不对称信息下供应商占主导的委托代理模型

基于委托代理理论分析不对称信息下供应商占主导地位的合同设计问题。占主导地位的供应商以一定的价格向制造商供货,制造商对产品再次加工并对外销售,供应商需要确定对制造商的销售价格和制造商所付的转移支付来获得最大化收益。建立了占主导地位的供应商期望收益最大化的委托代理模型,通过分析模型的目标函数、激励相容约束和参与约束,得到了最优的销售价格和转移支付。结果表明随着制造商再制造成本的递增,供应商的销售价格增加,而制造商所付的转移支付递减。最后通过数值算例验证模型的可行性。     

军用飞机智能起降调度技术研究

为了削弱军用飞机实际起降时刻与计划起降时刻之间的偏差对作战带来的不利影响,探讨了智能化的军机起降调度方法。分析了军机起降过程中的时间窗口约束和尾流间隔约束,建立了军机起降调度的数学模型。设计了针对模型解的混合编码策略,并针对自然数编码部分提出了一种离散粒子群算法进行更新。通过仿真实验确定了算法的最大迭代次数,并通过与其他调度算法的对比分析,说明了模型和算法的有效性。     

超视距舰空导弹导引头天线预定指向角解算

针对舰空导弹超视距拦截目标时复合制导目标交班的角度截获问题,通过建立相应的坐标系,并规定一种新的导引头天线轴旋转顺序,采用将导弹-目标视线角矢量投影到相应旋转平面的方法,提出了一种新的导引头天线预定指向角解算模型,有效地解决了大预定角情况下的指向角解算问题。应用方差分析方法,建立了此指向角解算模型的误差模型,进行了指向角误差仿真分析。仿真结果验证了所提出的导引头天线预定指向角解算模型的正确性及其在减小预定指向角误差方面的有效性。     

被动式光学运动捕捉系统丢点检测与补偿

针对虚拟人技术中被动式光学捕捉系统丢点或误匹配问题,利用标志点运动的连续性和局部相关性提出了一种检测和补偿的方法。注意到标志点运动的连续性,利用轨迹的二阶导数检测标志点畸变的时刻。由于标志点在人体分布的局部相关性,从刚性模型和线性模型两个角度,利用与畸变点相邻的标志点修正和补偿畸变点的真正位置。实验结果验证了所提方法的有效性。     

IFF算法求解顺序依赖的单机总权重拖期调度问题

转换(启动)时间是工业中带有清洗、更换物料工序的生产过程所需要的, 该时间一般很大程度上依赖于紧接工序. 这种环境下的调度问题都是工件顺序依赖的. 本文研究顺序依赖的单机总权重拖期调度问题, 为NP难的组合优化问题. 针对该问题, 提出了一种迭代的过滤-扇出算法(IFF), 算法以分支树的结构形式在解空间中搜索. 在算法中, 当分支移动不能改进根节点时, 重新产生有继承性的根节点, 使得算法继续进行. 根据问题特性, 提出了带序列片段重组和参考局部搜索的分支移动策略, 获得分支节点. 对文献中的120组数据的算法测试结果表明: 对大多数实例, IFF算法的计算结果优于或不劣于DE算法和DPSO算法的计算结果, 同时改进了42个实例的最好解.     

复杂信号环境下非合作突发通信信号的实时检测

现有未知突发信号检测算法是基于噪声加单一突发信号的简单假设的,在实际复杂信号环境会产生大量虚警而失效。针对实际非合作突发通信信号的检测环境除噪声外还包含多个连续信号和一些短突发干扰信号,建立了复杂信号环境模型,提出了适用于此环境的基于短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)的时序检测器。该检测器利用突发通信信号时间上短持续的特点剔除连续信号和短突发干扰造成的虚警。对该检测器的检测性能进行了分析和仿真,结果表明在复杂信号环境中当常规检测器由于虚警概率很高失效时,该检测器可以同时获得较低的虚警概率和较高的检测概率,因而适用于复杂信号环境中非合作突发信号检测。该检测器运算量小,易于实时实现。     

基于Fisher信息距离的传感器管理方法

在进行面向跟踪的传感器管理方法研究时,传统的思路主要以跟踪精度为导向,但是在数据关联环节,改善或维持目标之间的区分度才是传感器资源分配的主要目的。需求的偏差导致不合理的传感器资源分配结果。依据信息几何理论,以流形中的Fisher信息距离来定义目标之间的区分度,然后直接依据目标之间的区分度制定传感器资源分配策略。关联仿真实验表明,该方法相较于传统的传感器管理方法,有效提高了目标之间的关联正确率。     

基于多波位杂波的通道相位误差估计方法

雷达的通道误差会影响杂波抑制效果和参数估计性能。为解决此问题,提出了一种针对机载扫描模式雷达的通道相位误差估计方法。首先对不同接收通道的杂波数据进行干涉处理,然后结合扫描角来求解通道相位误差。为了减小系统噪声影响,提高估计精度,选取主杂波内独立同分布的距离单元作为估计样本。另外,对多个波位的杂波求平均进一步降低了估计误差。机载雷达实测数据处理结果表明,该方法可以较好地补偿通道相位误差,并且可以显著提高系统的目标定位能力。     

非线性系统执行器死区故障的鲁棒自适应控制

针对一类具有不对称执行器死区故障的不确定非线性系统,基于反推滑模控制原理提出了一种神经网络鲁棒自适应控制方案。通过简化死区故障模型,取消了模型倾斜度相等和边界对称条件,结合动态面控制避免了传统反推设计方法存在的计算复杂性问题。所提控制方案取消了控制方向已知的条件,消除了执行器死区故障的影响,使得系统输出趋于给定参考轨迹的一个小领域。仿真结果验证了该方法的有效性。     

多传感器量测自适应Rao-Blackwellised粒子滤波算法

针对量测不确定下非线性系统状态估计中多传感器量测数据的有效利用和计算复杂度的简化问题,给出了一种多传感器量测自适应Rao-Blackwellised粒子滤波算法。首先,通过随机采样策略和量测模型先验转移概率实现用于评估粒子权重的传感器有效量测集合的采样;其次,利用重采样步骤和概率最大化原则完成对不含扰动影响传感器量测模型的辨识;最终,依据Rao-Blackwellised粒子滤波中非线性状态分量和线性状态分量的独立求解方式实现当前时刻系统的状态估计。理论分析和仿真实验结果验证了算法的可行性和有效性。