电缆槽对电缆间串扰的影响研究

电缆在使用时一般会铺设在电缆槽中,而电缆槽对铺设其中电缆之间的串扰会形成影响.针对电缆槽中电缆之间的串扰问题,提出一种结合多端口网络理论及分块级联思想的建模方法,使用基于波导格林函数的矩量法来提取电缆槽中电缆间的分布参数,并用虚拟节点理论将提取的分布参数矩阵转化为模型中的传输函数.通过与商业电磁仿真软件的仿真结果进行对比,验证了本文的模型及算法在分析电缆槽中电缆间的串扰问题时具有较好的精确度,最后运用此方法分析了电缆处于电缆槽中不同位置时的线间串扰大小,并结合铁路现场的实际情况对电缆槽中电缆的布线方式提出了建议.     

船舶运动建模与仿真研究进展及未来发展趋势

梳理和分析了国内外学者对船舶运动建模与仿真所做的工作,概括了在风、浪、流、冰、船间效应、岸壁效应等作用下的船舶操纵性预报,介绍了船舶运动仿真的主流方法及在模拟中的应用,总结归纳了船舶运动建模与仿真研究进展中的关键技术,并指出智能化建模和仿真将会成为未来发展趋势.     

高校图情档族群的科研竞争力测评 ——基于结构化指数方法的研究

以高校图情档族群为观察对象,基于个体研究者视角,构建了结构化指数测评方法,从全国、省市和高校等3个维度,展开了科研竞争力结构优势度测评.结构化指数方法能够扫描并揭示高校图情档族群的科研竞争力结构优势度,可揭示科研竞争力优势群体的数量及分布特征,可进行族群科研竞争力优势度对比测评,具有易操作性和数据敏感性,后续研究可从测评因子、测评维度、竞争力转换路径和机制等方面进行拓展.     

动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析

利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.     

带有通胀风险的退休后期最优投资管理

考虑通货膨胀的影响,研究了一个确定缴费养老计划退休后期最优投资决策问题.自退休时刻开始,退休者定期从账户里抽取一定的金额维持日常支出,然后将剩余的财富投资于一个无风险资产、一个股票指数和一个通胀指数债券,直到强制购买年金的时刻.为保障退休后的正常生活,退休者在每个时刻设定投资的目标值,采取二次效用函数衡量投资财富水平和目标值的差距,并选择最优的投资策略以最小化平均累计差距.运用动态规划和随机控制方法,得到了没有上方惩罚的目标值、最优投资策略、最优值函数、破产概率以及终端财富与目标值差距的分布函数等指标的显式表达式.运用数学分析和数值分析手段,得到了每个时刻目标值的性质,分析了终端目标值和消费金额对破产概率的影响,研究了物价指数的瞬间变化率和波动率对财富值与目标值的差距、各时刻财富均值以及破产概率的影响.     

Ni~(26+)离子态分辨光复合过程的R矩阵理论研究

利用基于相对论R矩阵理论的DARC程序系统计算了Ni 25+离子基态1s22s(2S1/2)和激发态1s22p(2P1/2,2P3/2)的光电离截面,并通过细致平衡原理获得了统一的光复合过程(即辐射复合和双电子复合)态分辨的截面,计算结果给出了辐射复合与双电子复合过程间的干涉效应.为了标识和分析KLL共振能区所有的共振峰,基于相对论组态相互作用理论(RCI)的FAC程序被用来计算共振峰的能量、强度及其相关的双激发态的辐射、俄歇跃迁几率以及共振宽度等.利用统一的光复合截面进一步得到了KLL双电子复合过程的伴线强度,并与孤立共振近似下FAC的计算结果以及以前的理论和实验结果进行了比较,对存在的一致性和偏差进行了分析和讨论.     

完全市场中的Yaari对偶效用最大化问题

效用最大化问题是经济学和金融学中的最重要和最基本的问题之一.经典的von NeumannMorgenstern期望效用模型在实践中都受到诸多挑战.Yaari对偶效用理论是重要的非期望效用模型之一.本文研究完全金融市场中的Yaari对偶效用最大化问题.前人在某种单调性条件下得到了该问题最优解的显式刻画.而在本文中,无需任何单调性条件,我们得到了最优解的显式刻画.     

知识辅助的机载MIMO雷达STAP非均匀样本检测方法

When the covariance matrix is estimated with training samples contaminated by target like signals, the performance of target detection in multiple input multiple output (MIMO) radar space time adaptive processing (STAP) decreases. Aiming at this deficiency, a knowledge aided (KA) generalized inner product (GIP) method for non homogeneous samples detection is proposed. Firstly the clutter subspace knowledge estimated by prolate spheroidal wave functions is utilized to construct the clutter covariance matrix offline. Then the GIP non homogeneity detector (GIP NHD) is integrated to realize the effective selection of training samples, which eliminates the effect of the target like signals in training samples on target detection. The simulation results show that compared with the conventional GIP method, the KA GIP method can screen out contaminated training samples more effectively and the target detection performance of MIMO radar STAP can be improved significantly. 〖JP2〗Thus the proposed KA GIP method is more valuable for practical engineering application.     

齐次核的Hilbert型多重级数不等式取最佳常数因子的等价条件及应用

利用实分析技巧和权函数方法, 讨论具有齐次核的多重级数Hilbert型不等式, 得到了其取最佳常数因子的充分必要条件, 并给出其应用.