基于Haar小波变换的信号到达时间估计

研究了在信号频率、初相、幅度未知条件下,矩形包络复正弦信号的到达时间估计算法。先利用相关检测算法,对信号的起止时间进行粗估计。在检测到信号的条件下,估计出信号频率并将其变换至基带,在一定尺度下对基带信号作Haar小波变换,检测出小波变换模值的峰点位置作为到达时间精估计。给出了小波尺度选取的原则,并推导了到达时间估计的克拉美罗限(CRLB)。计算机仿真表明,信噪比达6 dB时,到达时间估计的均方根误差小于0.8倍的采样间隔,实现了对信号到达时间的精估计。     

一种具有时延保证的无线网络机会调度算法

提出了一种针对下一代无线网络的机会调度算法(PFQ-OS),其目标是提高无线网络中时间敏感业务的时延性能.由于时延性能同时依赖于资源分配算法和无线信道的传输容量,通过在传统分组公平排队(PFQ)策略中引入搜索半径(SR),并使用最大相对信噪比(Max-rSNR)准则,能够在提供有保证的服务时间基础上,提高每个用户的吞吐量.基于对PFQ-OS算法时延性能的理论分析,发现用户的时延性能直接由SR决定,为了使每个用户的时延性能均得到提高,有必要限定SR的取值.在此基础上我们提出了一个合理的时延性能目标,并设计了一个实际可行的迭代过程.通过大量的仿真对PFQ-OS算法的性能进行了详细的分析.     

基于节点通信度的信息加权一致性滤波

协同目标跟踪是无人机集群等多传感器网络的典型应用。在分布式传感器网络目标跟踪过程中,目标状态估计的一致性直接影响到跟踪有效性。针对目标跟踪过程中网络节点之间一致性迭代次数受限的问题,提出了一种基于节点通信度的信息加权一致性滤波算法,设计了用节点通信度来充分衡量传感器节点在网络中的通信拓扑状况,并构建了非对称一致性权值的选取机制,可在复杂拓扑结构网络中实现快速一致性跟踪。典型目标跟踪场景仿真验证表明,所提算法相比经典的信息加权一致性滤波算法,目标跟踪的不一致程度降低了20%以上,有效提升了分布式跟踪的一致性速度。     

空基外辐射源定位系统的可观测性分析

针对空基外辐射源定位(airborne external transmitter location, AETL)系统的可观测性问题,建立了AETL系统的二维运动学模型与量测方程,基于离散化的非线性可观测理论求解系统的可观测矩阵,并分析证明了系统不可观测的条件。基于矩阵分析理论的条件数定义了系统的可观测度,并仿真分析了观测站运动参数以及目标和外辐射源的机动参数对系统可观测度的影响。结果表明,当观测站与目标和外辐射源共线或目标和外辐射源保持径向运动时系统不可观测;当系统可观测时,观测站与目标和外辐射源之间的相对速度越小,系统可观测度越大。研究结果可为观测站制定机动策略提高系统定位性能提供有效的参考依据。     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

通道裁剪下的多特征组合目标跟踪算法

针对深层特征存在冗余通道影响跟踪速度和精度以及单一特征难以适应复杂场景的问题,提出了一种通道裁剪下的多特征组合目标跟踪算法。首先,在相关滤波算法的框架上结合传统手工特征和深层特征进行跟踪。其次,通过对比深层特征通道上目标区域和搜索区域的特征均值设计通道裁剪策略,筛选出合适的特征通道。最后,通过隔帧更新的方式更新深度特征,通过平均峰值相关能量更新传统特征滤波模板,最终实现准确跟踪。与10种算法在OTB2013和OTB2015数据集上进行对比实验的结果表明,本文算法在跟踪准确度和成功率方面都取得了更为理想的结果。     

Distributed Second-Order Continuous-Time Optimization via Adaptive Algorithm with Nonuniform Gradient Gains

Journal of Systems Science and Complexity - This paper addresses the distributed adaptive optimization problem over second-order multi-agent networks (MANs) with nonuniform gradient gains. A...     

多精英采样与个体差分学习的分布估计算法

提出了基于多精英采样和差分搜索的分布估计算法EDA-M/D (Estimation distribution algorithm based on multiple elites sampling and individuals differential search)。EDA-M/D利用多精英个体独立采样生成子代来提升算法全局搜索能力,利用精英群体分布的σ²约束采样半径,实现种群从全局搜索逐步过度到局部搜索。当精英群体停滞时,劣势个体借助精英群体的μ和种群历史最优解进行差分搜索,帮助种群跳出局部最优解。通过多精英采样与差分搜索的自适应协同实现种群宏观信息与个体微观信息的有机融合。实验结果表明EDA-M/D在稳定性和搜索能力方面均表现出明显的优势。     

多个零售商库存竞争下的易逝品回购合同研究

在单个供应商和多个零售商构成的易逝品两级供应链中．市场终端价格固定。各个零售商对称且在同一区域市场销售相同产品，市场需求不确定；库存越多，销量期望值越大．零售商之间存在库存竞争。采用贴近实际的有效需求函数证明供应商采用回购合同时，零售商库存竞争存在惟一的纯策略纳什均衡；同时回购合同可以实现供应链协调，能在供应商和零售商之间任意分配整个供应链期望利润；最后讨论回购合同常见的几个原因。     

基于多目标规划的模糊DEA有效性

传统的DEA模型是通过单目标的线性规划来处理刚性数据，为了更好地评价决策单元的相对有效性问题，在多目标规划的基础上，建立了模糊DEA模型，通过取截集的方法，得到相应的悲观规划和乐观规划，并分别求得与之相应的线性规划(P2)的最优值，由此可以得到更多的关于决策单元的投入和产出情况的信息，还讨论了它们的一些性质，并用数值实例加以说明。