两元两站分布式判决系统中的最优分站压缩律

讨论在中心融合律综合下两元两站分布式判决系统中最优分站压缩律的问题，着重讨论两种斯信号检测，得出的结论是：在高斯噪声影响下的确定性信号检测中，和在随机性高斯信号检测中，当方差，相关系数满足一定条件，最优分站压缩律是似然比。     

分布式无源检测系统中自适应检测融合

针对在分布式多基地雷达无源检测系统中,检测概率通常未知或时变的信息不完全的检测融合问题,研究了一种在线自适应检测融合算法,该算法基于Neyman-Pearson准则,通过局部判决估计未知的每个接收站的检测概率,从而实现最优判决融合.计算机仿真结果说明了其有效性.     

基于局部多元判决的稳健的分布式检测算法

为提高基于二元判决的N雷达分布式检测算法在各个雷达的信噪比未知且可能时变条件下的检测性能,提出了基于局部N门限量化的分布式检测算法和衡量不同检测算法性能的一般性方法。仿真结果表明:该算法性能优于各种基于"N选k"融合的检测算法,在特定情况下比基于OR融合的方案有2~2.5 dB的信噪比改善,相对于极大似然准则下的集中式检测器的信噪比损失不到0.8 dB。在各个传感器的信噪比差异明显时,与基于OR融合的方法有同样的稳健性,因而是一种稳健且高性能的检测算法。     

非均匀噪声环境下分布式IVI-CFAR检测算法

为了解决传统分布式VI-CFAR(variability index-constant false alarm rate)和OS-CFAR(order statistic constant false alarm rate)算法在多杂波干扰环境下检测性能严重下降的问题,提出了一种分布式IVI-CFAR(improved VI-CFAR)检测算法。在VI-CFAR的基础上,引入双参考窗和双参量,通过各子参考窗参量与对应门限的比较,判断子参考窗中参考单元的分布情况,从而选择相应的参考单元集和检测器估计背景噪声功率。经过仿真对比,在单杂波和多目标干扰环境下,分布式IVI-CFAR算法检测性能接近于分布式VI-CFAR和OS-CFAR算法;在多杂波干扰环境下,分布式IVI-CFAR算法检测性能优于分布式VI-CFAR和OS-CFAR算法,采用“OR”融合规则时,检测性能最优。结果表明,提出的分布式IVI-CFAR算法在非均匀噪声环境下,均具有较优的检测性能。     

基于局部多元判决的稳健的分布式检测算法

为提高基于二元判决的N雷达分布式检测算法在各个雷达的信噪比未知且可能时变条件下的检测性能,提出了基于局部N门限量化的分布式检测算法和衡量不同检测算法性能的一般性方法。仿真结果表明:该算法性能优于各种基于"N选k"融合的检测算法,在特定情况下比基于OR融合的方案有2-2.5dB的信噪比改善,相对于极大似然准则下的集中式检测器的信噪比损失不到0.8dB。在各个传感器的信噪比差异明显时,和基于OR融合的方法有同样的稳健性,因而是一种稳健且高性能的检测算法。     

认知无线电空闲频谱的联合检测算法

为了提高认知无线电中感知用户对主用户(弱信号)的检测性能,提出了一种多个感知用户合作的分布式优化联合检测算法.该算法在知道主用户信号和噪声的概率分布的条件下,通过最优化理论中的逐步二次规划法,联合求解检测系统的最优融合准则和各感知用户的最优判决门限,使系统联合检测概率取极大值.该算法不受接收机检测方式的限制,数值求解收敛速度快.仿真结果表明,感知用户为5个、融合中心虚警概率为0.1、相关符号累积为255次、不同融合准则下各感知用户信噪比相同时,与最好的固定融合准则检测算法相比,该算法使联合检测概率在高斯白噪声信道和平坦瑞利衰落信道中分别提高了13%和5%.     

主被动雷达分层融合机动目标跟踪仿真研究

以目标跟踪为主要目的,对主被动雷达基于改进算法的分布式分层融合进行了仿真研究。仿真研究验证了基于固定指数加权模糊自适应EKF滤波算法的主被动雷达分层融合系统,能够显著提高目标跟踪精度且稳定性好。同时验证了分布式分层融合跟踪性能,明显优越于分布式平均加权融合方法。     

倒立单摆摆起开环控制律的最优化算法

基于最优控制理论,研究了倒立单摆非线性系统过程控制问题·建立了带惩罚条件的摆起过程开环控制律计算的最优化算法·同一般数值方法相比,这种算法在每步优化计算中,以最优步长取代了固定步长,因此可以确定每个时间段上的精确控制量·编制了倒立单摆摆起过程控制律的计算程序,并进行倒立单摆摆起过程仿真分析·结果表明这种算法可以获得高精度的控制律,它将为非线性系统过程精确控制提供条件·     

