滇西北强对流灾害天气的多普勒雷达回波特征研究

 选取了2006年丽江多普勒天气雷达（CINRAD/CC）投入使用以来观测到的59次强对流灾害天气过程的雷达资料,重点分析了造成短时暴雨和冰雹的雷达各产品特征,初步得出：①触发丽江强对流天气的环境风场;②强回波在雷达速度场中切变类型、分布特征及其与强对流天气的相关关系;③丽江强对流天气初生阶段和旺盛阶段雷达反射率因子形状场、数值场、高度场、垂直累积液态水等指标的特征及其预警临界值;④灾害天气从初生阶段至旺盛阶段回波发展的时间间隔特征.通过分析丰富了丽江周边短时暴雨和冰雹的探测方法,得出部分多普勒雷达研究指标,对滇西北开展灾害性强对流天气的预警预报具有一定的指导作用.     

基于三阶累积量的自适应多变量相空间重构

利用三阶累积量反映多变量序列的高阶非线性相关性,建立了一种具有良好抗噪性的多变量相空间重构方法.将三阶累积量引入到序列局部本征维数(LID)的计算中,对不同相空间点构造新的三阶累积量相关矩阵;同时建立累积量切片评价函数,通过比较得到了对噪声及嵌入维数等重构参数变化鲁棒性强的累积量切片,然后确定序列的嵌入维数、嵌入延迟,重构多元变量相空间.仿真结果表明,建立的新方法对带噪声混沌序列具有较好的鲁棒性,多元变量奇异吸引子轨迹在重构相空间中得到了良好扩展.
     

马氏环境下的家庭联合寿险精算模型

在家庭联合寿险的研究中,家庭因素是很重要。为此,把一对夫妻作为被保险人,将其未来生存状态构造成一个含有吸收状态的Markov链。得到各状态的转移概率后,用转移概率表示出多生命精算函数。在此环境下,得到家庭联合寿险精算现值及其均衡年保费的计算方法。     

基于累积损伤的弯矩曲率强度退化滞回模型

建立了钢筋混凝土构件强度退化的一般数学表达式,提出了以损伤值为变量的强度退化函数的概念,指出了强度退化模型的本质就是确定强度退化函数。以Kawashima实验室1997年进行的1组试验为基础,通过考察不同加载路径对构件强度退化的影响,在弯矩-曲率层面上建立了强度退化函数的具体表达形式。分析结果表明,所建立的滞回模型能够反映强度退化现象,与实验结果吻合较好。用S.K.Kunnath等人1997年完成的另一组试验进行了验证,进一步说明了所建立强度退化滞回模型的适用性。     

TA1/Q235钢复合板累积叠轧焊界面特性

对TA1/Q235钢复合板累积叠轧焊进行了研究.研究结果表明:采用累积叠轧焊方法能够制备出结合性能较好的钛/碳钢复合板,其结合强度随着累积变形量与首道次变形量的增加而提高,叠轧过程中经磨床打磨与喷丸处理获得洁净、新鲜并具有一定加工硬化程度的结合界面,会促进复合板结合强度的提高.800℃以下热轧后,Q235钢的组织呈明显的条带状;而850℃以上热轧后,Q235钢条带状变形组织逐渐转化为等轴状,界面附近的Q235钢脱碳,出现明显的排列整齐且粗大的铁素体晶粒带.钛侧的组织主要有等轴α组织和魏氏α组织.综合考虑轧制温度对钛与Q235钢组织与界面结合性能的影响,累积叠轧温度应控制在800～850℃之间.     

两Gamma总体尺度参数的最佳双边似然比检验

对于两个相互独立且来自不同Gamma总体的样本,在形状参数已知的情况下推导出其尺度参数齐性检验问题的似然比统计量.在犯第二类错误累积概率最小的意义下,推导出其最佳检验的临界值条件,并证明了最佳检验的存在唯一性,并给出了显著性水平为0.05时,样本容量从(2,2)到(20,20)的最佳检验的临界值表.     

按比例分红策略下具有常利率的泊松风险模型——Gerber-Shiu折现罚金函数

根据按比例分红策略下具有常利率的古典风险过程,得到了关于Gerber-Shiu折现罚金函数的积分方程并给出了确切的解.     

5.8 GHz室外环境传播特性分析

为了给下一代无线通信系统(B3G:eyond 3G)参数设计提供参考以及为算法仿真提供信道建模,针对国内城市室外环境不同的传播场景,在5.8 GHz频段和20 MHz信道带宽的测量条件下,进行了室外信道测量和研究.根据测量数据统计分析,.8 GHz频段路径损耗指数在视距通信(LOS:ine of Sight)时为2.53,在非视距通信(NLOS:o Line of Sight)时为3.3～3.8;同时,对COST231-WI路径损耗模型进行了修正,考虑到阴影衰落的影响,修正后的模型能较准确地预测接收功率,为系统覆盖范围预测提供参考.均方根时延扩展(Root Mean Square Delay Spread)的累积概率为0.9时,在0.5～0.8μs之间变化.均方根角度扩展(RMS Azimuth Spread)主要由发射天线位置和传播环境决定.     

基于累积量的通信信号调制样式类间识别

为了避免通信信号调制识别过程中的去载波、波形恢复和符号定时等预处理过程,该文将高阶累积量直接用于中频数字信号的识别。该算法通过估算信号功率对高阶累积量进行归一化,克服了信号幅度缩放的影响,从而使该算法不需要信号的任何先验知识。仿真证明高阶累积量对具有不同包络特征的信号具有良好的识别能力,并且在高信噪比时六阶累积量比四阶累积量的识别效果更好。     

用高阶累积量实现数字调相信号的分级识别

针对BPSK,QPSK,OQPSK和8PSK信号的调制模式自动识别,传统的基于高阶累积量算法无法区分QPSK和OQPSK,因此提出了一种基于差分高阶累积量的识别算法。该算法首先用四阶累积量提取待识别信号和其差分序列的特征参数,然后用决策树分类法实现信号的分级识别。理论分析和计算机仿真结果表明该算法有较强的抗噪声和抗相位抖动能力,在信噪比>3 dB时识别率达95%以上,更适用于较低信噪比下信号的识别。