块衰落信道中的迭代盲信道估计与译码

提出了衰落信道下的一种迭代盲信道估计与译码算法，推导了高阶调制下的MAP估计和ML估计表达式，并证明了在信噪比充分大或块衰落信道的块长充分大时。MAP与ML估计是等价的。通过仿真发现，在对迭代信道估计与译码算法的影响上，信噪比与衰落信道的块长之间存在着折中关系，并分析了块衰落信道的块长对迭代信道估计与译码算法的性能的影响。     

基于广义粗糙集的不确定条件下的Flow Shop调度

在实际生产调度过程中，加工时间的不确定性是普遍存在的，因此引用广义粗糙变量来表示不确定的工件处理时间，定义粗糙加法运算，precision以及ratio，建立了处理时间不确定性的FlowShop调度问题的精糙规划模型，提出了粗糙遗传调度算法将其应用于调度模型的求解，仿真实验证明了算法的有效性。     

块体单元法在龙滩边坡开挖与加固分析中应用

龙滩工程右岸坝肩边坡高近300 m,且地质条件复杂.针对边坡中特定岩石块体的稳定性分析表明,在开挖过程中,边坡局部部位,特别是小块体和中块体所在部位,稳定安全系数不足.利用弹粘塑性块体单元法,对龙滩右岸坝肩边坡的开挖和加固进行了分析,所建立的块体单元计算模型对边坡复杂的开挖过程和加固措施进行了有效的模拟.计算结果显示各开挖步位移变化趋势和典型结构面屈服区分布合理;支护措施控制边坡变形效果明显,同时,相对于无支护情况下,各特定块体在各计算工况下稳定安全系数均有所提高.研究表明弹粘塑性块体单元法应用于岩石工程具有有效、适用和方便的优点.     

Application of Block Copolymer in Three-Liquid-Phase Extraction System

Introduction Polyethylene oxide-polypropylene oxide-polyethylene ox-ide (PEO-PPO-PEO) block copolymers are non-ionic surfactants and include hydrophilic PEO and hydro-phobic PPO segments. Due to the presence of PPO central block, PEO-PPO-PEO copolymers ha…     

频率选择性衰落CDMA系统中空时分组编码技术的研究

发送分集技术给系统带来发送分集增益。首先探讨频率选择性衰落信道下采用频域均衡技术的空时分组编码技术（STBC-FE），然后结合用户多址问题将传统的发送分集技术从时分复用（TDMA）扩展到码分复用（CDMA）系统。与传统的采用SISO（单输入单输出）天线结构的CDMA系统相比，单用户情况两者性能接近，6用户情况下STBC-FE算法优于SISO系统约1．5dB。此外算法性能受用户数的影响不明显。     

一种基于粗集的电力系统调度新方法

为满足电力系统实时调度和提高系统抵御风险的能力,基于广义粗糙集理论,提出一种适应动态环境的电力系统调度策略.该方法充分考虑了机组工作、停运、检修及紧急调度等事件发生,研究了实时调度窗口内机组的再选择与再调度策略,建立了一种基于S-粗集和偏序粗集理论的电力系统调度粗模型.仿真计算显示了该方法不仅能适应动态环境,而且能缩小问题求解规模,特别是对动态规划中机组状态数“组合爆炸“问题特别有效,是一种实时调度新方法.     

频率选择性信道下空时分组码直接盲信号检测算法

针对空时分组码系统中训练序列的引入会降低系统传输效率的问题,提出了一种在频率选择性衰落信道下无需信道估计直接对空时分组码进行盲信号检测的算法.该算法在发射端采用线性预编码并且在接收端采用子空间方法进行解码.和已提出的其他盲信号检测算法不同,它可以在未知信道信息的情况下以满速率发送和接收信号并获得满的分集增益.该算法可以被推广到有任意发射天线数的空时编码结构.Monte Carlo仿真实验表明,该算法和使用准确信道信息的解码算法性能相近.     

一种基于直扩码分多址系统的复信号空时扩频算法

基于直扩码分多址系统下行链路，提出了一种针对复信号的空时扩频算法．该算法采用发射分集技术，将空时分组编码与直接序列扩频相结合，依靠空时分组码和扩频码的双重正交特性以及复信号自身的特性，充分利用了空域和时域资源设计出新的收、发和解码算法，解决了复信号空时分组编码非正交所导致的解码复杂度过高的问题，将最大似然检测简化为一个线性过程．在独立瑞利衰落信道和给定收、发天线数的条件下，能够实现系统所能达到的最大的分集增益．理论分析及仿真结果表明，与未加扩频的发射分集系统及现有的空时扩频算法相比，该算法不仅能够显著提高数据传输速率，增大系统容量，还具有误码性能好，解码复杂度低、接收机结构简单等优点．     

车间流程的免疫调度算法

为了高效地解决车间流程(Flow Shop)问题,提出了一种利用免疫算法求解Flow Shop调度问题的方法.该算法是根据人或者其他高等动物的免疫系统机理设计的,将调度目标和约束条件作为抗原,将问题的解作为抗体,对抗体采用按工件加工顺序进行自然数编码,并把最大流程时间的倒数作为适应度函数,新抗体的繁殖是通过部分匹配交叉算子和按工件顺序互换的变异算子实现的,对抗体产生的刺激和抑制通过抗体浓度来调节,而抗体浓度通过计算抗体之间的最大亲和力获得.通过对Flow Shop问题的基准测试表明,该算法不仅在求解问题的规模上具有很好的可伸缩性,而且在运算时间上也低于遗传算法和模拟退火算法.     

基于蚂蚁算法的网格计算任务调度方法设计

网格环境中的资源情况和任务情况异常复杂,难以用实验测试各种资源管理和任务调度方法的有效性.文中提出一种网格仿真系统结构,并设计和实现了基于蚂蚁算法的任务调度策略,将任务调度和资源管理相结合,兼顾系统的负载平衡和QOS,取得了较理想的实验结果.