基于半圆阵的解模糊技术研究

传统的干涉仪测向解模糊方法要求特定的天线阵列形式,其应用容易受到可利用体积的限制.针对传统测向解模糊方法在实际系统应用中的问题,提出了任意基线测向原理并建立了任意基线测向模型.对建立模型的镜像模糊问题、多值模糊问题进行了分析并且提出了解决方法.为解决被动雷达多模复合制导导引头体积受限的问题建立了半圆阵天线阵列模型.时建立的模型进行了Matlab仿真,验证了方案的可行性.     

基于解析振速的ESPRIT算法

基于声矢量传感器在二维平面波入射时的输出信息,提出了其"解析振速"的输出模型,将目标的方位信息蕴含在输出信号的相位之中,并由此得到了矢量阵的输出模型.当ESPRIT算法应用于矢量阵时,由于矢量阵的内禀属性,旋转矩阵不再与阵型和信号的频率有关,只与目标方位信息有关,从而能够实现任意阵型全空间的无模糊测向.理论分析和仿真表明:本算法无需先验已知阵型;单声矢量传感器也可以应用ESPRIT算法,且此时其性能逼近克拉美-罗界.湖试表明本算法是有效的.     

基于图像和回波数据的多接收元SAS运动补偿方法

多接收元合成孔径声纳(SAS)可以提高声纳的测绘率,侧摆和偏航是影响多接收元SAS成像质量的关键因素.在深入研究收发合置SAS的基于回波数据估计运动误差算法的基础上,提出了一种估计多接收元SAS运动误差的方法.该算法允许声纳以满足空间采样理论的最大速度运行,利用每个脉冲回波数据的成像估计偏航,然后利用相邻脉冲回波数据的相关性估计侧摆.提出了一种既减少计算量又精确估计时延的方法.仿真结果表明新算法有效地估计出了侧摆和偏航,提高了成像质量.     

异构无线分组网络中的接入选择机制

传统多接入选择(Multi-Radio Access Selection)方法只针对话音业务,在设计中仅仅考虑已接入用户数及系统容量,由于未将"分组级"信息考虑在内而不适用于无线分组网络。提出了一种新的异构无线分组网络中的接入选择算法,分组业务在多接入选择时考虑了实时、非实时的不同QoS要求和链路自适应机制(链路层重传及自适应调制编码);用户接入后,在保证其QoS的基础上,同时达到不同网络间负载均衡的目的。基于OPNET Modeler的动态仿真对算法性能进行了仿真评估,并与传统的最小用户数和最小路径损耗多接入选择方法在保证业务QoS和负载均衡性能方面进行了比较。     

基于旋转角度的跑步运动仿真

提出基于旋转角度的方法仿真跑步运动.跑步时人体四肢和躯干都在绕关节做重复旋转运动,基于旋转角度的跑步模型根据各关节的旋转角度计算人体运动时不同部位的位置,进而求解跑步运动行为.根据该模型提出一种跑步运动仿真方法/程序,该方法可以用于跑步运动仿真和提供建模所需的人体部位的位置数据,因而可缩短建模周期.用一个慢跑仿真案例示例了该方法的仿真过程.     

集体消耗公共资源的谋利行为的3种均衡及成员数量对效率的影响

在建立弱再生的资源的再生速度模型和谋利行为对资源的消耗模型的基础上,推导出在谋利行为下的弱再生的公共资源的均衡曲线与均衡模型;利用此模型分析了个人非理性、个人理性及集体理性时的不同均衡点,分析了这些均衡点之间的关系,并且提出引入惩罚函数来实现在集体最优均衡点,从而实现了有利于社会的行为控制.最后讨论了具有公共资源的集体中的成员数量对谋利行为收益的影响,主要得出3点重要结论:[1]在个体数量充分多的情况下,如果没有管理者进行控制,一般都会发展成过度谋利行为,从而对资源造成巨大的危害.[2]税收等惩罚函数的意义,不仅仅是养活政府和社会财富进行再分配,更在于能够对过度谋利行为具有抑制作用.[3]在不影响资源的功能的前提下,应当对公共资源尽可能细小的分割,使占有公共资源的集体尽可能的小.这样可以使保护资源管理成本达到最低,从而使人们的谋利行为的长远效益最大.     

基于改进DEA模型的工业企业技术创新能力评价

针对传统数据包络分析(DEA)方法的C2R模型存在的无法对有效的决策单元加以区分以及输入和输出指标权重分配不合理问题,通过引入两个虚拟决策单元,建立了区分有效决策单元的改进DEA模型.利用该模型可以求得各决策单元的公共权向量,从而实现了对所有决策单元的区分和排序.通过将该模型应用于工业企业技术创新能力评价,验证了该模型可以区分传统C2R模型求得的有效决策单元,并使对决策单元的评价更为合理.     

一种二元决策图底事件排序的新方法

故障树分析(Fault Tree Analysis, FTA)是对系统进行可靠性分析的一种有效方法.而在现在所有的故障树分析中,二元决策图(Binary Decision Diagram, BDD)又是其中最有效的方法之一.由于BDI)的节点数在很大程度上依赖于输入的底事件的排列次序,所以从故障树到BDD的转换过程中,需要先对底事件进行排序.而如何对底事件进行有效的排序则成为一个重要且未完全解决的课题.本文提出了一种新的底事件排序法--相邻底事件优先法.其基本思想是利用故障树的相邻关系来给其赋予不同的排序优先级.该排序方法所具备的特点包括:其底事件排序过程是静态的,但在BDD的构造过程中,能动态地对已经排序的底事件进行筛选,同时它还支持在BDD的不同分支采用不同的底事件排序方法.实验证明,与现有的最优方法相比,相邻底事件优先法可有效提高75%的故障树的BDD转化效率.     

检测血浆纤维蛋白原含量对临床诊疗冠心病的指导意义

目的探讨血浆纤维蛋白原含量变化与冠状动脉病变严重程度的关系。方法选择AMI患者20例（AMI组）,48小时内劳力型心绞痛加剧和出现自发性心绞痛患者24例（UAP）,典型心绞痛发作,其性质在1～3个月内无法改变的SAP患者18例（SAP组）．健康对照20例,采用美国库尔特公司的ACL-9000全自动血凝分析仪,测定其血浆,进行比较分析。结果AMI组和UAP组患者的血浆纤维蛋白原含量均高于SAP组和健康对照组（P〈0.05）。但AMI组与UAP组患者之间血浆纤维蛋白原含量无显著性差异（P〉0．05）。结论血浆纤维蛋白原含量与冠状动脉病变严重程度相关,急性冠状动脉综合征时体内处于高凝状态,抗凝和溶栓治疗有助于降低冠状动脉实践的危险性。     

基于L-M算法的EV71传播预测模型

本文基于神经网络L-M优化算法,提出一种时EV71病毒的有效预测模型,利用matlab进行仿真模拟,结果和阜阳病毒感染情况非常符合.神经网络L-M优化算法克服了神经网络BP算法收敛速度慢的缺点,同时通过学习训练,本模型的神经系统具有有效性和通用性的特点.