Ⅱ型区间数据下Gamma分布的参数估计

本文讨论了Ⅱ型区间数据下Gamma分布的参数估计问题，并证明了得到的估计量具有相合性。     

基于高阶倒谱盲均衡器的设计

倒谱盲均衡算法的关键是建立信号的倒谱与信道参数之间的关系方程,然后以解方程的方式获得信道参数。阐述了基于倒谱盲均衡器的基本构成和工作原理,分析了其特点,推导了基于四阶倒谱盲均衡器的传输函数,给出了均衡器的结构形式。     

不同开发工具中混合编程的研究与实现

研究了不同开发工具中混合编程的方法，解决了不同开发语言间代码重用的问题，充分发挥了各种开发工具在软件设计中的优势，提高了开发效率，缩短了开发周期。通过具体示例演示了如何在不同开发环境中进行混合编程，同时给出了不同开发语言中进行混合编程的注意事项。     

直接模拟蒙特卡罗方法下的逆温度抽样算法

从分子动力学出发，讨论了直接模拟蒙特卡罗方法中分子平均总能量、平均平动能以及边界热流密度的抽样方法．通过对与边界发生碰撞的分子进行统计平均，得到了分子反射能量与入射能量以及边界热流密度的关系式．在此基础上，通过结合壁面漫反射模型下分子反射速度的抽样方法，发展了一种从边界热流求得与壁面碰撞分子的平均反射特征温度的逆温度抽样算法．数值结果表明：该算法能够由分子反射能量准确求得分子反射特征温度，进而求得分子反射速度，从而将边界热流信息带入流场．该方法为实现壁面处给定热流边界条件下的直接模拟蒙特卡罗方法提供了途径．     

Ad Hoc网络中基于模拟退火-蚁群算法的QoS路由发现方法

针对Ad Hoc网络的动态网络环境和链路、节点性能限制等不利因素，提出了一种新的QoS路由发现方法——SAANT．该方法利用蚁群算法增加了发现可用QoS路由的概率，利用基于概率的路由转发策略来减少洪泛造成的网络开销，从而强化所提算法的全局搜索能力和自适应性，减小了洪泛对Ad Hoc网络性能的影响．所提方法还利用模拟退火算法调整路由发现算法的搜索方向，以弥补蚂蚁算法收敛速度上的弱点，减少了搜索过程中的停滞现象．在包投递成功率、平均包延迟和吞吐量等方面，通过仿真实验对SAANT、仅基于蚁群算法的QoS路由算法和传统的按需路由算法的方法进行了性能比较，结果表明，在Ad Hoc网络环境下，SAANT的收敛速度、移动性能和网络负载性能均表现出更好的适应性．     

基于期望最大化加速算法的正交频分复用信道估计

针对基于期望最大化（EM）迭代算法的正更频分多路复用（OFDM）信道估计方法复杂度高、收敛慢，严重制约OFDM的传输速率的缺陷，提出了一种基于EM加速算法的OFDM信道估计方法．该方法基于拟牛顿加速算法，并结合一种带调整参数的Broyden对称秩1校正公式来实现，具有二次收敛性，提高了EM的计算速度，降低了计算复杂度．仿真结果表明，相比于空间选择期望最大算法，在性能损失只有0．1dB的情况下，EM算法的复杂度得到很大的降低，且其计算速度可提高十几倍．     

在线增强型复值混合信号盲分离算法研究

基于二阶统计量，对在线分离复值混合信号法进行了研究．假设源信号是独立的且非常态，信号的伪协方差矩阵能增加约束条件，从而可证明二阶统计量能够完全分离复值混合信号，而且对信号是否平稳不作要求．结合非常态信号的独立性，构造出代价函数，利用梯度下降法推导出在线盲分离算法．通过盲分离算法的仿真试验，发现所提出的盲分离算法能充分利用复值非常态信号的二阶统计量，算法具有鲁棒性好、运算速度快和可在线实现等优点．     

对粒子群优化算法的几种改进方法

粒子群优化（PSO）算法是一种进化算法是一种较好的优化方法。PSO算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间的最优区域，其优势在于简单容易而优功能强大。本文对算法的几种改进方法作了一些探讨研究，并与其他算法进行了一些比较。     

简单邻域平均图像去噪算法的改进研究

图像去噪是图像增强的重要内容,邻域平均法是一种简单快速的图像去噪技术,但简单邻域平均法使图像去噪的同时,也会使图像变得模糊,弱化或丢失了图像的边缘和细节。本文对简单邻域平均法进行了一定的研究,给出了几种(5种)若干图像去噪的改进算法。     

注入比对水平井筒压降影响规律的研究

采用定常湍流N-S方程,数值模拟了水平井筒湍流变质量流场,通过分析轴线压降和孔眼附近三维流线图,研究注入比对水平井筒压降的影响规律及混合压降产生的机理.结果表明,存在一个临界注入比,当注入比小于临界注入比时,射孔入流流动形式主要表现为紧贴壁面的附体流动,对主流扰动小,此时混合压降很小甚至可以忽略,总压降损失近似等于没有孔眼入流情况下的摩擦压降损失;当注入比大于临界注入比时,孔眼入流可以深入主流并在孔眼下游出现低压分离区,引起混合压降损失,该压降损失随注入比的增大而显著增大,从而导致总压降随注入比增大而急剧增加.