有限比率反馈下多天线预编码系统的性能分析

在无线通信系统中,当发射端完全已知信道的状态特性时,接收与发送的联合优化设计可获得较好的通信性能,然而由于实际通信系统中有限比率的反馈比特数,发射端往往只能已知部分信道的状态特性。利用格拉斯曼空间中的装填问题,提出通过反馈比特数来选择多波束矢量并与功率控制相结合的线性预编码矩阵优化设计方法。仿真比较了信道特性完全已知和有限比特反馈下部分信道特性已知时基于不同优化准则的预编码系统的性能。仿真同时证实了提出的预编码设计方法的误码率接近信道完全已知时的预编码系统的性能。该设计方法可应用到实际的具有反馈的无线多天线通信系统中。     

Analysis and optimization of delays in networked control systems

1 .INTRODUCTIONFeedback control systems wherein the control loopsare closed through networks are called networkedcontrol systems ( NCSs) . (See Fig.1) . Differenttypes of network systems are promoted in terms ofvarious network architectures embedded in controlsystems . There are approxi mately two kinds of NC-Ss :specific NCSs and generalized NCSs . The formerare based on common bus technology (e .g. De-viceNet ,ControlNet and LonWorks[1]) and the laterare constructed through comm…     

某炮口制退器的多目标优化设计

炮口制退器的性能是用制退器效率、炮口冲击波超压值、炮口火焰强度等因素的大小来评价的。为得到综合性能优良的炮口制退器结构,采用非支配排序遗传算法（NSGA-II）和流场数值模拟对某扩张喷口炮口制退器进行了多目标优化设计。流场数值计算模型采用二维轴对称欧拉方程进行描述,优化目标取为制退器所受冲击力最大和给定点的超压值最小,优化变量为喷口结构参数。通过优化得到了Pareto最优解集,为制退器的设计提供了非常有意义的参考。     

多目标连续小推力深空探测器轨道全局优化

以燃料消耗量最小和飞越小行星最多为性能指标,对多目标连续小推力深空探测器轨道优化,给出了一种组合优化算法。该组合优化算法由全局优化和局部优化组成。全局优化为粗略设计,首先,利用动态规划法全局优化来确定探测系列,即确定从地球出发依次探索的各个小行星以及时间节点;利用静态参数优化算法(即穷举法),在一个大的搜索空间内全面搜索每段飞行轨道的发射窗口,同时,得到每段轨道次优飞行轨道及次优的控制律。然后利用共轭梯度法局部优化来求解每段轨道两点边值问题,获得最优的飞行轨道及最优的控制律。     

基于双阶段互信息准则的多目标检测波形设计

在有限信噪比情况下,雷达对多目标的检测性能受限于参数估计精度和发射脉冲积累,而波形设计为雷达性能提升提供了自由度。本文以信噪比为约束条件,以假设概率与设计波形的加权和迭代波形发射,分阶段提出了基于单假设互信息最大化、基于多假设间互信息最小化的波形优化方法,实现了提升参数估计精度与降低发射脉冲次数的均衡处理。仿真验证了目标参数估计精度与目标检测性能间呈正相关关系,结果表明,基于双阶段互信息准则设计的波形能够快速检测多目标方位,提升目标检测性能。     

考虑鲁棒性成本的多模式双目标项目前摄性调度优化

研究多模式资源约束条件下的鲁棒性和成本双目标权衡问题,探讨如何在最低成本代价下最大程度地提升项目鲁棒性.首先界定研究问题,然后构建鲁棒值最大化、成本最小化的双目标调度优化模型,并将其转化为带有预算约束的单目标鲁棒值最大化子模型,针对模型设计迭代式遗传算法进行求解.随后,应用随机生成的标准算例集合进行大规模测试,对比结果...     

