基于改进 HAF的线性调频雷达信号参数估计

针对多项式相位信号(PPS)中的线性调频(LFM)雷达信号参数估计,通过提出频谱方差极大值准则对PPS次优参数估计方法高阶模糊度函数(HAF)进行了改进,提出了适于单分量LFM参数估计的改进HAF。首先讨论了HAF对LFM参数的估计方法及其局限性,然后提出了分段频谱方差极大值法则下LFM调频斜率估计的方法,将其与HAF相结合提出了单分量LFM参数估计的改进HAF,克服了接收信号与实际信号起点不一致性对HAF带来的影响,降低了由于HAF局限性带来的调频斜率估计误差,改善了HAF的累积误差效应。MATLAB仿真验证了改进方法较HAF的优越性。     

基于二分法迭代的频谱感知节能优化策略

针对认知无线电(CR)系统中频谱感知技术能量效率低的问题,提出了一种基于二分法迭代寻优的联合优化算法。该算法通过联合传输功率与感知时隙进行优化,最大化地提高了CR系统的能量效率,并且在针对优化参数ξ的寻优过程中,使用了二分法与迭代算法结合的寻优方法。通过理论分析,与其他类似算法相比,该算法的寻优速度更快,算法复杂度更低,函数收敛速度更快,实际应用的可扩展性更强。数值仿真分析结果表明,在保证检测性能的前提下,提出的算法能够很好地解决能效的最优化问题,在恒定检测概率Pd=0.9和Pd=0.7条件下,所提出算法的能耗开销均低于其他算法,在系统吞吐量中所提出算法均优于其他算法,为CR系统的发展提供了理论支撑,更加符合未来CR系统的节能发展方向。     

中外低保管理面面观

目前我国城市居民最低生活保障制度的执行情况进展良好。低保政策的执行在保障下岗和失业人员基本生活及促进就业和再就业等方面发挥了明显的作用。但贫困问题是一个世界性问题 ,我们应借鉴各国在缓解贫困方面的作法 ,促进我国城市扶贫工作的顺利进行     

基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器

提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的     

一种快速余弦变换在心电图数据压缩中的应用

用离散余弦变换(DCT)的一种快速算法按“方差准则”实现心电图(ECG)数据压缩.这种算法减少了乘法次数且结构简单.采用分段变换的方法,能有效地进行心电图数据压缩.     

甘肃河西地区近50年气象和水文序列的变化趋势

应用累积滤波器和秩次相关法 ,对甘肃河西地区近 5 0年气象和水文序列的变化趋势进行了分析 .结果表明 ,该区年降水量、年平均气温和年平均流量变化趋势存在明显的地域分布 ,并受海拔高程的影响 .这可能是不同的下垫面对全球变暖的不同响应 .该区气候总体趋于暖湿 ,这同GCMs模拟成果基本一致     

复合支护结构核爆冲击波等效静载的不确定性分析

根据中值点处展开的一次二阶矩法讨论了土中压缩波的升压时间及其不确定性，然后研究了按单自由度体系进行复合支护地下结构抗核爆设计时的动力系数（荷载系数）和等效静载的变异系数．数值结果表明，土中压缩波升压时间的不确定性，不仅与结构埋深和土参数的变异性有关，而且与土参数的均值有关，等效静载的不确定性，依赖于作用于结构上的动载变异性和结构自振频率变异性，而动载不确定性对等效静载变异性影响最大     

基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型研究

建立了航材消耗的灰色系统预测模型与神经网络预测模型，同时给出了一种新的具有广泛代表性的组合预测模型－－广义加权函数平均组合预测模型及其加权系数的参数估计方法，并利用此方法建立了基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型，最后以实例说明了其预测效果。     

求解线性方程组的超几何球法

由解析几何观点知道,线性方程组解的几何意义是方程组中各个方程所代表的超平面的交点.根据直径对应的圆周角是直角以及直角三角形中短边对小角的原理进一步知道,当将初始点向线性方程组中各个方程所代表的超平面上投影得到投影点时,初始点和其任何一个投影点及方程组的解点都将位于一个相应的超球面上,其中必定存在一个投影点离问题解点的距离最短,即把该点作为下一次迭代的初始点,从而可将线性方程组求解的问题变成球面上逼近解点的迭代问题.利用此方法通过计算几个良(病)态线性方程组算例,说明该方法不仅具有一定的抗病态性,而且简单实用.