De Casteljau Algorithm and Degree Elevation of Toric Surface Patches

De Casteljau algorithm and degree elevation of Bézier and NURBS curves/surfaces are two important techniques in computer aided geometric design. This paper presents the de Casteljau algorithm and degree elevation of toric surface patches, which include tensor product and triangular rational Bézier surfaces as special cases. Some representative examples of toric surface patches with common shapes are illustrated to verify these two algorithms. Moreover, the authors also apply the degree elevation of toric surface patches to isogeometric analysis. And two more examples show the effectiveness of proposed method.     

高精度幅相差的数字化测量方法

针对在P+L频段进行多路通道相对幅度、相位差测试的应用场合,提出了一种对两两射频通道实施频率变换和高精度数字化采集,由两两数字化运算得到相对相位差和幅度差的测量方法。给出了通过正交数字化信号共轭相乘运算实现高精度相位差和幅度差测量的数学分析方法。在分析了频率变换和高速数字采集对相位和幅度测量误差影响的基础上,通过对两路信号相对相位和幅度的测试结果与通用仪器测量结果的比较,验证了该方法的有效性。     

矢量波动方程的直接差分解法

对电磁场波动方程进行了分析,研究了一种基于电场波动方程的时域数值方法———矢量波动方程的直接差分解法,给出了电场和磁场的计算公式。采用线性插值方法获得了导体表面法向电场的计算公式,给出了算法的稳定性条件。与时域有限差分法相比,由于该方法中电场分量的迭代更新无需磁场参与,从而使算法的复杂性大大降低,是一种具有良好应用前景的电磁场时域数值分析方法,最后通过一个数值计算实例证明了该算法的有效性。     

品种中心灰靶布局理论在作物布局上的应用

利用品种中心灰靶布局理论的原理和方法对1999—2000年青海省蚕豆区域试验结果进行了分析。结果表明：该方法由于统筹考虑了多个性状，故可得出一个综合性的较高的结论，克服了方差分析、回归分析等芬析方法在作物布局分析上的缺点。表5，参4。     

基于最大似然差的智能恒虚警检测器

为了增强恒虚警(constant false alarm rate, CFAR)检测器在杂波边缘环境中的鲁棒性,结合无偏非均匀杂波估计CFAR(HCE CFAR)检测器检测概率高和可变性指示CFAR(VI-CFAR)检测器虚警控制能力强的优点,提出一种基于最大似然差(maximum likelihood difference, MLD)的智能CFAR检测器MLD-CFAR。MLD-CFAR通过计算MLD和均值比判断前、后沿滑窗的杂波环境,进而选择相应参考单元和均值类CFAR算法计算检测门限。仿真结果表明,同HCE-CFAR、VI-CFAR和自动删除单元平均CFAR(ACCA-CFAR)检测器等相比,MLD-CFAR在杂波边缘环境中能够保持恒虚警率,提高目标检测概率,减少目标遮蔽现象,在均匀环境中检测损失很小。论文还在一部线性调频连续波雷达上用实测数据验证了算法的正确性和有效性。     

基于认知差异的恐怖主义袭击误对策分析

恐怖袭击事件中博弈双方高度不对称和存在认知差异,误对策方法提供了合适的分析框架.本文运用误对策分析方法剖析了恐怖袭击事件中政府反恐力量与恐怖分子的认知差异,并分析了不同情境下策略冲突的平衡结局.由于双方认知偏差可能导致不存在纯策略纳什均衡,而混合均衡进一步加大了策略的不确定性,安全策略采取"安全第一"的原则使决策者避免最大风险,相对于纳什均衡更合适作为存在认知差异的误对策问题的均衡分析方法.在实践操作角度上,恐怖袭击二阶误对策模型的平衡结局为恐怖分子发动的恐怖袭击行动将被挫败,因此提出提高反恐效能的政策建议,即发动社会民众提供反恐情报和预警线索,提高民众反恐意识.     

