基于分形盒维数的线性调频信号参数估计

针对当前线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号参数估计算法中对调频斜率的估计复杂度高、实时性差且信噪比适应范围较小等缺点,提出了基于分形盒维数的LFM信号调频斜率估计方法。该方法通过计算信号调频斜率与盒维数的关系曲线,利用盒维数对LFM信号的调频斜率进行估计,探讨了信号的幅度和相位对信号盒维数的影响,计算了不同信噪比下的估计误差,并与传统的基于匹配傅里叶变换（matching Fourier transform, MFT）的LFM信号参数估计算法进行了对比仿真,绘制了脉冲宽度、调频带宽与盒维数三者的关系曲线图。仿真结果表明,该算法在建立了对应关系数据库后,在信噪比变化范围比较大的情况下的估计误差仍然比较小,且算法简单,对于实时性估计具有很好的应用价值。     

时间序列曲线盒维数的一种快速算法

盒维数是应用最为广泛的维数之一,它在信息处理、预测等领域都有成功的应用。目前,对盒维数的计算主要采用网格法,但该算法需处理分形集合在网格中的计数问题,所以计算机处理起来很不方便。针对一维时间序列,提出了在不同间隔时间内寻求最大离差的方法,避免了集合的计数问题。应用该算法在上证指数的时间序列曲线的盒维数的计算表明上证指数存在着长程正相关。Ｗｉｅｎｅｒｆ过程曲线的盒维数的计算同样表明该算法是可行和有效     

上证指数盒维数的计量与特性研究

在介绍盒维数计量的基础上,对传统的盒维数计算方法进行了改进,以上海证券交易所上证指数1990年12月19日至2002年12月31日时间段中的日线收盘价数据为样本对其非线性特征进行了实证分析,并首次依据盒维数的特性分析了我国股市的监管效果.     

Isomap的最优嵌入维数的估计算法

等距特征映射(Isomap)是一种新颖、高效的非线性降维技术,它的一个突出优点是只有两个参数需要设定,即邻域参数和嵌入维数。我们提出了一种新的估计Isomap的最优嵌入维数的算法,该算法使用执行Isomap过程本身所产生的数据来估计流形的最优嵌入维数,同时能确定邻域参数的最优值。通过与常用的残差估计方法的实例对比,说明这种算法对人造数据集和真实数据集都很有效,而且能更加合理、更加客观地估计出流形的最优嵌入维数。     

基于联合像素模型的InSAR干涉相位稳健性估计

针对InSAR处理中存在图像配准误差时,由特征值估计噪声子空间维数失效的问题,提出了一种基于干涉相位和特征向量构造的投影矢量来确定噪声子空间维数,进而估计InSAR干涉相位的方法.该方法在图像存在配准误差时,不仅能够准确地估计出噪声子空间的维数,同时增强了联合像素方法估计干涉相位的实用性和稳健性.通过仿真数据和实测数据的处理结果验证了方法的有效性.     

一类具有分形和小世界特性的网络图

提出一类具有分形和小世界特性的网络图.利用数学归纳的方法计算出了网络图的集聚系数,平均最短路径和网络图的直径,证明了网络图的小世界特性.用盒维数和豪斯道夫维数来衡量网络图的分形性,得到其维数均为1.585.最后对网络图的构造方法作了进一步地拓展,并给出了拓展的网络图的相关拓扑特性的表达式,并认为其和原来的网络图可归结为一类具有分形和小世界特性的网络图.     

单基地MIMO雷达降维酉ESPRIT算法

波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题是单基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达信号处理中的一个关键问题。在低信噪比、低快拍数的情况下,常规DOA估计算法的性能会严重下降。针对此问题,提出一种新的DOA估计算法：降维酉旋转不变性信号参数估计技术算法。该算法首先通过降维变换将MIMO雷达数据变换至低维信号空间,然后在该低维信号空间构造实值旋转不变性方程估计目标的DOA。仿真结果表明该方法能够在低信噪比、低快拍数的环境下获得较常规ESPRIT方法更高的DOA估计精度,同时具有更低的运算量。     

KF/UPF在SINS大方位失准角初始对准中的应用

为解决捷联惯导系统大方位失准角初始对准中状态维数较高,直接应用无迹粒子滤波(unscented particle filter, UPF)会带来维数灾难的问题,提出了基于卡尔曼滤波(Kalman filter, KF) /UPF组合滤波的初始对准方法。将非线性初始对准模型分解为线性与非线性两部分,采用KF实现对线性部分的最优估计,采用UPF对系统的非线性部分进行状态估计。通过仿真比较不同粒子数下KF/UPF组合滤波算法和UPF算法,结果表明,KF/UPF组合滤波算法在保证初始对准精度和收敛速度的同时,将需要进行UPF滤波的状态维数由10 维降为3 维,减少了计算量,运算时间分别缩短至原来的52.69%和6.0%,提高了初始对准的实时性。     

基于卡尔曼/粒子组合滤波器的组合导航方法研究

粒子滤波在组合导航系统非线性非高斯条件下的滤波估计中获得广泛关注,但捷联惯导误粒子组合滤波算法,采用卡尔曼滤波和粒子滤波分别对系统的线性和非线性状态进行估计,降低粒子滤波器状态维数,避免维数灾难.采用系统残差采样法的规则化粒子滤波器,有效缓解粒子贫化问题,并减少计算负担.仿真结果表明卡尔曼/粒子组合滤波方法的估计性能与粒子滤波相当,但计算复杂度前者要低得多.     

