八烷氧基2,3-萘酞菁锌(Ⅱ)的电子结构与性质

测定了一组八烷氧基２,３－萘酞菁锌配合物Ｚｎ（ＲＯ）８ＮＰｃ（Ｒ＝Ｃ４Ｈ９,Ｃ８Ｈ１７,Ｃ１２Ｈ２５,ＮＰｃ＝Ｃ４８Ｈ１６Ｎ８）的热稳定性及其在５种有机溶剂（ＤＭＳＯ、ＤＭＦ、Ｐｙ、ＣＨ２Ｃｌ２、Ｃ６Ｈ１２）中的电子吸收光谱,并研究了配合物结构与这些性质之间的关系．     

带有色观测噪声的多传感器ARMA模型信息融合辨识

对带已知有色观测噪声的未知自回归滑动平均模型(ARMA)模型,提出了一种两段信息融合辨识方法:第一段用递推辅助变量(RIV)算法得到自回归(AR)参数的局部和融合一致估值,第二段用Gevers-Wouters算法和用伪逆求解线性方程组方法得到滑动平均(MA)参数和噪声方差的局部和融合一致估值。该方法可用于语言增强信号处理问题。一个仿真例子说明其有效性。     

方差缩减中的控制变量方法研究

方差缩减方法是提高仿真效率的重要手段.针对方差缩减中广泛应用的控制变量法,在国内外研究基础上,综合考虑对仿真变量进行估计所需的样本量和对控制变量进行估计所需的样本量,给出了控制变量均值未知并且有偏时的估计,以及控制变量方差已知时依赖于样本量和样本协方差的复合估计.引入控制变量的计算效率比,综合考虑各种估计方法的方差及其...     

基于OFDM的认知无线电系统中的一种改进的功率分配算法的研究

改进了应用于基于OFDM的认知无线电系统中的功率分配算法。迭代分块注水算法,目标是在总的功率约束和每个子信道的功率约束的条件下最大化系统的容量。在主用户的功率约束非常严格时,尤其考虑了相邻子载波的功率泄露,并且在主用户的频谱和认知用户的频谱之间设置保护带,使其他子载波的功率分配呈现梯形分布。所以只是在功率约束比较严格的子载波上实施迭代分块注水算法。仿真结果表明,改进的功率分配算法性能接近迭代分块注水算法,而且具有较低的复杂性。     

认知无线电中基于双自适应门限和簇的协作频谱检测

认知无线电(CR)被提出来是为了解决频谱资源短缺和低频谱利用率的问题。它允许认知用户在授权用户空闲的时候机会地接入未占用的频谱。因此,快速而又准确地检测授权用户信号是认知无线电系统的基础。为了提高认知无线电网络协作频谱检测的性能,利用了最优化的本地频谱检测,并结合了基于簇的网络模型。首先,将认知用户分为若干个簇,并选出簇头节点。在同一个簇中的认知用户,共同做出一个簇判决。之后,各个簇头节点进行通信做出全局判决。此外,信噪比(SNR)高的认知用户,向信噪比低的认知用户发送辅助信息,以帮助它们利用自适应双门限法,更加准确地完成本地频谱检测。通过仿真可以发现,本地频谱检测和全局频谱检测的性能都得到了提高。     

多维和多重递推辅助变量辨识算法

对带白色观测噪声的多维自回归(AR)模型,应用相关方法,分别提出了多维和多重递推辅助变量(RIV)算法,给出了未知AR参数的强一致估计;推广了一维RIV算法。提出了模型噪声和观测噪声方差的信息融合估值器,它们具有强一致性。一个仿真例子说明其有效性。     

自校正集中式融合信息滤波器

对于带未知噪声系统和不相关噪声的多传感器随机系统,将基于相关方法得到的噪声方差带入到集中式融合最有信息滤波器,提出自校正集中式融合信息滤波器。同基于Riccatia方程的集中式融合Kalman滤波器相比,它避免了计算高维矩阵的逆,从而减少了计算负担。应用动态误差分析方法,证明了自校正集中式融合信息滤波器以概率1收敛于最优集中式融合信息滤波器,因而具有全局渐进最优性。一个带3传感器跟踪系统的实例说明其有效性。     

广义系统多传感器信息融合降阶状态估值器

对于带多传感器的广义线性离散随机系统,基于奇异值分解,将其化为等价的两个降阶多传感器子系统。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差最优加权融合准则下,提出了最优加权融合降阶稳态广义Kalman估值器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题,可减少计算负担和改善局部估计精度。为了计算最优加权,提出了局部估计误差方差阵和互协方差阵的计算公式。     

多传感器信息融合Wiener反卷积平滑器

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和增广的状态空间模型,提出了按标量加权多传感器最优信息融合ARMA信号Wiener反卷积平滑器,给出了计算局部平滑器误差方差和互协方差的计算公式,它们可被用于计算最优加权系数．同单传感器情形相比,可提高融合平滑器的精度。一个仿真例子说明其有效性。     

Lorenz方程组的有限差分格式的长时间行为

考虑带有整体吸引子的Lorenz方程组,研究由Euler隐格式和一类Crank-Nicolson格式生成的离散动力系统,证明这些离散动力系统都存在整体的吸引子.同时证明两个差分格式在有限的时间段[0,T]上的稳定性和差分解的收敛性.