基于无线通信网络的移动电话定位新技术

由于GPS定位受多种因素的制约,提出了一种基于无线通信网络的移动电话定位新技术。该技术基于TDOA方法,只要求对现有移动通信网络中基站和控制中心的软硬件作适当的修改,就能实现对移动电话的定位和监控。该技术具有广阔的应用前景。     

摄动法确定控制系统动态参数研究

控制系统的动态参数对于进行准确的系统建模有着至关重要的意义,其常用方法是实验测试法和闭环曲线法。为寻求较优的方法,国内外学者在这方面进行了大量的研究工作,但尚存在不足之处。主要问题是,当系统的特性连续地发生变化时,如何使用一种较为简便的方法,根据已有的测试数据和计算数据得到变化后的系统参数,而不是使用完全重新确定的方法。在详细分析一种典型的闭环衰减曲线法的基础上,提出将摄动法用于系统特性发生变化时的参数确定中。试验表明,该摄动法能减少工作量,结果可靠。     

宽带八路等差步进移相器

介绍了二阶全通网络恒相差移相器的工作原理,给出了八路等差步进移相器的设计思想、原理框图、测试结果。最后给出了用该移相器构成的模拟天线口,以及用该模拟天线口对高频地波超视距雷达波束形成网络水平方向图的模拟测试结果。     

一类事件驱动马氏决策过程的Q学习

对广泛存在的一类事件驱动的平均费用型马尔可夫决策问题,通过分析其模型特征,研究了一种简单的增强型学习算法,不必将事件扩充为系统状态,而只对原始状态的值函数进行学习,减少了计算量和数据存储量。将算法应用于M/M/1排队系统的接纳控制问题,计算机仿真结果表明,算法优于通常的增强型学习和动态规划方法,验证了算法的有效性。     

基于GA的多层次概念归纳学习方法

面向属性的归纳学习(亦称概念提升)是一种广泛使用的知识发现方法。通过归纳学习,使得属性域取值的抽象程度提高,从而得到较精练的数据集合,大大提高了规则的学习效率。但是实际应用环境中的数据属性维数非常多,属性概念层次也非常复杂,基于集合论的传统学习方法的效率变得越来越低。基于遗传算法的高搜索性能,提出了一个概念空间的特征概念层次优化搜索方法,特别是处理高维、具有复杂概念层次的问题时收到了较好的效果。     

一种DSM系统中主控结点的设计与实现

介绍了一种适应雷达信号处理的DSM系统的核心控制者(主控结点)的设计与实现。基于PentiumⅡ300工业级单板计算机的主控结点为操作系统的引入提供了硬件平台,提高了系统的可编程性、可扩展性。主控结点建立结点映射表的机制提高了系统的可重构性、可扩展性。主控结点利用基于PCI总线的控制芯片实现它与系统总线间的通信,从而提高了指令传输速率,满足了雷达信号处理实时性的要求。     

舰艇电子对抗系统的仿真研究

根据现代高技术海战条件下电子对抗的特点,提出了建立电子对抗仿真系统的方法,并建立了相关的对抗数学模型和系统结构。该系统为电子对抗装备的设计、相应作战方案的制定以及指挥员电子对抗素质的提高提供了良好的平台。     

一种最佳的Mesh中的空闲子网搜索算法

在并行机系统中为了获得系统的高性能,对任务进行处理的有效分配是至关重要的,这需要用最小的时间开销识别所有的空闲处理机。针对网格多处理机的子网分配,提出了一种新的子网搜索算法,该算法实现简单,时间复杂度为O(N     

组网雷达系统的动态管理技术研究

提出了利用节点记录表(NRT)实现对组网雷达系统的动态管理。简要阐述了动态管理的内容以及NRT的格式,同时给出了两种NRT的管理方法,并作了简单比较。采用C语言进行软件仿真实验,结果证实,可以根据NRT实时、有效地对组网雷达系统节点进行动态管理。将NRT引入组网雷达动态管理系统中可为大型、复杂的雷达网络系统的管理提供有意义的思路。     

基于分数阶傅立叶变换的自适应时频表示

提出采用高斯函数的分数阶傅立叶变换作为基函数的自适应信号扩展方法,并给出了相应的时频分布,该分布具有较高的时频分辨率,没有窗效应,无交叉项干扰。分数阶傅立叶变换使基函数的时频分布旋转了α角度,结合尺度,时移和频移,为基函数匹配信号提供了更大的灵活性。仿真结果表明,该方法可以更加准确地描述信号的时频特征。     

多层前向网络灵敏度的分析和降低方法

本文将前向网络的输入误差看作服从加性和乘性随机噪声,进行了网络输出误差的统计分析,并依此定义网络的灵敏度。在此基础上,分析了Ｓｉｇｍｏｉｄ函数的斜度对网络灵敏度的影响,结合仿真实验,提出了一个降低前向网络灵敏度的有效方法。     

