自适应OFDM系统中调制识别算法研究

提出了一种适用于快衰落信道下自适应OFDM系统的调制识别算法。在信道估计和频域补偿的基础上,利用子载波组样本的6阶和8阶累积量识别5种调制信号。仿真结果表明,该算法具有良好的识别性能和稳健性,在SNR=16 dB,移动台速度小于40 km/h的条件下,调制方式的正确识别率可在到95%以上。     

一种改进的RBF神经网络学习算法

提出了一种改进的RBF神经网络学习算法 ,分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练 ,既可以根据样本合理地聚类、确定RBF径向基函数的个数和相应参数 ,又具有较强的网络映射能力 ,从而不仅使RBF神经网络结构得以优化 ,性能也得到了提高。仿真结果表明了该学习算法的实用性和有效性     

Underdetermined DOA estimation and blind separation of non-disjoint sources in time-frequency domain based on sparse representation method

This paper deals with the blind separation of nonstation-ary sources and direction-of-arrival （DOA） estimation in the under-determined case, when there are more sources than sensors. We assume the sources to be time-frequency （TF） disjoint to a certain extent. In particular, the number of sources presented at any TF neighborhood is strictly less than that of sensors. We can identify the real number of active sources and achieve separation in any TF neighborhood by the sparse representation method. Compared with the subspace-based algorithm under the same sparseness assumption, which suffers from the extra noise effect since it can-not estimate the true number of active sources, the proposed algorithm can estimate the number of active sources and their cor-responding TF values in any TF neighborhood simultaneously. An-other contribution of this paper is a new estimation procedure for the DOA of sources in the underdetermined case, which combines the TF sparseness of sources and the clustering technique. Sim-ulation results demonstrate the validity and high performance of the proposed algorithm in both blind source separation （BSS） and DOA estimation.     

Knowledge-scientific evaluation of community service systems

This paper proposes a knowledge-scientific approach to evaluation of community service systems from the viewpoints of knowledge creation, consciousness reform, and value co-creation. A concrete example of the community service system treated here is an education program for old men to find their reason for living after the retirement. After introducing this program and the traditional evaluation methods for such a program, the paper emphasizes the necessity of developing new evaluation methods for such a community service system based on knowledge science. The paper proposes a new evaluation framework and reports an actual evaluation result using the interview data from participants in that program.     

仿青蛙跳跃机器人运动学研究

提出了仿青蛙跳跃机器人机构模型及运动学研究的方法。基于对青蛙运动的研究,提出了仿青蛙机器人单侧跳跃机构的分析模型,采用D-H法,建立了机器人起跳与腾空两个阶段,其前肢和后肢的运动学方程,进行了正、逆运动学研究。分析机器人四肢的运动空间,并通过实例计算,验证了研究结果和生物学实测结果相一致,从而证明了这一仿生跳跃机构模型的可行性和仿生机构运动研究方法的有效性。得出的结论将为仿青蛙跳跃机器人的设计及控制提供理论基础。     

基于定性指标的民航飞机维修决策方法

为解决飞机复杂性增加与航空公司要求排故时间缩短之间的矛盾,针对传统方法只对故障率等定量指标分析的不足,提出了分析定性指标的思路。对定性指标从安全和经济两个角度考虑,提出了完整的量化方法,并分别用特征向量法和基于信息熵的多属性决策法分析。实现了根据定性指标判断出最有可能出现故障的系统,及故障位置。实例表明思路可行,可缩短排故时间。     

一种基于Weibull分布的SAR图像分割方法

分析了合成孔径雷达(SAR)图像的统计分布特性,推导了SAR目标及阴影的分割阈值与虚警概率之间的关系,给出了一种基于Weibull分布的SAR图像目标及目标阴影的分割方法,首先根据推导出的分割阈值公式对SAR目标图像及阴影图像进行粗分割,然后利用形态学滤波和计数滤波器进行细分割。基于MSTARSAR实测数据进行的大量实验表明,该方法是有效的,优于传统的双参数恒虚警分割方法。     

复杂网络演化博弈理论研究综述

综述复杂网络的结构特性对演化博弈动力学的影响的最新研究成果,研究个体在相互作用和冲突中的策略选择和演化问题,关注自私个体中合作现象的涌现。着重介绍了受到广泛关注的囚徒困境和雪堆博弈两个简单的博弈模型,并利用复杂网络刻画了个体间的联系,研究了空间结构与博弈动力学之间的关系,探讨了未来工作的研究方向。     

自适应的无线融断网络路由算法研究

无线融断网络具有长延时、高动态拓扑、链路不稳定等特点,伴随着网络联接缺乏源端到目的端的持续性,为解决网络通信困难的问题,将多头绒泡菌的智能性和自适应性引入,提出一种自适应的无线融断网络路由算法。搭建无线融断网络模型,推导出链路容量的数学表达;设计下一跳节点的选择策略和最佳路由选择策略,实现在融断网络环境下的数据尽力投递。仿真实验表明,该算法能够在网络开销率较低的情况下,达到良好的数据投递,且平均延迟小。     

基于BFM算法的空间有形目标识别方法

为了对具有复杂边缘的目标进行更准确的检测识别,提出了一种基于边界片段模板(boundary frag-ment model)训练模式的目标识别方法.方法首先提取目标的边界片段组成弱分类器,然后使用AdaBoost算法将它们提升训练成为强分类器,并用其进行检测和识别目标.仿真实验表明,该方法对有形目标,特别是对具有复杂边缘的空间有形目标有较好的识别效果.