大规模电力网格体系结构

大规模电力系统往往需要跨多个具有自治性的子网,是典型的网格系统。根据电力系统的实际需要,将网格计算技术应用于电力系统之中,为电力系统提供先进的方法和平台。提出了基于网格的大规模电力系统体系结构,对各层进行了详尽的讨论,设计和分析了电力网格中间件（PGM）,并给出了基于电力网格中间件技术进行在线安全评估的应用示范。实验结果显示,基于提出的体系结构进行DSA应用耗时较短。     

防空导弹武器系统可信度建模

防空导弹武器系统效能通常采用ADC(availability,dependability,capability)模型来评定。随着装备的发展和对抗复杂性的提升,系统可信度的建模和分析计算越发关键。通过分析装备本身的功能组成结构,分析系统所有可能的状态及状态转移概率,来建立可信度的求解模型。并用算例进一步验证了模型,证明了模型的适用性。     

图像自适应分块单幅超分辨率算法

在单幅超分辨率图像重建算法中,基于最大后验估计(maximum a posteriori,MAP)算法重建效果和抗噪性能较好,但时空复杂度较高。为了提高模板卷积MAP(template convolution based MAP,TC-MAP)算法的运行效率,降低内存消耗,提出了基于图像内容的自适应分块TC-MAP新算法,研究了图像分块的最佳尺寸,并根据子块图像的平均梯度,对平滑区域的多个子块进行合并降低分块边界效应的影响,同时采用边界延长进一步抑制分块效应。实验结果表明,算法有效减少了TC-MAP算法的运行时间和内存开销,同时保持重建图像质量与原TC-MAP算法差别不大。     

异构MAS下反导作战多传感器任务规划分层决策框架

综合利用多维传感器平台的资源互补优势进行协同探测和跟踪是反导作战的重要问题和难点。为提高传感器任务规划的效能,针对观测资源的异构性和任务的阶段性、动态性,引入任务共同体概念,剖析了反导作战多传感器任务规划问题的本质,形式化定了任务共同体下的行为准则和执行能力;在分析和建立的异构多Agent系统(multi agent system,MAS)多传感器任务规划体系的基础上,深入探讨了集中式规划和分布式动态调整下的分层决策框架和求解方法,并通过仿真实验验证了所构建分层决策框架的有效性和合理性。     

混合蛙跳算法自适应参数调整改进策略

针对基本混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm, SFL)在求解高维复杂问题时的不足,本文提出一种自适应参数调整的改进策略。首先,利用变公比数列分析了SFL更新轨迹的收敛性;在此基础上,利用系统稳定性分析方法,提出在SFL更新公式中基于比例系数和适应度标准差来自适应调整更新的方法。最后,基于3组共8个标准测试函数将本文改进SFL与基本SFL和4个改进型粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)作对比,验证了本文改进策略对各类复杂函数的高效性;同时,对比了改进SFL与基本SFL和wPSO在求解高维问题时的性能,验证了改进SFL对高维问题求解的有效性。     

基于降维稀疏重构的相干信源二维DOA估计方法

直接将压缩感知(compressed sensing,CS)思想应用到相干信源二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计中会带来高计算复杂度的问题。为了解决这一问题,提出了一种基于降维稀疏重构的二维DOA估计方法,该方法利用特殊阵列结构将二维冗余字典构建问题转化为一维冗余字典的构建,同时提出了一种基于子字典空间谱重构的配对算法,从而在极大降低算法计算复杂度的同时,提高了配对成功概率。仿真结果表明,该方法对相干信源具有接近于克拉美罗下界(Cramér Rao lower bound, CRLB)的估计性能,即使是在低信噪比、少快拍数和小角度间隔的情况下,仍有良好的估计性能。     

#br# 高动态链路中折叠PMF-FFT快速捕获方法

在高动态链路中存在大多普勒频偏,直接序列扩频(direct sequence spread spectrum,DSSS)接收机必须具有大捕获带宽。现今广泛使用的部分匹配滤波加快速傅里叶变换运算(partial matching filter fast Fourier transform, PMF-FFT)方法的捕获带宽受限于其FFT运算点数,难以适应高动态场景。因此,提出一种低复杂度大带宽的折叠PMF-FFT捕获方法。该方法首先对接收信号和本地伪码分别作折叠,即分段求和,然后再按照PMF FFT方法处理。理论分析和仿真结果表明,在更低计算复杂度下,折叠长度为F的折叠PMF-FFT方法的捕获带宽能够达到PMF-FFT方法的F倍。     

基于轮廓泛化的位置隐私保护模型及方法

移动用户在连续位置服务过程中会产生大量的相关位置,攻击者可通过用户轮廓将其关联成位置轨迹。由于位置轨迹含有更多时空相关信息,使得攻击者更易获取用户个人隐私。针对这种情况,通过二分图刻画描述了轮廓和位置之间的关联关系,并基于该关联关系建立了Lθk隐私保护模型以及可抵抗轮廓关联攻击的假位置生成方法。该方法为每个服务位置生成轮廓信息相似的虚假位置,模糊了轮廓与真实位置之间的关联关系,保护了用户在导航或最近邻查询过程中的位置隐私。最后,性能分析及实验验证进一步证实,所提方法可提供较高的隐私保护级别和较好的算法执行效率。     

#br#分数阶反向累加离散灰色模型及其应用研究

为了减小离散灰色预测模型解的扰动界,增加模型的解的稳定性,并且充分利用系统的新信息,提出了分数阶反向累加离散灰色模型。通过数学推导,给出了模型具体的计算公式,并计算了其扰动界。通过比较一阶反向累加离散灰色模型和分数阶反向累加离散灰色模型扰动界的大小,证明了分数阶反向累加离散灰色模型的优越性。最后,将其应用在某型号武器系统的储存可靠性的预测中,计算结果优于传统灰色预测模型,预测精度有了大幅度提高,从而拓展了灰色预测模型的理论研究和实际应用范围。     

超声波在未来食品加工中的应用

综述了超声波技术在蛋白质提取、杀菌、解冻、入味和冷冻等食品加工单一过程中的应用,并与相应的传统技术比较,分析出超声波技术的优点;探讨了超声波的机理和超声波技术在食品加工全过程中的应用,指出超声波技术在未来食品加工新技术中的前景和展望。