非最小相位系统传递函数的演化模型降阶

针对非最小相位系统传递函数的模型降阶工作,通过对频域误差平方和加权的形式,提出了同时考虑频域幅值与相位因素的多目标参数优化指标。针对传统的求解多目标优化方法的不足,提出应用演化算法对此复杂的目标函数进行优化的策略。计算实例说明,使用演化优化方法可以获得幅值与相位特性均较好的降阶模型。     

堵塞网络中最小饱和流的灵敏度分析

由于流动单元的随机流动，在网络结构堵塞点处经常会发生堵塞，网络堵塞最严重时的饱和流是最小饱和流，它小于最大流值。网络当前的饱和流反映了网络的实际流通能力，以网络最大流为设计流通能力的网络中，发生堵塞时实际流通能力经常达不到设计流通能力。为缓解网络的堵塞．可以通过扩充某些弧容量的方法。由于网络中存在一类弧，增加这类弧容量不仅不能改善网络的堵塞程度，有时反而会更加恶化网络的流通性能。本文利用网络最大堵塞截面的性质．分析了改变截面中的弧容量时对最小饱和流的影响，结果表明最大堵塞截面中增加正向弧的容量可以改善网络的堵塞程度，而增加反向弧的容量不仅不能改善网络的堵塞，有时甚至会使最小饱和流减少。     

灵敏度分析在惯导平台误差参数辨识中的应用

为了解决传统的惯导平台测漂方案下,惯导平台上陀螺安装误差角的系统级辨识精度不高的问题,对平台漂移的非线性模型进行了灵敏度分析,找出了影响陀螺安装误差角辨识精度的主要因素,进而提出了转台相对地面存在角速率条件下的改进辨识方案.仿真结果表明,在改进的辨识方案下误差角的辨识精度获得了显著提高.     

一种新的RBF神经网络非线性动态系统建模方法

将遗传算法与正交优选法结合 ,用来训练径向基函数 ( RBF)神经网络 ,并对基函数宽度进行自动地调整 ,得到了一种训练 RBF神经网络的新方法 .将其应用于连续流体搅拌反应槽 ( CFSTR)生化反应器的建模中 ,得到了令人满意的结果 .该算法提高了径向基函数神经网络的泛化能力和鲁棒性 ,研究表明是一种有效的“黑箱”动态建模方法     

无线传感器网络的信息收益函数研究

信息获取与能量节省的平衡优化是无线传感器网络研究的热点问题,通过信息收益函数可以有效地解决这一问题。然而信息收益函数的性能受到网络特性和算法特性的影响,很难给出较为完备的参数设计、性能评价和选用原则。以动态协同自组织算法在目标跟踪中的应用为例,选取一些典型信息收益函数在此算法下进行分析与仿真,通过设计评价指标,优化参数设计,给出详细的性能评价,并对其鲁棒性进行分析,最后给出应用场合的选用原则,以提高网络的综合性能优化。     

关于随机用户平衡分配的一种降维灵敏度分析方法及其应用

基于随机用户平衡分配扰动模型的Lagrange函数及带柯朗二次惩罚项的对数边际函数之间的关系给出了一种的新的降维灵敏度分析方法,与通常所说的灵敏度分析相比它的优点是大大减小了计算的维数,降低了复杂性.论文首先给出了关于一般的非线性规划扰动问题基于罚函数法的灵敏度分析结论,然后采用转换约束条件及其约束变量的方法给出并且证明了随机分配扰动问题的灵敏度分析结果,最后将其结果应用到一个具体的算例并将近似解与准确解进行比较,验证了方法的可行性.     

我国农村劳动力转移的长期预测分析

运用演化博弈理论建立我国农村劳动力转移的三部门(农村部门、城镇非正式部门和正式部门)一般化模仿者动态预测模型，对农村劳动力转移最终稳定状态和长期趋势进行预测分析。研究表明，稳定状态下农村就业比例在20％以下；基期数据中我国城乡收入差距越大，最终稳定状态下城镇部门就业比例越大，农村部门就业比例越小；农村劳动力转移的动态过程渐进稳定收敛到均衡点；转移过程的长期趋势与学习障碍无关。     

有时序多指标决策的关联分析法及灵敏度分析

本文提出了一种解决有时序多指标决策问题的新方法，即关联分析法，并在此基础上对排序结果进行灵敏度分析。方法运算简单，直观实用。     

带有参数的C~2R模型的灵敏度分析

文献［１］“带有参数的数据包络分析Ｃ２Ｒ模型”的研究中，要求被评价决策单元的输入或输出指标按同比例变化，而实际总是按一定的比例变化的同时并带有一定的摄动，尤其在多输入、多输出问题上更为普遍。因此本文给出了带有摄动的参数数据包络分析模型，讨论了这种模型的有关性质，同样也给出了阀值的概念，并给出了求解阀值的方法。实际上也从另一个角度提供了一种ＤＥＡ灵敏度分析方法。