一种改进的非结构P2P资源搜索方法的研究

为了改进非结构P2P网络中搜索机制效率低下的问题,提出了一种新的非结构P2P网络资源搜索方法.在Gnutella泛洪搜索的基础上,利用蚁群算法的信息素的思想,指导资源搜索的方向,从而减少了消息信息量,提高了搜索速度.模拟实验表明该模型对搜索请求具有较高的效率和准确性.     

含有次凸位势的二阶Hamilton系统周期解

研究非自治的二阶Hamilton系统:±u= F(t,u(t)),a.e.t∈[0,T],u(0)-u(T)=u(0)-u(T)=0的周期解.当位势函数是一个(λ,μ)次凸函数与一个次二次函数的和时,利用极小作用原理和鞍点定理得到了非平凡周期解存在的几个充分条件.更全面地讨论了含有(λ,μ)次凸位势的Hamilton系统的周期解,推广和补充了某些已知的结果.     

非牛顿高凝油的剪切特性

潍北油田高凝油含蜡量高、凝固点高,当温度低于析蜡点时,呈现出非牛顿流体特征,其特性受剪切作用影响较大。为此,开展了非牛顿高凝油的室内剪切降黏降凝实验。研究表明,在剪切作用下,非牛顿高凝油的黏度大幅降低;非牛顿高凝油具有剪切稀释性,且温度越低,剪切稀释性越明显;剪切速率对非牛顿高凝油的凝固温度、凝固时间影响较大,在凝固点附近剪切时,凝固温度可降低56 ℃、凝固时间明显延长;剪切时间对非牛顿高凝油的凝固温度影响很小,对凝固时间影响较大,在凝固点附近剪切20 min（转速100 r/min）,凝固时间可延长817 min。     

基于NSGA-Ⅱ和BP算法的横置板簧悬架系统多目标优化

为了匹配汽车簧载质量和悬架刚度,文章建立整车悬架系统振动模型,基于多目标优化理论,以车身加速度均方根值最小、车身侧倾角最小为2个优化目标,将非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm-II,NSGA-Ⅱ）和反向传播（back propagation,BP）神经网络结合进行多目标优化;根据车辆簧载质量变化和性能偏好,对悬架参数进行匹配,然后对悬架参数进行Sobol敏感度分析,得到各悬架参数对平顺性和操稳性的不同重要程度。仿真结果表明,匹配后的数据对平顺性和操稳性均有较好的优化效果,前阻尼值对平顺性影响最大,后刚度值对操稳性影响最大。     

一类节点结构相同的复杂网络脉冲同步

研究采用脉冲方法实现复杂网络的混沌同步问题,考察了脉冲信号作用下复杂网络的稳定性,推导出稳定性判定定理,以判断能否用脉冲信号实现复杂网络的脉冲同步.研究得到:脉冲信号作用下复杂网络稳定性判定定理,并通过4个节点的蔡电路网络的同步问题说明定理的有效性和方便实用性,数值模拟验证了理论结果的正确性.该研究成果对复杂网络的同步提供了一个可行的选择方案.     

两点源干扰下的反辐射导弹误差距离进一步探讨

结合现有非相干两点源抗反辐射导弹模型的研究成果,通过分析反辐射导弹的导引和运动机理,进一步细化了反辐射导弹的攻击过程,在此基础上对两点源干扰下的反辐射导弹误差距离进行了探讨.针对现有模型中存在的一些不足,分析了多种因素对反辐射导弹误差距离的影响,进一步完善了非相干两点源干扰下的反辐射导弹误差距离模型.通过示例对给出的模型进行了分析验证.     

一种基于SVD的射频收发天线选择算法

基于线性检测的空间复用(SM)系统提出了一种射频天线选择算法,该算法以最小化错误概率为目标,利用信道矩阵的奇异值分解(SVD)所得到的左奇异和右奇异矢量实现发端和收端的射频天线选择,且不需要改变系统原有的检测算法。该算法可以用于收发任一端或两端同时使用,不采用遍历搜索,与传统搜索算法相比实现复杂度低。仿真证明将该算法应用于链路任意一端相比与传统算法都可以获得更多的分集增益和阵列增益。     

区域经济现代管理发展过程与要素系统分析

应用系统科学思想对区域经济现代管理进行了系统分析,论述了区域经济管理的系统发展过程、系统内涵与特点、系统要素分析。     

奇异时滞系统的鲁棒故障检测和分离观测器

讨论了一类不确定奇异时滞系统的鲁棒故障检测和分离观测器(RDO)设计问题,设计所有的观测器使得它们的冗余信号对非故障因素具有鲁棒性,并设计每个观测器使其冗余信号对一组特定的故障不敏感而对其余故障敏感。给出了RDO存在的充分条件及有效的设计算法,并讨论了故障集合不同划分的RDO设计之间的关系,最后给出一具体算例来说明该方法的有效性。     

Krylov subspace method based on data preprocessing technology

The performance of adaptive beamforming techniques is limited by the nonhomogeneous clutter scenario. An augmented Krylov subspace method is proposed, which utilizes only a single snapshot of the data for adaptive processing. The novel algorithm puts together a data preprocessor and adaptive Krylov subspace algorithm, where the data preprocessor suppresses discrete interference and the adaptive Krylov subspace algorithm suppresses homogeneous clutter. The novel method uses a single snapshot of the data received by the array antenna to generate a cancellation matrix that does not contain the signal of interest （SOI） component, thus, it mitigates the problem of highly nonstationary clutter environment and it helps to operate in real-time. The benefit of not requiring the training data comes at the cost of a reduced degree of freedom （DOF） of the system. Simulation illustrates the effectiveness in clutter suppression and adaptive beamforming. The numeric results show good agreement with the proposed theorem.