估计GM(1,1)模型中参数的线性规划方法

估计GM(1,1)模型中的参数通常采用最小二乘准则,而在模型精度检验时又常采用平均相对误差。在平均相对误差达到最小准则或最大相对误差达到最小准则时,分别给出了估计GM(1,1)模型中参数的线性规划方法,并通过实例给出了不同极小化准则下数值结果的对比。数值结果表明,采用平均相对误差达到最小准则和最大相对误差达到最小准则比通常采用的最小二乘准则更合理,效果更好。     

基于黄金分割法的加速MARS研究

多元自适应回归样条法(Multivariate adaptive regression spline,MARS)是一种专门针对高维数据拟合的回归方法。该方法以样条函数的张量积作为基函数,以样本数据坐标作为可选的节点矢量值,算法过程以失拟度(Lack of fit,LOF)最小为目标优化选择基函数和节点矢量。提出了基于黄金分割的加速MARS算法,引入一维黄金分割搜索算法及计算子区间概念,以提高算法节点矢量和基函数的优化选择效率。最后,四个典型的测试算例验证了所提出的方法在保证模型近似精度的前提下可大幅节省模型构造时间。     

多阶段多目标洗钱网络路径算法研究及反洗钱应对策略

针对多阶段非法资金转移的路径优化问题,基于多目标优化的思想,构建了以洗钱量最大化、风险最小化及时间最短化为决策目标的多阶段洗钱网络路径优化模型;并利用期望效用理论对不法公职人员的风险偏好进行研究,分析出不同时间压力下不同风险偏好的不法公职人员对洗钱目标的五种不同选择,运用多重动态规划法以及最大流理论针对每种洗钱目标选择基于模型提出相应的算法,并通过实例应用验证算法的可行性.最后,从裸官外逃、大额交易、洗钱犯罪的心理过程、交易时间等方面提出了防范不法公职人员洗钱犯罪的措施及建议.     

求解零空闲置换流水车间调度问题的离散烟花算法

针对以最小化最大完工时间为目标的零空闲置换流水线调度问题,提出了一种带有局部搜索的离散烟花算法.首先,结合调度问题的置换特征,定义了基于工件序列的编码方式;其次,结合反转和交换等操作重新定义了爆炸算子和变异算子;再次,开发了基于插入邻域的局部搜索策略,以增强烟花算法的局部搜索能力;最后,采用实验设计探讨了关键参数对算法性能的影响.基于Taillard基准问题的对比分析结果表明:所提方法在寻优精度、稳定性等指标上优于标准烟花算法、离散萤火虫算法、离散蛙跳算法、离散粒子群算法和遗传算法,且不劣于结合变邻域搜索的粒子群优化、混合离散粒子群优化、杂草优化等算法.     

多目标Flow Shop调度问题的改进TA求解算法

提出一种根据搜索进展自适应设定门槛值和邻域搜索次数的改进TA算法．对无优先级双目标FlowShop问题进行求解,并与现有启发式算法进行了比较．计算比较结果表明：所提算法可以求得稳定、高质量的解．     

基于模拟退火遗传算法的编队对地攻击火力分配建模与优化

针对编队对地攻击火力分配的特点,围绕效费比最大化目标,以毁伤下界为约束,建立了基于模拟退火遗传算法的编队对地攻击火力分配模型。模型从两个阶段分别实现编队对地攻击的效用最大化和费用最小化。利用遗传算法出色的全局选优能力和模拟退火算法优秀的局部搜索能力,构建了模拟退火混合遗传算法,并将其用于编队对地攻击火力分配求解中。仿真结果表明,该方法能以较快的速度求得最优解,得出的最佳火力分配方案符合作战要求,验证了模型的合理性和算法的可行性。     

Ad hoc网络中信号干扰对DCF协议公平性的影响及仿真分析

将ad hoc网络中的信号干扰划分为传输干扰和载波干扰两大类,并完整的分析了这两类信号干扰对DCF协议公平性的影响。发现当所有发送节点都在彼此的物理载波检测范围之内时,物理载波检测机制能为发送节点提供一种同步机制,从而有效保证多对收/发节点公平的共享信道带宽;而当部分发送节点不在其余发送节点的物理载波检测范围之内时,载波干扰则会严重破坏DCF协议的公平性,信号干扰引起的冲突甚至还会导致信道被某些收/发节点垄断,出现极端不公平现象。     

基于可用度改进方法的多状态串并联可修系统优化设计

基于不同的系统可用度改进方法,研究了多状态串并联可修系统的优化设计问题.在系统部件具有常数失效率和修复率的假定下,分别利用减小因子法、增加因子法、热备冗余法、温备冗余法和冷备冗余法改进系统可用度,提出了混合法改进系统可用度的优化设计模型.在一定可用度水平及体积和重量约束下,以改进系统可用度所需成本最小为优化目标,给出了系统可用度改进方法的优化设计方案.基于遗传算法处理离散设计变量的灵活性和其较强的搜索功能,利用遗传算法求解所建立的优化设计模型.     

