The Effects of Cross Correlated Noises on Dynamical Properties of the Single mode Laser

利用线性近似,研究了交叉关联噪声对具有饱和效应的单模激光模型动力学性质的影响,导出了平均光强和强度关联函数的表达式,发现：①在阈值以上,平均光强不受交叉关联噪声影响;②强度关联函数随噪声关联强度η的增加而增加．     

关联色噪声对具有免疫监视下肿瘤细胞生长系统稳定性和瞬态性质的影响

基于具有催化作用的Michaelis-Menten反应模型,得到一种更全面的具有免疫监视下肿瘤细胞生长系统的一维朗之万方程.考虑肿瘤细胞增殖过程中生长环境等因素的变化而导致生长率和死亡率的波动,通过线性化近似和最快下降等方法计算系统的稳态概率分布函数和平均首次通过时间,并以此作为观察肿瘤细胞生长过程中的稳定性和瞬态性质的窗口,分析噪声对肿瘤细胞生长过程的影响.结果表明：1)当改变噪声强度D和Q时,肿瘤细胞数概率分布函数Pst(x)的结构会发生改变,系统产生多极值和单极值之间的结构转换,导致系统产生类相变;2)平均首次通过时间T＋(xu→x＋)是乘性噪声强度D的单调增函数,T－(xu→x－)却是D的单调减函数;3)T＋(xu→x＋)随加性噪声强度Q变化的图像出现一个类似“共振峰”的极大值,而T－(xu→x－)是关于Q的减函数;4)T＋(xu→x＋)随噪声间关联时间τ变化时,表现出单调递减和“共振峰”两种状态的转换,而T－(xu→x－)的图像随τ的变化呈现出单峰值样态;5)T＋(xu→x＋)随噪声间关联强度λ的变化出现类似于“共振峰”的极大值,T－(xu→x－)是λ的单调减函数.上述结果有助于人们掌握肿瘤细胞的生长动力学特性,不仅能够为临床上肿瘤细胞生长研究提供一定理论基础,而且还能为临床医学上肿瘤检测和治疗提供理论指导,对控制和治疗肿瘤疾病有一定的指导意义.     

变分蒙特卡罗方法及其对t-J模型的处理

本文介绍了蒙特卡罗方法的由来并简要地阐述了变分蒙特卡罗方法,给出了利用这种数值方法来处理超导理论中的t-J模型,讨论了在半满情况下t-J模型的能量基态,得到的数值结果支持A nderson所提出的RVB态就是或从某种程度上接近强关联系统的基态。     

一种在未知噪声下的快速波达方向估计方法

提出了一种基于传播算子方法的波达方向估计（direction of arrival, DOA）算法,和传统的子空间方法相比,该方法不需要进行矩阵特征分解,有效降低了运算复杂度,同时它对相干信源有更高的分辨率。另外,传统的传播算子方法只在噪声协方差矩阵已知并且信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）较高的情况下才有很好的分辨率,而本方法在未知相关噪声场中也能够保持非常高的精度。最后,引入了基于混沌优化思想的谱峰搜索算法,进一步减少了算法运算时间,并通过仿真实验验证了文中结论。     

基于加权范数的时空相关K分布杂波建模

提出了一种基于离散复线性空间加权范数的时空相关K分布杂波建模及仿真方法.该方法利用经典的零记忆非线性变换(ZMNL)法或球不变随机过程(SIRP)方法,生成时间相关的杂波序列,并对其进行归一化处理.通过线性变换矩阵,使一维的杂波转换成满足一定性质的二维序列,通过求解离散复线性空间加权范数最小值,对二维序列进行迭代修正并得到时空相关的杂波序列.通过理论推导证明了该二维序列满足时空二维杂波的时间相关性、空间相关性及幅度特性.仿真结果验证了该方法的正确性和可行性.     

知识发现中缺损数据的处理(I)

研究了如何在知识发现中处理属性值缺损的问题,通过发现值缺损属性的取值集合,值缺损属性是否为强作用属性以及与其他属性是否相关。不仅解决了对含有缺损数据信息源进行知识发现的问题,同时也说明了对缺损数据处理的意义。     

在关联噪声驱动下双稳系统的MFPT

讨论了在关联噪声驱动下双稳系统的瞬变性质 ,计算了该系统的平均第一通过时间 (MFPT) .数值计算表明 :在正关联的条件下 (λ>0 ) ,MFPT随噪声关联τ增大而减少 ;在负关联的条件下 (λ <0 ) ,MFPT随τ增大而增大 .同时还发现 ,在完全正关联的条件下 (λ=1 ) ,若加性噪声强度等于乘性噪声强度 (α =D) ,则MFPT趋于无穷大 ;若α/D≈ 0 .87,则平均第一通过时间等于零 .     

相关Nakagami衰落信道下SC/MRC系统性能分析

多输入多输出（multiple-input multiple-output,MIMO）系统的发射端天线选择是从多根天线中选择其中信道状况最好的一根用于发射信号,可减少所需要的射频链的个数,从而降低系统的复杂度及实现成本.该文研究发射端进行天线选择、接收端采用最大比合并接收的系统在相关Nakagami衰落信道下的性能,推导出输出信噪比的分布密度函数,进而给出了精确的误比特率（BER）公式,该表达式仅包含非常简单的函数,易于计算.     

测量噪声相关情况下改进的多传感器融合算法

为了研究测量噪声相关情况下,同步多传感器跟踪系统的测量融合技术,根据线性无偏最小方差估计理论,给出了测量噪声相关情况下,同步多传感器系统测量融合的伪序贯和数据压缩实现算法,它们对测量噪声相关与不相关情况都适用。仿真表明,在测量噪声相关时,尤其是相关性较强时,本算法的融合精度比传统算法有明显提高;而测量噪声不相关时,性能与传统的融合算法相同。仿真结果表明了算法的有效性。     

关联噪声驱动的分子马达模型

推导了在关联噪声驱动下分子马达定态几率流的表达式,通过解析计算和数值模拟得到如下结果：加性白噪声不能驱动分子马达产生定向运动,定态几率流的方向取决于积分值δ,且在一维余弦势场中,定态几率流随着噪声关联参数的变化与噪声强度大小有关,不论噪声间是正关联或负关联,当内噪声强度一定,随着外噪声强度的增强,定态几率流增大,最终达到一个饱和值。