改进的非完全约束加权最小二乘TDOA/FDOA无源定位方法

针对目前时差定位/频差定位混合无源定位算法存在的定位均方根误差(root mean square error,RMSE)和定位偏差适应测量噪声能力差的问题,提出一种基于泰勒级数展开的非完全约束加权最小二乘法。首先将无源定位问题转化为二次规划问题,简化约束条件,应用拉格朗日乘子法求解目标定位的值。然后将得到的解在原约束条件下进行泰勒级数展开,利用获得的结果进一步优化解析解。计算机仿真对比了所提方法和两步加权最小二乘法(two-stage weighted least squares,TSWLS)、改进的约束加权最小二乘法(constrained weighted least squares,CWLS)、基于定位误差修正方法的定位性能,所提算法在兼顾实时性的同时,RMSE和定位偏差均低于TSWLS、CWLS、基于定位误差修正方法。     

具有双边市场特征的新平台发布策略

为提高新平台发布的市场绩效,研究了具有双边市场特征的新平台发布策略问题,构建了新平台的正式发布(F)和非正式发布(I)两种策略。建立双寡头竞争下新平台的对称发布策略(F-F、I-I)和非对称发布策略(F-I)的博弈模型,比较分析了双边用户单归属、一边用户单归属一边用户多归属以及双边用户多归属情形下新平台发布策略对平台企业竞争与绩效的影响。研究结果表明:当采用对称发布策略F-F时,若双边单归属或一边多归属,则平台服务水平提升或双边交叉网络外部性减弱有利于增加平台企业利润;若双边多归属,则平台服务水平提升或双边交叉网络外部性增强有利于增加平台企业利润。当采用对称发布策略I-I时,开发商初始规模较大的平台企业更具竞争优势。此外,在任何归属与发布策略情形下,I策略均表现为平台企业的占优策略。     

具有相互干扰和恐惧效应的Leslie-Gower捕食-食饵模型的全局稳定性

研究了一类具有相互干扰和恐惧效应的Leslie-Gower捕食-食饵模型.利用blow-up方法研究了原点的稳定性.进一步研究了唯一正平衡的存在性和稳定性,并说明相互干扰和恐惧效应对正平衡的稳定性没有影响,但是可以改变唯一正平衡的值.并通过一些数值模拟验证了主要结论.     

木香根腐病发生及其危害的调查研究

通过对重庆南川木香主产区内根腐病的调查,结合不同环境条件进行分析,初步得出木香根腐病的发生与海拔高度、地势高低、土壤类型、耕作制度及管理水平等密切相关.在土壤含水量高、排水不畅的粘土地块,根腐病发生严重.特别是连作田,随着连作时间的延长,病害发生加重.此外,根据发病率、病情指数与木香产量损失率之间的关系研究发现,移栽的第2年(3年生)根腐病发病明显,建议此时进行综合防治以减少木香产量的损失.     

数字经济时代融合式创新模式及技术成果转化路径

 传统科技创新研究关注于技术创新或商业模式创新,随着数字经济占GDP份额不断提升,科技创新的跨界融合特征不断凸显,突出表现为技术创新与商业模式创新的融合式创新。从融合式创新的含义与特征出发,参考IBM和哈佛商学院的模式分类,将融合式创新分为盈利创新模式、组织创新模式、业态创新模式和市场反馈创新模式4种模式,考察了不同融合式创新模式对技术交易等成果转化方式和路径带来的影响和变化。为迎合数字经济时代跨界创新加剧的趋势,提出加强协同创新、紧抓市场需求、改善创新环境等举措推进融合式创新及其成果转化。     

基于PID神经网络的主汽温系统设计与仿真

PID神经网络是将PID控制规律融入神经网络的一种智能控制技术,它既具有常规PID控制结构简单、参数物理意义明确的优点,又具有神经网络非线性映射能力强、自学习、自适应的功能。针对主汽温控制系统大滞后、非线性、时变等特性,综合考虑控制系统的动态、静态性能,PID神经网络对控制系统进行全工况的学习与优化设计,并进行了主汽温...     

适用于水声ad hoc网络的拓扑控制算法

对现有拓扑控制算法在水声ad hoc网络的应用背景下存在的问题进行了详细分析,并在此基础上提出了一种基于能量和时间效率的拓扑控制算法。该算法通过综合考虑节点能量消耗、通信延时、信号衰减等多种因素,构造了一跳链路传输代价指数,并根据这一指数来控制网络的拓扑结构。仿真分析表明,该算法在平均节点度、端到端延时和能量效率方面都有较好的性能。     

自由漂浮空间机器人载体姿态扰动最优轨迹规划

针对机械臂运动产生的航天器载体姿态扰动,提出一种基于粒子群优化算法的自由漂浮空间机器人载体姿态扰动最优轨迹规划方案。对系统角动量守恒方程进行分析,给出了载体姿态扰动最优轨迹规划的目标函数。采用高阶多项式逼近机械臂关节角轨迹,将多项式系数作为优化参数。为保证规划算法的收敛性,采用带有收缩因子的粒子群优化算法进行轨迹寻优。仿真结果表明,在完成位姿调整任务的同时,载体姿态扰动得到了有效的抑制,验证了所提方法的有效性。     

基于短时能量的呼吸暂停信号识别方法

呼吸暂停是一种常见的疾病,严重的呼吸暂停会导致患者猝死。针对患者需要对睡眠过程中呼吸信号进行实时监测,提出了一种基于短时能量的呼吸暂停信号识别监测方法。该方法基于患者呼吸过程的信号频域特性,先对不同的患者进行自适应鼾声特征信号建模;之后通过神经网络信号识别方法,利用建立的模型对患者的呼吸信号进行呼吸暂停判断。实验结果表明,对不同的患者进行睡眠呼吸过程进行监测时,可以识别95%的呼吸暂停信号,本方法为呼吸暂停患者的实时监测提供了一种高精度的信号识别方法。     

人体呼吸道内可吸入颗粒径向平面运动的CFD-DEM模拟

为分析呼吸道内可吸入颗粒物初始位置与输运特性之间的关系,构建了基于Weibel-23级肺结构的G3～G5级呼吸道模型.采用CFD-DEM方法模拟了球形可吸入颗粒物在呼吸道内的径向平面运动,分析了抛物面型速度进口条件下局部呼吸道的气相场速度分布特点和颗粒物在径向平面内分布位置、速度和颗粒物初始位置之间的关系.研究表明,模型入口中部的颗粒物在G4级壁面附近浓度较高,这是G4级呼吸道壁面产生沉积的原因,入口壁面附近的颗粒物主要分布在G4级中央偏分叉外侧分区;入口中部的颗粒物在G5级外侧分支内呼吸道外侧浓度分布较高,入口壁面附近的颗粒物位于呼吸道中部;入口中部的颗粒物在G5级内侧分支中主要分布于壁面附近和涡的边缘,而入口壁面附近颗粒物仅出现在涡的内部.