空空导弹引战配合特性的数学仿真

在建立空空导弹引战配合数学模型的基础上，应用Matlab语言对某型空空导弹引战配合的有效起爆区，实际起爆区及其重合区进行数学仿真，给出了仿真结果并对仿真的结果进行分析，进而提出影响引战配合特性的基本因素，以及提高引战配合特性的有效技术途径。     

具有逆变电源负载的柴油发电机系统仿真研究

建立了具有逆变电源负载的小型柴油发电机系统的Simulink仿真模型，其中逆变电源本身又具有冲击性负载，柴油发电机有转速和励磁自动控制环节。仿真试验得到了柴油发电机转速、输出机械功率、励磁电压的变化规律，励磁调节过程的曲线；发电机端口输出电量的变化规律；逆变电源的闭环调节过程和参量的变化规律；发电机电动势及输出电压的谐波分析、频谱分析和总谐波歧变率分析。对比了负载不变和负载冲击变化时对系统参量的影响。仿真试验结果与实际相符，本仿真模型是独立供电系统和移动电源系统计算机辅助分析和设计的有效工具。     

一种基于规则的仿真精度实时分析方法

针对复杂分布式仿真系统实时精度分析困难以及分析方法较少的情况,提出了一种基于规则的仿真精度实时分析方法。首先概述了仿真精度和精度分析的概念;然后重点讨论了实时精度分析方法的原理,包括仿真事件及其关系的形式化描述方法,规则的表现形式,以及精度分析的流程和规则库设计;最后结合应用实例,给出结论及下一步研究方向。     

多源不确定性因素下两阶段动态供应链的风险绩效

针对多源风险环境下供应链的产能决策和订货决策问题, 通过构建制造商与零售商在不同成本风险和需求风险环境下产能与订货两阶段动态决策模型, 揭示了多源不确定风险与供应链运作绩效关系, 风险源的影响条件和影响强度. 最后通过数值分析得到比较直观的结论和管理启示.     

新型元启发式布谷鸟搜索算法

元启发式算法已经成为现今复杂优化问题的有效解决方法,最近Yang和Deb提出了一种新的元启发式算法——布谷鸟搜索算法,该算法源于布谷鸟的孵育寄生行为。本文通过典型的基准测试函数测试了算法的性能,实验结果表明了算法的优越性。最后,就测试结果进行了分析并对下一步的研究作出了展望。     

基于离散人工蜂群算法的认知无线电频谱分配

针对二进制粒子群优化算法在认知无线电频谱分配中容易陷入局部最优等问题,将人工蜂群算法引入到认知无线电频谱分配中,提出了基于离散人工蜂群算法的认知无线电频谱分配方法。针对一种认知无线电网络模型,将离散人工蜂群算法中的蜜源位置离散化,与模型中的可用频谱矩阵相结合产生分配矩阵,对目标函数进行优化,并且使用了一种新的比例公平性目标函数评价该算法的性能;通过仿真比较了本文算法与二进制粒子群优化算法的频谱分配方法的性能,同时在使用电视频段的认知无线电系统进行了验证,结果表明本文算法的高效性和优越性。     

一种新的组合权重集结方法及合理性评价研究

针对多属性决策中的组合赋权问题,提出了一种新的多属性决策权重集结方法.该方法综合考虑权本身具有的随机性以及权向量之间的一致性要求,建立约束非线性优化模型.在分析和借鉴现有方法的基础上,设计一种改进粒子群优化算法进行求解.在决策矩阵已知的情况下,讨论不同组合赋权方法的合理性评价问题.最后,将本文提出的方法与已有组合赋权方法进行比较,结果表明该方法有效且比另外两种组合赋权方法更加合理.     

基于Polycycle信号的UWB正交脉冲序列设计

正交脉冲的产生是超宽带无线应用中的关键技术, 采用Hermite 矩阵特征向量分解方法, 提出了一种基于Polycycle信号的UWB 正交脉冲序列设计方法. 该方法产生的正交成形脉冲功率谱密度分布符合FCC关于室内和室外UWB应用的辐射限制, 有较高的频谱利用率, 脉冲函数自相关性强, 互相关性弱, 利于多址检测. 最后, 分析了2PPM-THMA UWB系统的传输性能, 仿真结果表明正交成形脉冲抗多用户干扰能力优于Scholtz脉冲.     

基于酉变换ESPRIT的相干信源DOA估计算法

为了增强重构Toeplitz矩阵算法的估计性能,降低计算复杂度,提出了适用于相干信源波达方向估计的Toep UESPRIT算法。它使用利用旋转不变性的信号参数估计代替多重信号分类,避免了谱搜索,并且在构造Toeplitz矩阵的基础上,两次构建centro Hermitian矩阵,利用酉变换将复数域的特征值分解和总体最小二乘问题的求解实数化,使计算量大大降低。同时,由于centro Hermitian矩阵的构造过程重复利用了接收数据,估计精度得到大幅提高。实验仿真和分析证明了该算法的正确性和有效性。     

基于MCMC的模糊自适应重要抽样法

针对传统的基于马尔可夫链蒙特卡罗 (Markov chain Monte Carlo,MCMC)的自适应重要抽样法只适用于失效边界确定的系统,而不适用于失效域模糊的渐变结构系统问题,提出基于MCMC的模糊自适应重要抽样法。首先从模糊失效域内的某个初始点出发,根据Metropolis准则构造马尔可夫模拟样本点;然后利用自适应核密度估计构建核抽样概率密度函数并进行重要抽样;最后离散化模糊失效域以计算系统的模糊失效概率。该方法合理地解决了以往渐变结构系统性能可靠性难以仿真分析及仿真效率低的难题,具有较高的仿真效率和精度。应用舵机案例对方法的适用性及高效性进行了验证。