基于RDEU理论的n人非期望效用博弈模型及其应用

分析了经典博弈论理性行为假设的局限性,基于RDEU理论提出了新的n人非期望效用博弈模型,给出了其纳什均衡的定义和存在性的相关定理.通过"夫妻之争"博弈问题的实例分析,揭示了博弈问题的纳什均衡与局中人的偏好态度相关,表明了该模型的有效性.     

基于线性调频信号的ADC时钟抖动误差分析

模数转换器的时钟抖动引起输出信号的误差,该误差会影响后继的数字信号处理.分析了输入为线性调频信号时,模数转换器中由时钟抖动引起的误差.在给出误差平均功率表达式的基础上,推导出信噪比的近似计算公式.并利用该计算公式,对影响信噪比的各种因素依次进行讨论,其中信号带宽和时钟抖动参数的增大都会降低输出信噪比,而信号时宽和采样频率的变化对信噪比影响非常小.仿真结果验证了信噪比计算公式的正确性.     

基于MCMC模拟的相关系数平稳序列模型及其应用

提出了基于MCMC方法来估计相关系数平稳序列模型的参数;给出基于贝叶斯分布的相关系数平稳序列模型参数的算法;在无信息先验分布下,模拟证明了用此方法估计相关系数平稳序列模型参数的优良效果。最后对实际的广西电网-月负荷数据,分别用基于相关系数平稳序列模型的MCMC方法和极大似然估计法以及基于经典的ARMA模型建模,结果表明采用MCMC方法得到的模型给出的预测是最好的。     

库存导弹定期检测模型的数字仿真研究

储存可使用率是衡量导弹战斗性能的重要指标 ,也是衡量其定期检测有效性的重要参数。本文提出了三种定期检测模型 ,并用效能 /费用评估法分析了这三种模型对导弹的储存可使用率的影响 ,用数值仿真法分析了各模型性能的优缺点 ,为导弹检测部门制定一套最佳的定检方案提供了理论依据。     

基于堆栈式LSTM网络的通信辐射源个体识别

针对现有通信辐射源个体识别方法预处理过程复杂及特征提取较难的问题,提出了一种基于堆栈式长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络的辐射源个体识别算法。该算法直接使用IQ时间序列信号训练LSTM网络,即可实现对通信辐射源个体的高效识别,避免了复杂的信号预处理过程。为使LSTM网络能更好地适用于通信辐射源个体识别,利用3层LSTM网络提取辐射源深层特征,并通过实验优化了网络参数。然后对该算法的实际应用泛化性进行了实验探究,结果表明该算法在其他辐射源数据集上也取得了较好的效果。最后,通过实验对算法进行了验证,结果表明相比于传统算法,在样本数较多时,该算法的识别准确率可以达到98%,而且简单快速智能,便于工程化与实用化。     

基于稳健回归的TTE时钟补偿算法

时间触发以太网(time-triggered ethernet, TTE)通过精确的时间调度,保证了通信数据的实时性传输,满足了航空电子、运输及工业自动化等众多领域中关键安全系统的传输要求。然而,现有的TTE标准虽然规定了时间触发以太网的时钟同步流程,但未对时钟补偿问题给予具体解决方法。针对TTE的时钟同步特点,提出了一种基于稳健回归的时钟同步补偿方法。通过稳健回归算法对时钟误差进行估计,再根据估计误差对各节点的本地时钟进行补偿,所提出的算法成功解决了传统时钟补偿方法导致的时钟跳变和野值影响的问题。仿真结果也证实了,在野值比例不大于50%的情况下,所提算法在时钟同步精度方面明显优于传统的直接补偿算法和无稳健性的最小二乘补偿算法。     

Friction compensation design based on state observer and adaptive law for high-accuracy positioning system

Friction is one of the main factors that affect the positioning accuracy of motion system. Friction compensation based on friction model is usually adopted to eliminate the nonlinear effect of friction. This paper presents a proportional-plus-derivative (PD) feedback controller with a friction compensator based on LuGre friction model. We also design a state observer to observe the unknown state of LuGre friction model, and adopt a parameter adaptive law and off-line approximation to estimate the parameters of LuGre friction model. Comparative experiments are carried out among our proposed controller, PD controller with friction compensation based on classical friction model, and PD controller without friction compensation. Experimental results demonstrate that our proposed controller can achieve better performance, especially higher positioning accuracy.     

供应链中耐用品的广告投入和零售价策略分析

针对供应链中制造商和零售商关于耐用商品的合作广告和零售价定价问题,本文构建了一个微分博弈模型. 将市场累计销售量作为状态变量,并把广告和价格因素引入到市场累计销售量的动态方程中. 运用汉密尔顿-雅可比-贝尔曼方程,分别得到了零售商的最优定价和广告投入策略以及制造商对零售商广告成本的最优分担比例;发现零售商的最优定价和制造商的分担比例均为常数,而零售商的广告投入随市场累计销售量的增加而递减;并且给出了制造商对零售商进行广告补贴的阈值. 最后,给出了各厂商决策变量的比较静态分析.     

基于比较静态模型的FDI优惠政策指数门槛值的求解

针对FDI （foreign direct investment） 优惠政策拉大中国区域差距及挤压内资企业投资的问题,基于比较静态分析方法,在Romer内生模型基础上,求解了市场均衡时FDI优惠政策指数的门槛值,并对影响门槛值大小的因子进行了分析. 结果表明,最终生产部门人力资本存量的增加、研发部门生产率的提高,以及本国技术吸收能力的增强都会使FDI优惠指数变大,但市场平均利率的上升却带来FDI优惠指数的减小,而FDI优惠政策指数对经济增长率的贡献度则无法判断.     

传感器网络中异常数据实时检测算法

如何实时检测传感器网络中异常数据是一项非常重要的工作。通过对线性自回归的分析法,给出传感器数据流的预测模型及其预测机制。当预测出现失败时,给出了一种预测模型自动调整策略,以降低预测误差。基于该预测模型,提出了一种异常数据检测方法,通过计算当前时刻的预测误差与平均预测误差的比值,比较该比值与预先设定的阈值的大小,以检测该时刻数据是否为异常数据。基于该方法,提出了异常事件检测和数据压缩处理的算法。仿真结果验证了预测模型的正确性和有效性,表明该模型能够实时检测异常事件和压缩数据处理。