基于加权最小二乘拟蒙特卡罗的美式期权定价

美式期权定价具有后向迭代搜索特征, 在最小二乘拟蒙特卡罗模拟(least-squares quasi-Monte Carlo, LSM)方法的基础上, 本文通过随机Faure序列以及对偶变数法增加抽样数目, 达到减小模拟方差的目的,用其计算标的资产价格, 然后用加权最小二乘法进行回归, 得到了加权最小二乘拟蒙特卡罗(weighted least-squares quasi-Monte Carlo, WLSQM)方法. 从期权价值、标准差、运行时间几个方面比较方法的优劣, 得出WLSQM 方法比LSM 方法估计效果更优的结果, 验证了WLSQM方法在美式期权定价上的有效性.     

Retinex理论在航空影像增强中的应用

在航空影像的成像过程中,由于大气衰减、云层、烟雾、向阳、背阳等影响,使获取的影像质量下降,出现对比度降低、亮度不均、色彩失真等问题。针对这些问题,提出结合人眼颜色恒常性的典型计算理论Retinex理论,来模拟人眼视觉的感知模型,通过一个像素和其周围像素的明亮度比较运算,获得对象表面的反射率影像,并基于"灰度世界"假设,对图像进行了后处理。给出了Retinex算法在航空影像增强中的具体实现流程,并进行了计算机仿真实验。结合方差、平均梯度、清晰度等参数,验证了算法在图像对比度、细节增强和色彩保真等方面的效果。     

离散数据模型的PFC变换器非线性现象仿真研究

对于平均电流控制下的PFC Boost 变换器,根据其工作基本原理,推导了其离散迭代映射数学模型.基于该数学模型,通过数字仿真确定了存在于变换器中的快时标不稳定现象.通过对系统数学模型的详细分析,与PFC变换器的Simulink精确开关模型仿真结果相比较,得到了一致结论,从而证明了该变换器离散数学模型的正确性,为PFC变换器参数设计提供了理论依据.     

基于循环前缀的MIMO-OFDM改进信道估计算法

多输入多输出正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing, MIMO-OFDM)系统中,为提升最小二乘(least squares, LS)信道估计算法的估计精度,可以利用离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT)算法对LS算法进行改进,然而,DFT算法对最大时延内的噪声未作处理,因此算法的估计精度仍易受噪声影响。针对这一不足,本文提出基于循环前缀(cyclic prefix,CP)的改进DFT信道估计算法。该算法以CP的长度为标准,对CP长度外的信道系数置零,对CP长度内的信道系数设置门限值,将模值小于门限值的信道系数置零。理论分析和仿真结果表明,改进算法中噪声被有效抑制,估计算法的精度得到提高。     

仿真模型可重用性的概念与判定研究

仿真模型重用是当前建模仿真领域的热点和难点问题之一。模型重用的关键是对可重用性的判定。统一的构造了可重用性的形式化概念体系,厘清了可重用性、应用情景、模型假设、模型约束、实验框架、能力框架以及可重用模型等概念及其相互关系;在形式化定义的基础上,给出了可重用性的判定算法,该算法包括应用情景接口兼容性判定和行为逻辑的等价性判定两部分。最后讨论了研究成果的应用策略以及已经完成的工作。     

典型黑土区地形因子对土地利用变化的影响

以海伦市为例,以1986、2000年两时段土地利用数据为基础,运用马尔可夫模型分析土地利用变化,并在ARC／INFO支持下,从坡度、坡向两个方面分析土地利用变化规律。分析表明：耕地、林地、牧草地及沼泽地之间的转化明显,耕地的增加主要来自于林地、牧草地及沼泽地的减少,其中丘陵旱田增幅最大为218％;坡度和坡向在很大程度上影响着土地利用变化的方向,耕地分布的坡度增大,灌木林地、疏林地在水土流失发生地带（1°-8°）明显减少。林地、牧草地等土地利用类型破坏严重,向着农田化方向发展趋势明显,应加强地区的生态环境建设。图2,表3,参11。     

基于堆栈式LSTM网络的通信辐射源个体识别

针对现有通信辐射源个体识别方法预处理过程复杂及特征提取较难的问题,提出了一种基于堆栈式长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络的辐射源个体识别算法。该算法直接使用IQ时间序列信号训练LSTM网络,即可实现对通信辐射源个体的高效识别,避免了复杂的信号预处理过程。为使LSTM网络能更好地适用于通信辐射源个体识别,利用3层LSTM网络提取辐射源深层特征,并通过实验优化了网络参数。然后对该算法的实际应用泛化性进行了实验探究,结果表明该算法在其他辐射源数据集上也取得了较好的效果。最后,通过实验对算法进行了验证,结果表明相比于传统算法,在样本数较多时,该算法的识别准确率可以达到98%,而且简单快速智能,便于工程化与实用化。     

BTT导弹非线性自动驾驶仪最优滑模设计

针对BTT导弹的飞行控制问题,提出了一种基于θ-D方法的最优滑模非线性自动驾驶仪设计方法.把导弹动态模型转化成一个级联的二回路系统结构,外环控制器的设计是基于θ-D近似方法的最优控制方法,内环控制器设计采用的是滑模控制方法,内环控制器所跟随的滑模面方程由外环最优控制得出.对所设计的非线性控制器进行了仿真分析,结果表明基于θ-D方法的最优滑模自动驾驶仪在非线性导弹飞行控制中具有较高的控制精度和很好的鲁棒性.     

减小信道编码安全间隙的两次加扰方案

安全间隙是衡量安全信道编码保密性能的重要参数,目前相关研究主要考虑误比特率(bit error rate, BER)安全间隙,未考虑误字率(word error rate, WER)安全间隙。为同时减小安全信道编码BER和WER安全间隙,提出一种两次加扰方案。在发送端信道编码器前后各设置一个加扰器,相应在接收端信道译码器前后各设置解扰器,同时增大低信噪比区域的接收BER和WER,减小BER和WER安全间隙。对方案的差错概率进行了理论分析,并对信道编码采用BCH码时系统的性能进行了仿真。理论和仿真结果表明,相较于采用相同信道编码和外扰码器的方案,所提方案在减小WER安全间隙的同时也减小了BER安全间隙。     

基于置信规则库的并发故障诊断方法

针对具有不确定性的并发故障诊断问题,提出基于属性权重和权衡分析的置信规则库(belief rule base, BRB)诊断方法。以属性权重大小来表示属性与特定故障模式之间的相关性,设计能够反映故障模型约束的基于差分进化的优化算法,通过相邻故障模式置信度与预设阈值的权衡分析完成对并发故障诊断。该方法仅需构造单个置信规则库来有效处理各种不确定性信息,与已有研究方法相比极大地降低了建模复杂度。诊断结果不仅能得到故障的并发情况,还可分辨故障的主次关系,并且建模和推理过程开放,可解释性强。最后以船用柴油机的并发故障诊断作为实例,验证了所提方法能够有效的诊断出并发故障并且模型具有较好的稳定性。