Almost perfect sequences based on cyclic difference sets

The perfect sequences are so ideal that all out-of-phase autocorrelation coefficients are zero, and if the sequences are used as the coding modulating signal for the phase-modulated radar, there will be no interference of side lobes theoretically. However, it has been proved that there are no binary perfect sequences of period 4 < n≤ 12100. Hence, the almost perfect sequences with all out-of-phase autocorrelation coefficients as zero except one are of great practice in engineering. Currently, the cyclic difference set is one of most effective tools to analyze the binary sequences with perfect periodic autocorrelation function. In this article, two characteristic formulas corresponding to the autocorrelation and symmetric structure of almost perfect sequences are calculated respectively. All almost perfect sequences with period n, which is a multiple of 4, can be figured out by the two formulas. Several almost perfect sequences with different periods have been hunted by the program based on the two formulas and then applied to the simulation program and practical application for ionospheric sounding.     

Research on ambiguity resolution aided with triple difference

The ambiguity resolution in the field of GPS is investigated in detail. A new algorithm to resolve the ambiguity is proposed. The algorithm first obtains the floating resolution of the ambiguity aided with triple difference measurement. Decorrelation of searching space is done by reducing the ambiguity covariance matrix＇s dimension to overcome the possible sick factorization of the matrix brought by Z-transformation. In simulation, the proposed algorithm is compared with least-squares ambiguity decorrelation adjustment （LAMBDA）. The result shows that the proposed algorithm is better than LAMBDA because of lesser resolving time, which approximately reduces 20% resolving time. Thus, the proposed algorithm adapts to the high dynamic real-time applications.     

多速度差模型的交通流特性分析

文章对多速度差(Multiple Velocity Difference, MVD)模型的交通流特性进行了详细的分析.数值模拟发现:MVD模型启动过程中的车辆运动延迟时间和启动波速均是合理的, 并且能够得到描述车辆从自由流到阻塞流相变的迟滞环.此外,模拟还发现该模型不会产生不切实际的过高加速度.     

等待接收遥测系统中接收信号变化规律研究

针对再入遥测信道的双径模型和三波束等待接收系统,利用天线的增益图函数,导出了弹头出黑障后接收信号功率的数学表示。并基于遥测信号合理化接收,导出天线覆盖范围的数值计算方法。仿真计算表明,天线覆盖范围调整后,不但接收信号功率分配更加合理,而且多径干扰更小;接收站距弹头落点越远以及天线波束越宽,多径干扰越严重。     

基于时隙差的电磁散射机理分解技术

目标总散射场往往包含多种不同的散射机理,分解不同的散射机理,对于复杂目标电磁散射认知、特征和目标识别及散射特性控制具有重要意义。基于不同散射机理回波到达接收机具有时隙差这一物理基础,实现了镜面散射、多次散射等散射机理的分解。最后给出了多个模型的仿真实例,在其时频分析结果、雷达成像和雷达散射截面对比结果中,可以清楚地观察到不同散射机理得到了有效的分解,验证了本文方法的可行性和正确性。     

基于个体差异的多目标绩效分配问题研究

绩效分配是绩效管理研究的热点和难点.本文充分考虑了个体差异因素对绩效分配满意度的影响.为此,首先运用分值转化函数对考核对象基础工作量的初始分数值进行转化,然后利用K-均值聚类方法对考核对象进行分类处理;其次讨论了对考核对象最有利和最不利的基础工作量的最优解问题,获得了对考核对象最有利和最不利的绩效分配比例,进而构建了考核对象的满意度函数,在此基础上建立了多目标绩效分配模型,获得了Pareto最优解;最后,运用模型对某高校教师的绩效分配进行了数值实验,结果表明本文构建的多目标绩效分配模型,对提高绩效分配的满意度具有良好的效果.     

基于盒差分滤波器的脉冲检测算法

为了估计脉冲的到达时间和脉冲宽度,将图像处理领域的边缘检测思想应用于电子对抗中的脉冲信号检测问题,提出了一种基于盒差分(difference of boxes, DOB)滤波器的脉冲边沿检测算法。推导并给出了算法的基本流程,仿真分析了不同滤波器阶数和不同信噪比条件下的脉冲检测结果。仿真结果表明,该算法的检测性能优于能量检测算法,但检测采用的DOB滤波器大小不能大于脉内信号的采样点数。     

