在基于全变分的图像去噪方法中,对添加不同标准差大小的高斯白噪声的测试图像和视频进行实验。实验结果表明,所提算法在视觉性能和客观评价指标方面均优于对比算法。     

向量优化中广义E-Benson真有效解的代数性质

利用代数内部和代数闭包等工具,在适当的广义凸性条件下研究了集值向量优化问题广义E-Benson真有效解的一些代数性质,建立了广义E-Benson真有效解的线性标量化结果、拉格朗日乘子定理和鞍点定理.     

各向异性全变分图像去噪算法

图像去噪是图像复原问题中的重要研究内容之一,在此过程中图像的高频部分易受到破坏。针对这一情况,通过引入不同的权重参数惩罚x与y方向上的梯度算子,提出修正的各向异性全变分去噪模型。引入的权重参数具有局部自适应性,可以使模型对应欧拉方程在图像切线与法向方向的扩散具有更鲁棒的各向异性扩散能力,可以达到保护图像细节的目的。另外,提出的模型是具有可分裂结构的非光滑凸优化问题,采用算子分裂技术将其转化为多个易求解的子问题,并在交替方向乘子法的框架下求解,从而保证了算法在理论上的收敛性。与现阶段其他变分型的复原模型相比,所提出的模型在有效抑制噪声的同时能有效地保持图像的局部结构特征。对于分块效果明显,噪声水平较低的图像去噪结果十分显著;对于分块效果不明显,图像细节较多的图像,该模型依然有效。     

含间隙3-CPaR&R1R2混联机构动力学分析

为研究关节间隙对混联机构动态特性及混沌现象的影响,以3-CPaR&R_1R_2混联机构为研究对象,考虑转动副关节间隙并基于弗洛雷斯(Flores)接触力模型和修正的库伦(Coulomb)摩擦模型,分别建立了含间隙关节元素间的法向接触力和切向接触力模型,进而基于拉格朗日方程建立了含关节间隙混联机构动力学方程.通过数值仿真分析了不同驱动速度和间隙尺寸对机构动力学特性及混沌现象的影响,同时探讨了机构稳定性与关节元素碰撞的关系.研究结果表明:增加驱动速度与减小间隙尺寸可使机构混沌现象减弱,改善机构动态特性;机构稳定性与碰撞过程中关节元素间的冲击现象相关,且随着冲击现象的加剧机构稳定性降低.     

面向鲁棒性的高速铁路网络列车运行调整计划优化模型

针对高速铁路路网中出现区间封锁事件,考虑事件持续时间的不确定性,以列车运行时间和安全间隔时间为约束条件,引入路径选择唯一性约束保证列车运行调整计划的鲁棒性,以所有列车晚点时间之和的期望值最小为目标函数,建立高速铁路列车运行调整计划优化整数规划模型.设计基于优先级规则的启发式算法,求解原模型的可行解.运用拉格朗日松弛算法和最短路径算法求解该模型的松弛模型,得到原模型最优解的下界.根据可行解与最优解下界之间的距离,可以定量地衡量可行解的质量.结果表明,相较于CPLEX数学求解软件,算法求解效率较高;模型与算法能够有效生成鲁棒的列车运行调整计划,为调度员提供必要辅助决策信息.