基于频域Katz分形维数的快速盲频谱感知

针对目前频谱感知方法对噪声不确定性敏感、低信噪比下准确度较差和运算速度慢的问题,提出了基于频域Katz分形维数的快速盲频谱感知方法。该方法根据信号和噪声的频域Katz分形维数特征的不同来感知主用户的存在。Monte Carlo仿真结果表明,该方法具有对噪声功率不敏感、受调制参数影响小、低信噪比下准确度高和运算速度快的优点,并能有效克服盒维数方法对某些调制参数的信号无法感知的缺点,可用于低信噪比、噪声具有不确定性情况下的快速盲频谱感知。     

一类模糊Petri网的动态特性及应用

提出一类新的模糊Petri网,讨论了其可达性问题,其特点是一方面保持适度的不确定性,以便于分析,另一方面又可作为许多实际问题的模型.最后给出求解知识表示与推理的问题的例子.     

随机环境下物流服务分包决策

通过构建随机环境下第三方物流提供者的3种分包决策模型:双方签订框架协议,分包商承诺在未来某些特定的时间段内在一定幅度内调整框架协议;双方不签订框架协议,分包商承诺在未来的某些特定时间段内同意调整分包量;双方不签订框架协议,由提供者优先决定合同调整的时间和分包量,经计算比较,发现最有利于第三方物流提供者的决策是双方不签订框架协议,并由其优先决定分包量和合同调整的时间,其次是由分包商优先决定合同调整的时间,但双方不签订框架协议,最后是双方签订框架协议,并由分包商优先决定框架协议调整的时间。     

轨道交通网络列车衔接组织的递阶协调优化

协调轨道交通网络列车的运行组织，能够使运能资源得到合理配置。在分析网络协调性的基础上，将轨道交通网络视作动态大系统，建立换乘站子系统所在衔接层的换乘时间效益优化模型，再从网络协调层对换乘节点间列车衔接方案进行全局递阶优化，描述了相应的并行协调求解算法。结合实例模拟协调过程获得可选方案，对协调性和适用性做了比较，结果表明该方法可根据不同需求产生相应协调方案，为列车运行组织提供决策依据。     

Fault detection based on H∞ states observer for networked control systems

The influence of random short time-delay to networked control systems (NCS) is changed into an unknown bounded uncertain part. Without changing the structure of the system, an H∞ states observer is designed for NCS with short time-delay. Based on the designed states observer, a robust fault detection approach is proposed for NCS. In addition, an optimization method for the selection of the detection threshold is introduced for better tradeoff between the robustness and the sensitivity. Finally, some simulation results demonstrate that the presented states observer is robust and the fault detection for NCS is effective.     

Fault detection based on H∞ states observer for networked control systems

The influence of random short time-delay to networked control systems (NCS) is changed into an unknown bounded uncertain part. Without changing the structure of the system, an H∞ states observer is designed for NCS with short time-delay. Based on the designed states observer, a robust fault detection approach is proposed for NCS. In addition, an optimization method for the selection of the detection threshold is introduced for better tradeoff between the robustness and the sensitivity. Finally, some simulation results demonstrate that the presented states observer is robust and the fault detection for NCS is effective.     

基于有限备件的战备完好性模型

针对舰船装备远海执行战备任务期间备件补给困难的现实,系统研究了基于有限携行备件的装备战备完好性建模方法与计算问题。首先,探讨了有限备件情形下的单部件战备完好性模型,给出了适合于工程应用的近似计算算法;其次,研究了基于有限备件的系统战备完好性模型,重点给出了备件共用情形下的串联、并联、表决系统的战备完好性算法,并给出系统战备完好性计算流程;最后,通过仿真分析说明,工程实际中常用的稳态可用度计算方法不适用于舰船装备远海执行任务情形下的战备完好性计算,并且分析验证了给出的单部件及备件共用情形下系统的战备完好性近似算法精度较高,可用于舰船装备战备完好性评估。     

活动网络费用优化问题及其遗传算法

首先给出了活动网络费用优化问题的数学模型，并提出了用于描述活动网络工序约束关系的条件矩阵的概念，然后讨论了与费用优化问题遗传算法相关的几个问题，如可行解编码，适应度函数，迭代终止条件等，最后有示例和理论分析表明该方法明显优于网络优化问题的传统算法，尤其是在大规模的网络计算中，优势将更为显著。     

可达性等价于状态方程可满足性的两个Petri-Nets子类

可达性是Petri网的一个基本性质,其判定问题是Petri网理论研究方面的一个重要课题.众所周知,一个Petri网的状态方程可满足性是其可达性的一个必要不充分条件.然而[2]证明了,对于活的T-系统,其状态方程可满足性是其可达性的一个充分必要条件.另外[3]指出,对于活的加权T-系统,这一点也成立.下面第1部分给出一种包含活T-系统的活Petri网子类,并证明其状态方程可满足性是其可达性的一个充分必要条件.特别地,第2部分提出另一种Petri网子类(可以是不活的),并证明其状态方程可满足性也是其可达性的一个充分必要条件.     

基于遗传算法和分类树的信用分类方法

银行信贷信用评估本质上是个分类问题,已有统计和非统计的各种方法应用于信用评估,其中分类树方法,也称为递归分割法,比较适用于处理定性变量,而作为非统计方法之一的遗传算法则适用于处理连续型定量变量之间的非线性关系,但无法处理定性变量,利用这两种方法特点的互补性,构建了一种分类树和遗传算法相结合的信贷信用评估方法,先用分类树方法按照定性变量分类,然后在每个叶结点上用遗传算法按照定量变量分类.实证分析表明,该方法比单独使用分类树方法或遗传算法的分类准确率高.     

卫星图像的格矢量量化编码压缩方法研究

卫星图像是一个种高熵值图像,本文针对卫星图像研究了格矢量量化编码压缩方法,分析了格矢量量化特性,并列举了几种格。实验结果表明,格矢量量化编码压缩方法失真小,计算量少,比较适用于卫星图像编码压缩。