系统的最优诊断参数临界值和最优检测周期

综合研究一类系统的检测策略和故障诊断问题。假定系统有3种运行状态：正常、异常和故障。系统开始工作后，每隔一段随机时间对它检测一次，以便它是正常还是异常。检测结果有可能出现错误。系统处于正常和异常状态的时间分别服从参数不同的指数分布，系统的修理时间是连续型随机变量，检测间时间为任意随机变量。利用概率分析、补充变量和最优化方法，求出了系统基于可靠性的最优诊断参数临界值和最优检测周期。     

梯级水库短期发电优化调度的协进化粒子群算法应用研究

针对传统优化算法在求解高维、复杂的梯级水库短期发电优化调度时多约束条件难以处理、 计算机时长、易陷入局部最优解等缺陷, 提出了基于协进化的粒子群优化算法, 并建立了相应罚因子的评价机制, 在此基础上对协进化粒子群优化算法进行了改进. 通过实际算例验证了该方法的合理性和可靠性, 从而为高维、复杂梯级水库发电优化调度提供了一种新的求解途径.     

基于正则信道求逆预编码的MIMO功率分配方案研究

提出一种多用户MIMO系统中基于正则信道求逆预编码并具有QoS保障的功率分配方案:结合信道状态信息和用户QoS需求,分析得出约束条件的可行性判断依据;利用连续几何规划算法将非凸优化问题近似为凸优化问题,并辅以内点法求解最优功率分配方案;最终综合得出一套基于滑动窗口机制的功率分配框架。仿真结果表明,与现有算法相比,该方案能在有效保障用户最小速率和时延需求的基础上,显著提高系统可达速率。     

基于有限反馈的多用户MIMO系统下行调度算法研究

基于预编码技术的调度方案可以提高频谱效率和系统公平性,但较少考虑QoS需求的满足.提出了一种适用于有限反馈多用户MIMO系统的下行调度算法.根据预编码矩阵选择数据流,以最大化系统容量并降低同信道干扰.先后为主数据流和次数据流执行多用户调度,有效扩大了空间复用增益.仿真结果表明,该算法可以获得更高的频谱效率,并保证业务的QoS需求.     

变权值LMF/LMS自适应多用户检测器

提出了一种改进型的LMF/LMS自适应多用户检测器,即变权值互补比较LMF/LMS多用户检测器(VWCCLMF/LMS-MUD)。该检测器通过两个滤波器分别控制检测器的收敛速度和稳态性,并在最小均方误差的准则下调整权值比例。计算机仿真结果表明,该检测器在高斯和瑞利信道下均具有比LMS算法更快的收敛速度和比LMF算法更小的稳态误差。     

计算网格任务调度的随机高级Petri网模型与分析

针对一种包含全局调度器和本地调度器的分布式计算网格体系结构,建立了该系统的随机高级Petri网（SHLPN）模型,并进行了模型精化设计以降低模型求解的复杂性,使用基于SHLPN的性能分析技术,对一种基于优先级的任务调度综合控制策略进行了性能分析与评价,数值结果显示了基于SHLPN的建模和分析方法的有效性。     

基于FIR数字滤波器的宽带噪声数值模拟

各种水声信号处理方法的性能分析和检验,都要求用数值模拟方法产生环境噪声场。分析了海洋环境噪声的空间相关性,基于噪声源的远场非相关假设,提出了一种任意空间分布宽带噪声场的数值模拟方法,该方法的关键是采用FIR数字滤波器实现高精度连续时延。对空间均匀各向同性噪声场的数值模拟结果显示,其空间相关特性及空间角度谱与理论分析基本一致,表明该方法是有效的。     

传感器网络中异常数据实时检测算法

如何实时检测传感器网络中异常数据是一项非常重要的工作。通过对线性自回归的分析法,给出传感器数据流的预测模型及其预测机制。当预测出现失败时,给出了一种预测模型自动调整策略,以降低预测误差。基于该预测模型,提出了一种异常数据检测方法,通过计算当前时刻的预测误差与平均预测误差的比值,比较该比值与预先设定的阈值的大小,以检测该时刻数据是否为异常数据。基于该方法,提出了异常事件检测和数据压缩处理的算法。仿真结果验证了预测模型的正确性和有效性,表明该模型能够实时检测异常事件和压缩数据处理。     

Petri网模型参数化可达图研究

Petri网是一种对并发系统进行描述和建模的重要数学工具,可达图是Petri网模型的主要分析方法。为了解决由于系统参数化造成的Petri模型可达图难以构造并且无法进行模型性质检验的问题,在分析现有参数化可达图方法的基础上,利用参数化标识提出一种新的Petri网模型完全参数化可达图构造方法。同时给出了这种可达图的有关特性及其证明,并举例说明了如何利用这种参数化可达图对系统进行模型性质检测。