基于ET-WG和ET-OWG算子的二元语义群决策法

针对一类属性值和权重值均为语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种群决策分析方法.首先,为了便于语言评价信息的集结运算,提出了一些新的集结算子:扩展的二元语义加权几何(ET-WG)算子和扩展的二元语义有序加权几何(ET-OWG)算子,并分析了这些算子的性质.然后提出了一种基于ET-WG算子和ET-OWG算子的群决策方法,其核心是通过语言信息的集结运算,得到各方案的群体综合评价信息,从而根据二元语义信息的比较原则,得到所有方案的排序结果.最后给出了一个实例分析,说明了本文提出方法的可行性和实用性.     

一种分散式空间服务网络模型

提出分散式空间服务网络模型来克服空间服务宿主服务器间的"孤岛"状态以及网络的伸缩性障碍。以Super Geo-Peer、Basic Geo-Peer和Inferior Geo-Peer分别建模不同能力的空间服务宿主服务器和空间服务消费者。在分散式空间服务网络模型的服务发现过程中,建立关于Super Geo-Peer和Basic Geo-Peer间比率的系统代价模型,并推导出满足最小系统代价的最佳比率。在此基础上,给出了一种维护分散式空间服务网络系统的可选方案。     

一种具有时延保证的无线网络机会调度算法

提出了一种针对下一代无线网络的机会调度算法(PFQ-OS),其目标是提高无线网络中时间敏感业务的时延性能.由于时延性能同时依赖于资源分配算法和无线信道的传输容量,通过在传统分组公平排队(PFQ)策略中引入搜索半径(SR),并使用最大相对信噪比(Max-rSNR)准则,能够在提供有保证的服务时间基础上,提高每个用户的吞吐量.基于对PFQ-OS算法时延性能的理论分析,发现用户的时延性能直接由SR决定,为了使每个用户的时延性能均得到提高,有必要限定SR的取值.在此基础上我们提出了一个合理的时延性能目标,并设计了一个实际可行的迭代过程.通过大量的仿真对PFQ-OS算法的性能进行了详细的分析.     

基于Haar小波变换的信号到达时间估计

研究了在信号频率、初相、幅度未知条件下,矩形包络复正弦信号的到达时间估计算法。先利用相关检测算法,对信号的起止时间进行粗估计。在检测到信号的条件下,估计出信号频率并将其变换至基带,在一定尺度下对基带信号作Haar小波变换,检测出小波变换模值的峰点位置作为到达时间精估计。给出了小波尺度选取的原则,并推导了到达时间估计的克拉美罗限(CRLB)。计算机仿真表明,信噪比达6 dB时,到达时间估计的均方根误差小于0.8倍的采样间隔,实现了对信号到达时间的精估计。     

基于节点通信度的信息加权一致性滤波

协同目标跟踪是无人机集群等多传感器网络的典型应用。在分布式传感器网络目标跟踪过程中,目标状态估计的一致性直接影响到跟踪有效性。针对目标跟踪过程中网络节点之间一致性迭代次数受限的问题,提出了一种基于节点通信度的信息加权一致性滤波算法,设计了用节点通信度来充分衡量传感器节点在网络中的通信拓扑状况,并构建了非对称一致性权值的选取机制,可在复杂拓扑结构网络中实现快速一致性跟踪。典型目标跟踪场景仿真验证表明,所提算法相比经典的信息加权一致性滤波算法,目标跟踪的不一致程度降低了20%以上,有效提升了分布式跟踪的一致性速度。     

时间成本视角下RCEP对中国的经济影响——基于GTAP模型的测算

作为潜在的最大自由贸易区以及中国应对TPP(trans-pacific partnership)的一项重要策略,RCEP(regional comprehensive economic partnership)谈判的迅速推进使其成为国际社会的热点议题,然而目前却鲜有研究在量化贸易便利性的情况下测算RCEP对中国的经济影响.本文利用改进的GTAP(global trade analysis project)模型,以时间成本量化贸易便利性,分别模拟了RCEP成员之间"关税削减"情景和"关税削减+时间成本削减"情景.发现关税削减只能使中国的GDP增长0.14%.然而,如果将时间成本的削减也纳入考虑,在"冰山效应"的拉动下,中国的GDP将增长1.41%,达到关税削减情景的10倍之多.此外,中国的消费、贸易及大部分行业的生产也都会因此受益.这说明贸易时间的减少将会给中国带来巨大经济效益,也说明忽视时间成本的定量研究严重地低估了贸易自由化潜在的正面影响.     

云计算环境中SBS应用动态资源分配方法

建立了一个SBS（基于服务的系统,service based system）应用端到端性能评价模型,并在该模型的基础上提出了SBS应用动态资源分配方法,该方法通过将静态的初始资源分配和动态的资源分配方案调整相结合,能够适应用户访问行为的动态变化,保证SBS应用端到端性能. 在SBS应用动态资源分配问题求解中,提出了服务吞吐量约束确定算法并在此基础上 给出了SBS应用动态资源分配算法,该算法根据SBS应用吞吐量约束确定服务资源需求量并在此基础上通过起始服务 到服务间的转移时间计算服务的资源分配时刻,从而能够在保证SBS应用端到端性能约束的同时提高资源利用率. 实验验证了所提出的基于SBS应用端到端性能评价模型的动态资源分配方法的有效性.     

复杂网络中连通支配中心性的计算

分析了现实生活中对重要节点的需求背景,对连通的网络模型提出了一种新型中心性评价指标,连通支配中心性。该中心性利用网络连通支配集的"连通"和"支配"两大特性,通过循环构建点导出支配子图的连通支配集,生成一棵支配关系扩展有向树。然后基于各节点在该有向树中的支配层次数,支配数和支配边权值3方面的属性,设计了反映节点支配能力强弱的中心性计算公式。最后以合作关系图为例进行相应实验,发现连通支配中心性比较高的节点不仅构成了网络的骨干网,能较好地维持网络基本形态,而且能桥接几个不同研究分区,起到一定的中介作用,体现了网络中节点的组织控制能力。     

武器装备体系组合规划的高维多目标优化决策

针对武器装备体系组合规划问题中存在多类相互冲突的高维多目标问题(目标数 ≥ 5),提出了一种三阶段的集成优化决策方法. 首先运用目的规划技术将高维多目标问题转换为一般多目标优化模型(目标数 ≤ 3); 然后提出一种多目标差分进化算法,用于搜索属于决策者关心区间的非劣解集; 最后提出基于预测优化的理想点算法,可生成精确满足决策者偏好的最佳折衷解. 通过某侦察装备体系组合规划示例,证明了各算法模块的优势和该方法的整体有效性,可为武器装备发展和顶层规划提供决策支持.     

Hilbert曲线扫描在JPEG隐写分析中的研究与应用

提出了一种具有较高正确检测率的JPEG 隐写通用型检测方法. 利用Hilbert曲线对JPEG 图像DCT 系数块进行扫描,使用马尔可夫模型挖掘DCT 系数的块间和块内相关性,提取转移概率矩阵作为特征. 针对nsF5 和MB （model-based） 隐写方法的实验表明：此方法能对以上两种隐写方法进行有效检测,相比同类检测方法,其检测率有一定提高.