不完全维修下的单部件系统视情维修及更换策略

实际装备维修工程中,系统并不总能够通过维修恢复如新,并且修后工作时间和维修时间会随着系统年龄增加而分别呈现缩短和延长趋势。针对这个问题,利用连续时间马尔科夫链理论建立单部件系统在不完全维修条件下的视情维修及更换策略模型。根据马氏过程平稳状态下统计平衡原理得到状态概率方程组,并给出相应的递归求解算法。分别以系统稳态可用度最大、长期运行费用率最低以及规定可用度约束下平均故障前时间最长为目标,确定系统最优检测频率、视情维修阈值和更换策略。最后通过算例说明系统在最优维修及更换策略下达到的性能指标与系统劣化属性和维修能力水平的关系,验证了该模型的可行性。     

基于系统工程学理论的可持续住宅评价体系构建

本文在基于系统工程学理论研究的前提下,构建了可持续住宅评价体系,通过建立相应的数学模型和评价方法,对各种性能因素在不同阶段进行信息输入,经过分析、计算、评判、选择最优的实施方案,以达到住宅系统质量最优化、效益最大化、成本最低化的目的,实现其可持续发展的目标。     

基于协方差矩阵重构的单基地MIMO阵列无网格DOA估计方法

提出了一种单基地多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)阵列中的协方差矩阵重构的无网格波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计方法。该方法通过降维处理将MIMO阵列等效为信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)提升的均匀线列阵,将目标方位估计问题转化为混合范数最小化(mixed norm minimization, MixNM)稀疏信号重构问题。进一步给出了与该稀疏重构问题等价的基于网格的凸优化问题,并模型化为半定规划来求解。为了解决网格大小影响估计性能的问题,利用了等价均匀线列阵的托普利兹结构,模型化为半定规划问题来重构无噪声协方差矩阵,最后通过范德蒙分解来估计目标方位。与传统的基于MixNM方位估计方法相比,该方法减少了优化变量个数。与其他离网格方法相比,该方法估计精度不受网格大小的影响,且能够估计相干源目标。实验仿真验证了该方法的有效性。     

Multiobjective maintenance optimization of the continuously monitored deterioration system

With the development of the monitoring technology, it is more and more common that the system is continuously monitored. Therefore, the research on the maintenance optimization of the continuously monitored deterioration system is important. The deterioration process of the discussed system is described by a Gamma process. The predictive maintenance is considered to be imperfect and formulated. The expected interval of two continuous preventive maintenances is derived. Then, the maintenance optimization model of the continuously monitored deterioration system is presented. In the model, the minimization of the expected operational cost per unit time and the maximization of the system availability are the optimization objectives. The improved ideal point method with the normalized objective functions is employed to solve the proposed model. The validity and sensitivity of the proposed multiobjective maintenance optimization model are analyzed by a numerical example.       

带全局判据的改进量子粒子群优化算法

针对现有量子粒子群优化算法的多参数(≥5)优化问题易收敛到局部最优解、且无法判定优化结果全局性的问题,提出了带全局判据的改进量子粒子群优化算法。在惯性权重自适应调整的量子粒子群优化算法基础上,进行了粒子位置周期性变异,以及随粒子进化速度和聚集度变化的搜索范围变异。依据粒子聚集度大小,建立了判定优化结果全局性的全局收敛判据。以典型标准函数和乘波体外形多参数优化问题为算例,验证了改进算法和全局判据的可靠性。结果表明,改进算法的全局搜索能力明显提高,优化结果真实可靠,全局判据实用性强。     

基于GA_GSQP算法的设备维修计划优化模型

维修工作是提高设备可靠性、保证设备正常运行的有效措施,本文建立了维修费用约束下可靠性最大的预维修计划优化模型.该模型以平均可靠性为优化目标,考虑了维修费用、维修间隔、设备运行总时间等约束.本文建立的模型为一般非线性优化问题,设计了基于全局序列二次规划方法(global sequential quadratic programming,GSQP)的改进遗传算法(GA_GSQP)进行求解.最后,在算例中以GSQP算法、遗传算法和禁忌搜索算法的优化结果作比较,分析了所设计的GA_GSQP遗传算法的优化效果.