闪锌矿结构链中的非线性表面局域模

利用数值计算研究了近邻原子质量和作用力常数均不同的一维链中的非线性表面局域模,该模型模拟闪锌矿结构晶体中〈111〉方向一列表面原子的非线性振动.在考虑近邻原子间相互作用势函数中的四次方非线性项后,在相应线性系统频带的禁带中和光学支上面发现了非线性表面局域模(S1模和S2模).在考虑近邻原子间相互作用势函数中的三次方和四次方非线性项时,非线性表面局域模中出现静态"直流"分量,表面局域模振动频率降低.结果还表明在相应线性系统频带的光学支上面和禁带中是否存在非线性表面局域模与三次方、四次方非线性项和最大的可能达到的位移有关.     

平面的一类开域上不存在加倍测度

通过直线上的一类胖Cantor集构造了[0,1]~2上的一类开域,使得在这类开域上不存在加倍测度,并且构造一个R~2上的有界若当闭域Ω,使得Lebesgue测度L在其上的限制不是加倍测度.     

拥塞控制新算法:试算平衡

根据资源的需求和供给关系,提出了拥塞控制新算法——试算平衡法,旨在按一定比例抑制资源的需求,以实现系统资源的供需平衡,进而达到拥塞控制的目的.     

影响植物分枝的一些基因及其分子机制

了解植物分枝机理不仅具有理论意义,对于农业、林业、果树、蔬菜和花卉等生产实践更具有重要意义.由于分子生物学的发展,人们有机会获得转基因植物和突变体,利用这些材料从不同角度对植物分枝机理进行深入研究.影响植物分枝的分子机制是多种多样的,对激素感知、激素代谢、激素运输等方面的影响都可以改变植物的分枝状况.目前,分枝的分子机制研究已取得较大进展.     

一类混合单调算子方程组解的存在和唯一性定理

利用锥与半序理论和迭代技巧,给出了具有凹凸性但不具有任何连续性和紧性条件的混合单调算子方程组的解的存在唯一性定理,所得结果拓展了文献[1]中的混合单调算子方程的相应结果。     

基于时间反转镜的自适应聚焦仿真研究

为在水下信号检测中消除水声信道的影响,实现最佳聚焦,在分析时间反转自适应聚焦原理的基础上,研究了时间反转镜(TRM)的自适应聚焦现象.在典型的水文条件下进行了TRM自适应聚焦的仿真研究.结果表明:在随机媒质中,TRM利用水声信道的相干多途特性获得聚焦增益,聚焦效果明显优于均匀媒质;聚焦信号的峰值比均匀媒质高23%.     

目标定位的分布式MIMO雷达资源分配算法

为了提高分布式多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达的目标定位精度,分析了阵元、发射功率和信号带宽对定位精度的影响,进而提出一种将三者联合优化的资源分配算法。首先,以最小化目标的平方位置误差下限(squared position error bound,SPEB)为目标函数,建立了包含阵元、功率和带宽3个变量的优化模型;然后,通过推导最优功率分配矢量和带宽分配矢量的关系简化模型;最后利用凸松弛和循环最小化算法将优化问题转化成二阶锥形式,求解得到最优的资源分配策略。仿真结果表明,利用所提出的算法进行资源分配能明显提高目标的定位精度;信号有效带宽对目标定位精度的影响大于发射功率。     

基于信息融合的目标管理与被动定位方法

提出了一种基于信息融合的目标管理与被动定位技术的总体思路与实现方法。以坦克分队对目标的管理和被动定位需求为应用背景,首先利用战场图像信息提取目标种类、位置和姿态特征,并依次通过对目标3类特征的对比判定,解决了被动定位前对不同坦克瞄准镜视场中目标是否为同一目标的判定问题,实现了对敌方目标的全局统一编号与动态管理;其次利用坦克自身位置和测得的目标方位、俯仰等角度信息,推导了目标位置坐标的计算公式,分析了计算误差的主要影响因素;最后利用坦克分队网络化协同作战的优势,提出了一种以目标位置估计误差最小为约束条件的目标被动定位系统误差融合估计与补偿算法,显著提高了目标被动定位的精度,并通过仿真和野外实验,验证了所提方法的有效性。     

基于动态能力需求的鲁棒性武器系统组合决策

针对动态能力需求下武器系统组合决策问题,建立了鲁棒性武器系统组合决策模型。首先,基于能力需求动态演化的不确定性,采取决策树的形式建立能力需求多阶段演化模型;然后,基于能力需求的演化模型,定义了考虑鲁棒性的“系统组合能力-能力需求”的能力风险及相关函数,将该能力风险作为决策的准则;为了解决系统组合爆炸的问题,采用差分进化算法获取鲁棒性武器系统组合决策问题的最优解;最后,通过一个实例验证所构建模型的有效性和合理性。     

动态惩罚机制下互联网金融平台行为及监管策略的演化博弈分析

运用演化博弈理论研究了互联网金融平台行为及监管策略的博弈演化过程,系统考察了互联网金融平台行为及监管博弈过程的影响因素,并重点对固定惩罚机制和动态惩罚机制下互联网金融平台行为及其监管策略博弈均衡进行了比较.研究表明,固定惩罚机制下,互联网金融平台和金融监管机构的博弈过程不能达到稳定的均衡状态,两个群体的行为呈现周期模式.动态惩罚机制下,互联网金融平台和金融监管机构间的博弈演化轨迹呈螺旋收敛的趋势;互联网金融平台的"自律"的初始概率不同,其随时间演化收敛到不同的均衡值;提高最重惩罚度上限,互联网金融平台选择"自律"行为策略的概率增加.