卫星红外反演洋面温度的卷云大气订正方案

本文首先简要地评论了国际上卫星红外遥感反演洋面温度（ＳＳＴ）的发展。然后,应用半经验、半理论方法,提出一种新的卷云大气ＳＳＴ非线性反演方法。对应于３个不同的ＳＳＴ气候区域,用改进的甚高分辨辐射计（ＡＶＨＲＲ）卫星实测数据和理论模拟值,分别建立了卷云大气中３个ＳＳＴ反演方程,并对一些有关问题进行了讨论。     

多机协同自主任务规划系统研究综述

针对多机协同自主任务规划显著提升无人机任务感知效能、提高任务执行能力的现状,对其关键技术进行阐述,主要包括知识表示、通感一体化、任务调度及航迹规划等技术。针对知识表示技术,阐述基于任务环境上下文感知的知识库构建方法,进而对多域融合知识图谱构建、动态知识图谱更新与共享方法进行分析总结;针对通感一体化技术,分析了环境适变、灵活可扩的多机协同通感一体化架构,进而揭示多机协同通感一体化理论能限,阐述面向任务差异性需求的资源共享方法;针对任务调度及航迹规划技术,阐述资源适配的多机协同自主任务调度方案,并对基于动力学模型的航迹控制策略及不完美环境下的鲁棒控制机制进行分析总结。     

分布仿真实验管理系统的设计与实现

分布仿真实验管理是分布仿真应用研究的热点和新方向,实验管理系统支持实验的设计、运行和监控,通过对分布仿真数据、模型等资源的集中存储管理和对软硬件环境的全面控制,实现对仿真实验全方位全过程的管理。分布仿真实验管理系统的推出,实现了对仿真实验的合理规划,同时也实现了对仿真系统中程序,联邦,成员和数据的运行全过程有效管理控制。相对于仿真系统传统的手工运行方式,实验管理系统不仅规范了分布仿真实验的过程、提高了实验的自动化程度,还实现了对分布仿真实验设计与运行的全面支持,降低了分布仿真系统和技术的应用门槛,可进一步促进仿真技术的应用和仿真学科的发展。该系统已成为HLA仿真系统中不可缺少的组成部分。     

基于自适应遗传算法的超平面分类及遥感应用

智能分类算法是遥感影像分类研究的热点,遗传算法作为一种智能全局优化技术在遥感影像分类中具有良好应用前景.针对现有多光谱遥感影像分类方法的不足,提出了基于自适应遗传算法的超平面分类方法(hyper plane-adaptive genetic algorithm,HP-AGA)并应用于遥感影像分类,该方法利用神经网络中的神经元激活函数Sigmoid函数,对遗传算法中交叉率、变异率进行非线性自适应性调整,不再需要反复训练遗传参数,同时利用快速全局寻优特点,确定分类超平面的各个位置参数,从而获取最佳分类超平面集进行分类.多光谱遥感影像分类方法的应用实验表明,基于自适应遗传算法的超平面遥感分类方法能更快、更稳定地收敛到全局最优解,具有更好的效率及鲁棒性,并能取得优于简单遗传超平面分类算法及传统分类方法的分类精度.     

基于动态任务合成的多星观测调度方法

合成观测可以提高卫星的观测效率,研究了遥感卫星的动态合成观测调度问题.分析了卫星对多个任务合成观测的条件,在此基础上,建立了任务需求度、资源竞争度以及任务合成中的最小侧摆、最小数据冗余启发式,提出了基于动态任务合成的多星观测调度启发式算法.仿真实例表明,此方法可以有效提高卫星的观测效率.     

Compressive sensing based multiuser detector for massive MBM MIMO uplink

Media based modulation(MBM)is expected to be a prominent modulation scheme,which has access to the high data rate by using radio frequency(RF)mirrors and fewer transmit antennas.Associated with multiuser multiple input multiple output(MIMO),the MBM scheme achieves better performance than other conventional multiuser MIMO schemes.In this paper,the massive MIMO uplink is considered and a conjunctive MBM transmission scheme for each user is employed.This conjunctive MBM transmission scheme gathers aggregate MBM signals in multiple continuous time slots,which exploits the structured sparsity of these aggregate MBM signals.Under this kind of scenario,a multiuser detector with low complexity based on the compressive sensing(CS)theory to gain better detection performance is proposed.This detector is developed from the greedy sparse recovery technique compressive sampling matching pursuit(CoSaMP)and exploits not only the inherently distributed sparsity of MBM signals but also the structured sparsity of multiple aggregate MBM signals.By exploiting these sparsity,the proposed CoSaMP based multiuser detector achieves reliable detection with low complexity.Simulation results demonstrate that the proposed CoSaMP based multiuser detector achieves better detection performance compared with the conventional methods.     

Compressed sensing based channel estimation for fast fading OFDM systems

A compressed sensing (CS) based channel estimation algorithm is proposed by using the delay-Doppler sparsity of the fast fading channel. A compressive basis expansion channel model with sparsity in both time and frequency domains is given. The pilots in accordance with a novel random pilot matrix in both time and frequency domains are sent to measure the delay-Doppler sparsity channel. The relatively nonzero channel coefficients are tracked by random pilots at a sampling rate significantly below the Nyquist rate. The sparsity channels are estimated from a very limited number of channel measurements by the basis pursuit algorithm. The proposed algorithm can effectively improve the channel estimation performance when the number of pilot symbols is reduced with improvement of throughput efficiency.     

经济负荷分配问题的闭环文化粒子群算法

结合文化算法的双层进化结构和粒子群算法的局部搜索性能,提出了求解经济负荷分配问题的闭环文化粒子群算法。算法设置了上层的信念空间和下层的群体空间,并利用同步传输方式通过接受操作和影响操作来完成两层空间的交互;各群体空间采用反馈控制的原理对粒子的演化速度进行控制以保持群体的多样性。通过对文献中的3机组6母线和IEEE30BUS经济负荷分配问题的仿真结果表明,闭环文化粒子群算法有更好的收敛性能和更快的收敛速度。     

基于特征值的频谱感知算法仿真研究

频谱感知是认知无线网络中的一个重要功能,是实现其他功能的基础。研究了新型的基于特征值的感知算法,充分利用随机矩阵的渐近谱分布特性和特征值的收敛特性来设置判决门限,提高感知性能。理论分析和仿真结果均表明,新型算法性能明显优于典型的能量检测算法,克服了能量检测算法的噪声不确定性问题。

Abstract：

Spectrum Sensing is an important function in the cognitive radio networks.A new eigenvalue-based detection scheme for spectrum sensing was studied,and decision thresholds were set to have good performance by using the property of asymptotic spectrum distribution and convergence of maximum eigenvalue of random matrices.Theoretical analysis and simulations results show that the new detection scheme can obviously outperform the classical energy detection,and overcome the noise uncertainty problem.     

基于极限学习机的生化过程软测量建模

针对极限学习机方法隐层神经元数目过多的缺陷，提出一种改进的极限学习机方法。在单隐层前向神经网络的隐层中，增加一类分类神经元，从而形成了一种新的单隐层神经网络结构。针对不同类样本数不相同的问题，提出了处理方法，使得可以利用相同的隐层神经元对不同类的学习样本进行拟合，这使得网络的隐层神经元数目大大降低，从而简化了模型的结构，提高了神经网络的计算速度。将这一方法应用于诺西肽发酵过程，建立了菌体浓度的软测量模型，实现了菌体浓度的在线预估。