用广义高阶导数刻画集值优化ε-严有效解

在实赋范线性空间中讨论了集值优化问题ε-严有效解的广义高阶导数型最优性条件.利用广义高阶切集,在没有任何凸性假设下,借助基泛函及ε-严有效解的性质,得到了集值优化问题ε-严有效解的广义高阶导数型的必要和充分条件.     

对M/M/1非抢占优先权排队平稳指标的分析

讨论M/M/1非抢占优先权排队模型.该模型可以用一个具有可数位相的拟生灭(QBD)过程来描述.对该过程采用生成函数法得到平稳状态时低优先权顾客数分布的概率母函数,以及其逗留时间分布的LaplaceStieltjes变换.所得结论同时也说明了这两个分布都不是PH分布.     

基于外存的场景加速数据结构研究

大规模场景的高效真实感绘制一直以来是图形学绘制研究的难题,特别是当场景规模超过内核内存的容量时. 本文以大规模场景为研究对象,利用GPU的并行计算能力,实现了快速构建多级层次包围盒的并行算法. 该算法针对大规模场景做出了以下贡献,其一利用空间莫顿编码对场景数据进行快速分块并快速构建了一个多级层次包围盒;其二使用分段遍历策略,使用第一阶段的遍历结果进行I/O调度,有效提高了大场景下的遍历效率. 最后通过实验,证明了该算法的正确性与可靠性,并对构建和遍历效率进行了分析.     

考虑空间不平稳的交通拥堵传播特性研究

基于城市道路交通拥堵的空间影响特征和传播规律对交通管理和诱导措施的重要作用,在分析城市道路交通流数据空间不平稳性的基础上,对空间Durbin模型进行改进,并据此提出一种道路交通拥堵传播特性分析方法.通过北京市的案例研究发现,改进模型对交通流的描述效果得到了显著提高;局部交通拥堵具有显著空间传播特性,且随空间范围扩大逐渐衰减;特别是当路网处于临界密度状态时（14：00左右）,局部拥堵的传播影响达到最大.因此,拥堵缓解措施应对路网临界密度状态及关键节点进行重点监控和疏导,以控制拥堵传播所造成的空间影响.     

集值映射向量优化问题的严有效性

将严有效性概念推广到集值映射向量优化问题,并较为系统地研究了它的性质,获得了有关标量化、 Ｌａｇｒａｎｇｅ 乘子、 Ｌａｇｒａｎｇｅ 型对偶及严有效点集的连通性、稠密性等方面的几个结果     

利用信号的循环平稳特性进行空间源数估计

提出利用文中构造的循环互相关矩阵进行特征空间分解,并根据特征值的相对大小进行源数估计的方法,该方法适用于宽带和窄带源,并可较好地解决相干源的源数估计问题,用该方法进行源数估计在波达方向（ＤＯＡ）估计中基本不增加运算量,而且在低信噪比下,仍能准确地进行源数估计。用蒙特卡洛试验证实了该方法的源数估计性能优于通常的源数估计方法。     

白噪声激励Van der Pol振子的精确平稳解

本文根据Ｈａｍｉｌｔｏｎ系统理论,基于ＦＰＫ方程,导出白噪声激励ＶａｎｄｅｒＰｏｌ振子的一类精确平稳概率密度及其相应的统计量。并在线性退化情况下,通过代数Ｌｙａｐｕｎｏｖ方程确定的精确结果所验证。     

非平稳随机过程五阶累积量计算的简化算法

四次相位耦合是水下目标辐射噪声非线性的重要特征,五阶累积量正是提取这些特征的必要工具,但五阶累积量计算复杂,难以工程实现。为了解决这一问题,研究了非平稳随机过程五阶累积量递推计算与计算量的关系,提出了五阶累积量计算的简化算法。理论分析与仿真表明：五阶累积量计算的简化算法能大幅度地减小计算量,通过简化计算得到的五阶累积量仍有良好的抑制高斯噪声性能,这为高阶统计量的工程应用提供了一种有效手段。     

基于信号前后向循环相关函数的伪快拍构造

许多通信信号具有循环平稳特性。Cyclic-MUSIC算法利用此特性在传统MUSIC算法的基础上提高了对信号波达方向的检测能力和估计精度。在Cyclic-MUSIC的基础上,SC-SSF算法将适用模型从窄带信号扩展到了包括宽带信号的广义信号模型上,并在其中构造了伪快拍以及相应的伪数据矩阵。从广义信号模型出发,对其前后向循环相关函数进行离散傅立叶变换和频域聚焦变换——利用宽带相干信号子空间算法(CSM)中的聚焦矩阵,从而得到一个频域上的伪快拍形式;并由此获得了一个孔径扩展一倍的虚拟阵列。对此伪快拍应用传统的MuSIC算法时,可分别比SC-SSF和Cyclic-MUSIC算法检测多一倍的信号和获得更高的估计分辨率。仿真结果表明方法的有效性。     

基于小波分析的非平稳FD过程分形指数估计

提出了一种非平稳FD过程分形指数估计的新方法。首先对过程进行平稳小波变换以获得各个尺度下的子过程。随后给出这些子过程方差的无偏估计;最后建立方差与尺度的函数关系,并在对数意义下对方差和尺度作线性回归,从而完成估计。计算机仿真表明该方法具有较高精度。