基于数据融合的分布式入侵检测系统研究

针对分布式入侵检测在当今网络安全中发挥着越来越重要的角色,将数据融合技术引入到入侵检测系统中,提出了基于数据融合的分布式入侵检测系统设计方案,描述了分布式检测和决策融合的结构设计,讨论了数据融合决策问题的数学模型,运用理论推理论证了融合决策处理的可靠性。分析比对实验表明,该系统降低了入侵检测系统的虚警率,提高了检测率。     

故障系统控制律重构的代数黎卡提方程方法

该文考虑故障系统的控制律重构问题，即重新设计控制律，使重构后的控制系统满足如下条件：（１）与重构前系统的误差（范数意义下）极小；（２）与重构前系统具有相同的稳定裕度；（３）控制能量极小。研究结果表明，上述综合指标约束下的控制律重构问题可转化为求解一代数黎卡提方程，并因此得到完整的解决。文中对一类代数黎卡提方程的求解算法做了相应的讨论，并提供了说明性的数值算例。理论分析及仿真结果都说明了该文所提设计     

多元型投资动态决策优化

本文研究企业集团多元型经营战略决策，提出了一种考虑市场随机因素的多产品。多目标、多参数动态决策的逐步分解方法；引进利润的风险弹性概念，以权衡投资收益和投资风险；并作出其产品结构、生产要素投入和产品价格及其调节的动态优化决策。     

多指标会话式选择决策模型

社会经济系统的决策问题,大都是由多方面决策人员参加的,多指标的,具有确定可行方案集的方案择优或排序问题.本文针对这类带有普遍性的决策问题,在ELECTRE 方法的基础上,引入了目标规划的思想,将个体决策与群体决策有机地结合在一起,提出了一种多指标会话式选择决策模型。该模型具有人——机对话的特点,同时接受定量和定性信息,模型的多种功能交织在一起,不仅增加了方法的灵活性和适用性,而且交叉验证了决策的置信水平.此外,该模型还将指标价值和权放在一个比较适当的位置.这样既降低了对评价精度的要求,又使模型更加适用于社会经济问题.     

群决策支持系统总体结构的研究

本文分析了群决策的重要性和群决策支持系统发展的必要性,在总结群决策支持系统发展过程与现状的基础上,提出了基于模块的总体结构,并就其中几个主要模块进行了深入研究.     

决策概念格及决策规则的提取

针对含有决策信息的决策形式背景,提出了决策概念格模型,并定义决策概念格中的决策规则及规则的置信度和支持度,用户可根据实际的需求,从规则中提取满足最低置信度及支持度的规则.     

决策表决策值的简化

首先定义了决策规则决策属性的简化,并以此为基础定义了决策表决策值的简化,旨在研究决策表条件值简化的对偶问题,即在保持决策表条件属性集不变的前提下它的条件属性集和决策属性集之间的最简函数关系。在这些定义的基础上,给出了决策规则决策属性简化的表达式和决策表决策值简化的表达式。     

利用高效决策信息提高信息决策的效应

信息是决策的基础,信息的质量关系到决策效应的高低。通过分析决策信息与信息决策的关系,提出提高决策信息收集的质量要求,归纳出利用决策信息进行信息决策的一般方法。     

协调型目标的交互决策方法探讨

概述了各种主要的多目标决策方法 ,指出了其在处理协调型目标决策中的困难 .提出了将决策者意见引入分析过程 ,通过多步单目标规划反复尝试 ,使各个目标在满意范围内均达到优化的方法 ,并给出了协调型目标的交互决策程序 .最后通过一个简化实例予以说明 .     

支持决策问题求解理论与方法研究

研究了支持决策问题求解，提出了支持决策问题求解的分解—合成法，并对其进行了系统研究．提出了一整套从问题分解、问题求解链的确定到决策支持报告的生成等方法．实践证明基于这些方法，ＤＳＳ可有效地支持复杂决策问题的求解，而只需要在ＤＳＳ的模型库中存放原子决策问题求解的方法它们对ＤＳＳ的有效开发与应用具有普遍的指导作用．     

灰色粗糙组合决策模型研究

利用灰色聚类决策的机制构建决策表,然后利用粗糙集理论从决策表中挖掘出极小化决策算法,并提出了基于灰色综合决策权的决策表离散化方法.对应用决策表方法解决实际问题时可能出现的问题进行了有益的探讨.指出在约简过程中,要注意理论与实际相结合、定性与定量相结合,才能得到贴近实际的决策规则.     

服装自动排料初探

排料过程是服装生产过程中的一个重要环节。本文提出了建立服装样板几何图形的数学模型(即函数表达式)的方法来实现图形的输入,以及对几何图形进行各种判断、处理和优化排料的软件。整个软件系统使用方便,其最优的排料方案材料利用率达92%以上。本算法对于机械行业以及其它行业的图形处理和计算(如冲裁另件的排样、下料,船身及机身的下料等)都可沿用,因而具有较大的实用价值。