改进的全相位时移相位差频谱分析算法

针对全相位频谱分析算法对采样序列中心样点有特殊要求以及当频偏量绝对值为0.5时会影响频率估计值的问题,提出了一种改进的全相位时移相位差频谱分析算法。该算法首先对序列向左循环移动一位,形成只有一位时移关系的两个序列,〖JP2〗然后分别进行全相位快速傅里叶变换(all phase fast Fourier transform, APFFT),计算过程中忽略相位差补偿值,避免频偏量的引入,通过两序列主谱线间相位差的直接计算便可得到信号的频率和初相估计值。仿真实验表明该算法计算简单,适用范围广,参数估计精度高且频率估计精度稳定性好。     

基于相位差变化率测量的单站定位方法

利用观测平台相对目标辐射源的运动信息,在测角基础上增加相位差变化率信息可实现对目标被动定位,但该定位方法通过相位差法测角,需要增加设备以解相位模糊.针对上述不足,提出一种三角基线只测相位差变化率的定位方法,该方法通过测量两组相位差变化率解得方位角,避免了解模糊运算.给出了测角误差、定位误差表述式,通过仿真分析了相位差变化率对测角精度、定位精度的影响.     

考虑渠道碳排放差异的零售商渠道选择策略

考虑由制造商、零售商和具有低碳环保意识的消费者组成的供应链,其中零售商主导供应链,并在纯实体渠道、纯网络渠道和双渠道三种策略中进行选择.本文建立考虑渠道间碳排放差异和销售成本差异的供应链决策模型,研究零售商的最优渠道选择策略.研究发现:实体渠道与网络渠道的单位碳排放差异是影响零售商渠道选择策略的重要因素之一.特别地,给定其他因素,随着实体渠道相对于网络渠道的单位碳排放水平增加,零售商应依次选择纯实体渠道、双渠道、纯网络渠道.而渠道间碳排放差异对零售商渠道选择策略的影响也会受到渠道间销售成本差异的调节.进一步分析零售商最优定价决策发现:当零售商选择双渠道策略时,随着实体渠道相对于网络渠道单位碳排放水平的增加,零售商应降低实体渠道销售价格,而最优网络渠道销售价格依赖于渠道间碳排放差异的大小.同时,零售商可通过开通新渠道来影响制造商的最优批发价格,从而增加零售商自身的利润.     

A criterion for testing whether a difference ideal is prime

This paper presents a criterion for testing the irreducibility of a polynomial over an algebraic extension field. Using this criterion and the characteristic set method, the authors give a criterion for testing whether certain difference ascending chains are strong irreducible, and as a consequence, whether the saturation ideals of these ascending chains are prime ideals.     

基于频率方差加权的时延差估计方法

针对目标辐射信号未知时的时延差估计问题,提出一种基于频率方差加权的时延差估计方法。所提方法利用非真值时延差对应频率单元随机、真值时延差对应频率单元稳定的特点,对所有时延差进行频率方差加权统计,突出目标辐射信号频率单元的时延差估计结果。理论分析和仿真结果表明,相比常规互相关法,所提方法具有较好的鲁棒性,为弱信号时延差估计提供了一个参考思路。     

基于比例差分型迭代学习的故障诊断算法

因为微分运算会给系统带来不良影响,所以为了避免在迭代学习算法中使用微分运算,同时又可以取得比单纯比例型迭代学习算法较快的收敛速度,将比例差分型迭代学习策略应用到故障诊断中,提出了一种新的故障诊断算法。该算法利用残差以及相邻两次残差的差分信号对引入的虚拟故障信号进行逐次修正,使虚拟故障逼近系统中实际发生的故障,从而达到对系统故障诊断的目的,并通过压缩映射方法,对故障跟踪估计器的收敛性进行了严格证明。该方法不仅可以有效地检测出系统不同类型的故障,还可以精确估计出各种故障信号。最后仿真结果验证了该方法的有效性。     

一种基于“独立性差”的分类学习新算法

从独立性差角度出发,提出了ISE准则下的独立性差估计新方法(difference of independence estimation,DOIE).从数学模型上证明该算法与单类SVM等价且可用于解决分类问题.当数据集规模较大时,该算法的优势在于可用较少样本点表示两数据集中样本点间的关系,在保证精度的前提下,提高运算速度.该算法还可应用于两数据集独立性判断、检测流数据分布改变点的位置.若退化为单类数据集,可应用于概率密度估计.Benchmark和UCI数据集上的实验表明,该算法具有较好的性能.