卫星对地搜索问题研究——搜索理论的新应用

用卫星搜寻海上的未知目标时，由于海洋的面积大，可参照点少，搜寻未知目标难度较大，因此有必要对此展开研究。建立了对地观测卫星对海洋未知目标的搜索模型，同时给出一种评估卫星搜索探测函数的新方法，在此基础上，以一颗载有推扫式CCD相机的低轨小卫星为例，说明如何用该模型指导卫星搜索海域内的未知目标，从而使卫星在有限的观测时间内发现目标的概率最大，为搜索理论在卫星应用上提供了新思路。     

基于不同奇对称误差估计的盲均衡算法

为了研究盲均衡算法中误差函数形式对盲均衡器性能的影响,定义并分析了不同奇对称误差函数的特点,提出了基于不同奇对称误差估计的变步长盲均衡新算法（DOSVCMA）。该算法充分利用误差函数的对称性来减小均方误差,利用变步长来加快收敛速度,在步长特性参数相同的前提下,用深海声道轴信道和双径水声信道对该算法进行了仿真研究。结果表明,用不同奇对称误差函数设计的均衡器,在收敛速度和收敛后均方误差方面的性能是不同的,但比常规的变步长盲均衡算法（VCMA）的性能优越,这一研究为提高盲均衡器性能提供了一条途径。     

基于语言等价的Petri网化简

定义了α闭包表达式和同步交错正规表达式,证明了同步交错正规表达式与Petri网语言的等价性,给出了Petri网语言的结构特征:任意一个Petri网语言都是一个正规语言表达式与α闭包表达式的同步,借助于这一特性,给出了Petri网的化简过程及其算法。     

市场交易机制导致的流动性风险——考虑涨跌停制度产生的流动性风险

价格稳定机制作为市场特征的一部分,对于流动性有着重要的影响.通过对收益进行调整,将涨跌幅导致的流动性风险整合在风险度量VaR框架中.对比调整前后的离位点数目、VaR值等评估涨跌停限制对流动性风险的影响,并对考虑涨跌幅限制下的VaR计算方法选择、BIS资本乘数设置等进行讨论.结果表明,涨跌幅限制确实产生了流动性风险,支持VaR的估计过程中需要考虑涨跌停限制的影响.     

基于动态时间弯曲的区间值时间序列匹配算法

结合vague集的优点,将区间值的思想应用于时间序列研究,定义了基于区间值的时间序列.同时,在综合分析了不同的vague值(区间值)的相似度量的缺点后,提出了一种新的基于vague值的相似度量,并结合动态时间弯曲的思想,给出了一个基于动态时间弯曲的区间值时间序列的相似性匹配算法.     

实物期权在厂商污染治理技术投资策略中的应用

由于在排污权交易条件下选择污染治理技术的自由留给了厂商,如果因污染治理技术投资而节省的费用大于购买排污权的费用,则厂商就会选择污染治理技术投资,因此,厂商需要进行污染治理技术投资策略的选择。基于实物期权理论建立了排污权交易条件下厂商污染治理技术投资策略模型,并给出了厂商污染治理技术投资的最佳时机。     

关于偏好信息全序化的加权TOPSIS新方法

针对通过辨识矩阵无法求取偏序集,不能进行后续的偏好信息全序化算法的普遍问题,提出了基于粗糙集的加权TOPSIS偏好信息全序化方法。首先根据属性间差异程度计算各个属性的权值,然后再对信息系统进行加权TOPSIS排序分析。克服了原算法对信息表本身的过严限制,扩大了偏好信息全序化的粗糙集方法的应用范围。最后通过在球团厂中链蓖机-回转窑系统信息表的应用验证了该方法的有效性。     

一种舰载指控系统情报处理性能仿真测试评估方法

介绍了一种在实验室环境下,通过模拟各类情报信息输入驱动舰载指控系统,完成系统情报处理性能仿真测试评估的方法。描述了评估系统的组成以及工作原理,重点介绍了传感器仿真模型和指控系统情报处理性能指标的评估模型。     

复杂系统基于定性关系的建模与诊断推理研究

为克服复杂系统定量建模与诊断过程中存在的计算复杂、实时性和鲁棒性不强等缺陷,提出了基于定性关系模型的建模和诊断推理方法,研究并解决了其中的定性建模技术、定性推理方法及诊断机制等问题,并基于某空间飞行器推进系统进行了建模与诊断推理实例分析。验证结果表明,该方法具有建模方便、诊断快速等特点,为建立具有良好鲁棒性、实时性和实用性的诊断推理系统,提高复杂系统的可靠性提供了一条新的途径。     

QoS保证的传感器网络拓扑控制算法的设计

传感器网络技术的发展对网络服务质量提出了要求,如何在满足一定的服务质量要求前提下实现能量的优化是传感器网络设计必须面对的问题。现有的相关研究主要集中在如何从路由层和链路层来保证一定的QoS指标,本工作将传感器网络中的QoS支持延伸到拓扑管理层,提出了一种支持一定QoS要求的高效的拓扑控制算法,该算法构造一种具有梯度分布特征的节点拓扑结构以平衡网络数据流在sink节点处的聚集。NS2仿真证明了该结构对QoS支持的可行性。仿真表明,该算法以较少的冗余节点增加可将延时和丢包率分别降低50%和40%,证明了该机制在高速率数据场景下的高效性。还通过NS仿真分析了算法实现中关键参数的选取原则。