基于扩展关系的三维景观建模方法的研究

在研究复杂地物建模的基础上，设计了一个基于扩展关系的星形模型来表达三维景观。该模型既能有效的降低三维景观的复杂度和数据量，又充分发挥关系数据库在数据组织、操作与控制上的优势，能有效支持景观模型不同显示方式的需求。     

ESO滤波器在运动参数估计中的仿真研究

通常情况下使用Kalman滤波器进行参数估计，然而在目标运动模型和噪声统计特性存在不确定性的条件下，Kalman滤波的应用将会受到一些限制。在分析ESO滤波器滤波性能的基础上，将其应用在运动参数估计中，有效地解决Kalman滤波所遇到的问题．并从系统噪声分别为高斯白噪声、有色噪声和目标作机动运动这三个方面与Kalman滤波器进行了比较。仿真结果表明ESO滤波器算法简单，有效，具有鲁棒性。     

谱方法的广义Hermite逼近

将古典的Hermite多项式推广到广义的形式,并讨论了利用广义的Hermite多项式作为基函数的谱方法的逼近性质.跟古典的Hermite多项式相比,广义的Hermite多项式有更好的逼近性质,而且能够更广泛地适应各种不同的问题.另外还讨论了广义的Hermite函数逼近.     

含时线性势Gross-Piteavskii方程的孤立波解

首先对双曲函数法进行了扩展,使其可用于求解变系数非线性演化方程,然后用此方法成功得到了Gross-Pitaevskii方程在某含时线性势下的两类精确解.结果表明在吸引势情形下,方程存在钟形包络孤立波解;在排斥势情形下,存在扭结形包络孤立波解.该方程可用来描述重力场中在随时间变化的外磁场作用下的玻色-爱因斯坦凝聚体的演化过程,故所得解具有重要的物理意义.     

非线性约束条件下的共轭投影梯度法

针对非线性等式和不等式约束优化问题,结合罚函数法,提出了一个共轭投影梯度法,在适当的假设条件下,证明了该方法的全局收敛性,由于使用了目标函数的二阶导数信息,该算法的超线性收敛速度也能得到保证,数值结果表明,该算法是有效的。     

基于凸集投影算法的被动毫米波图像超分辨率恢复

为了提高被动毫米波图像分辨率,该文将凸集投影算法(POCS)应用于被动毫米波图像的超分辨率恢复中.文章对引起被动毫米波成像系统图像降质的因素进行了分析和讨论,建立了成像模型,结合POCS算法原理,利用图像的噪声统计特性以及幅度约束条件,对POCS算法用于被动毫米波图像的超分辨率恢复进行了详细分析,并给出了算法流程.仿真结果表明:POCS算法用于被动毫米波图像的超分辨率恢复相对双线性差值方法恢复效果有明显改善.     

伪码引信抗欺骗干扰的互相关正交投影联合法

针对伪码引信中抗欺骗干扰的问题,提出了互相关与正交投影联合法.首先干扰作用下的伪码引信视频信号与伪码产生器产生信号进行互相关,通过门限检测法获得相关峰数目,若存在一个相关峰,不进行抗干扰处理,若存在两个相关峰,通过相关峰值检测估计干扰延时,利用该延时信息和伪码产生器产生信号获得正交投影矩阵,干扰通过正交投影被滤除.仿真分析发现该方法能有效滤除干扰,抗干扰后信号与理想回波信号基本吻合.     

基于近似投影的水平分层调度译码算法

基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)的线性规划(liner programming, LP)译码模型因其不会出现错误平台和具有最大似然认证的优点,广受译码研究者的关注。目前大多数ADMM算法采用的是泛洪调度策略(flooding, FL),该算法存在译码收敛速度过慢的问题。基于水平分层调度的交替方向乘子法的低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码译码算法能够加速译码收敛速度,然而目前水平分层调度算法中的投影算法采用的为精确投影算法,复杂度较高。针对该问题,将近似投影算法和水平分层调度算法结合,提出基于近似投影的ADMM水平分层调度译码算法以提高译码的性能。仿真实验表明,相比其他算法,本文提出的算法的译码性能可提升0.1～0.3 dB,迭代次数可降低19%～40%,平均译码时间可减少21%～65%。     

考虑温度的电池荷电状态估算和主被动均衡

电池的荷电状态(state-of-charge, SOC)估算和电池均衡作为电池管理系统(battery management system, BMS)的核心功能,对电池的一致性和使用寿命、安全等至关重要。在电池的工作期间,温度直接影响了电池的可用容量和放电特性,从而加剧了SOC的估算误差。因此,考虑了温度对电池的影响,对SOC估算方法进行了改进,并利用主被动均衡改善了单体一致性问题。首先,通过建立电池的热特性模型对电池的内部温度进行估计,将温度估计结果对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法进行了改进,再使用该算法进行SOC估算。并分别在城市道路循环工况(urban dynamometer driving schedule, UDDS)、动态应力测试(dynamic stress test, DST)、混合脉冲功率特性(hybrid pulse power characterization, HPPC)工况下验证了改进算法对提高SOC估算精度的有效性。其次,以更高精度的SOC估算结果作为变量,提出一种主被动均衡电路并合理设计了均衡策略。最后,在仿...     

次线性期望空间下广义ND序列的重对数律

运用Markov不等式和Kolmogorov指数不等式,在一般矩条件下,得到了次线性期望空间下同分布广义ND序列的重对数律,从而推广了次线性期望空间下的重对数律.