交互式多模型算法过渡过程的仿真分析

交互式多模型(IMM)是混合估计理论中比较优越的算法。混合系统假设模式的切换能够瞬时完成。然而由于量测噪声和滤波系统惯性的作用，混合系统的模式切换具有过渡过程，对于实际运动模式切换存在漏检与误报。本文利用。Monte Carlo仿真分析了两模型IMM算法过渡过程的滤波残差的统计特性，研究结果对于分析和改进算法具有重要的意义。     

应用桥接成员实现高层体系结构多联邦互连

高层体系结构（HLA）本身的可重用性和可扩展性决定了可以将多个已开发的联邦进行互连，以快速地扩大仿真规模。使用桥接成员可以支持具有不同FOM的多联邦间的互操作，进行多联邦间对象属性和交互的信息交换，是实现HLA多联邦互连的一种方法，本文主要对桥接成员的组成部分及其功能设计进行了描述。     

六面体柔性桁架多体结构动力学建模与仿真

基于Kane方法建立六面体柔性桁架多体结构动力学数学模型，得到了数值仿真计算结果，同时对所给模型用ANSYS软件进行了有限分析运算，并将两种结果和实验分析进行了比较，比较结果显示所建立动力学模型正确，可为空间柔性桁架振动控制研究提供依据。     

OFDM系统在短波信道上的线性均衡方法

由于短波信道CHF的时变和多径,使OFDM信号的正交性受到损失(产生子载波间干扰ICI),从而导致了码间串扰(ISI),误码底板上升,并且随着信道的多普勒频率的增加而增加。针对这种情况,提出了一种简单的频域均衡方法。这种均衡方法假设:在一个OFDM块期间,信道的冲激响应(CIR)是线性变化的,而常规的单抽头频域均衡器对频率选择性多径衰落信道的补偿是假定在一个FFT块期间信道是静态的。当相对多普勒频率在范围(1.0005.0相似文献   

基于DADS的履带车辆多体模型与仿真

将建模与仿真方法应用于覆带车辆，对于深入研究覆带车辆性能，降低研究成本，缩短研制周期具有重要意义，本文针对某型履带车辆，分别对其车体，悬挂装置，推进装置进行了基于DADS的多体建模与仿真，并对仿真结果与实验数据进行了比较，表明这个模型对于研究覆带车辆的平衡性能是合理的。     

基于欧氏范数的供应商评价方法

供应链中供应商的评价是供应链管理的一项重要内容。本文从相对劣值隶属度出发，建立加权向量的概念，将备选方案与最不理想方案的几何偏差作为选优的依据，提出基于欧氏范数的供应商评价方法。     

基于模糊评判的单机多目标作业排序问题的优化方法

以往对单机作业排序的研究大都限于单目标问题，而在实际的生产调度和计划管理中绝大多数情况需要进行多目标作业排序。本文运用模糊综合评判方法，提出一种单机多目标作业排序的遗传优化算法。     

基于模糊语言评估及语言OWA算子的多属性群决策法

研究决策矩阵的元素以模糊语言形式给出的多属性群决策问题，给出一种语言OWA算子。利用该算子对模糊语言偏好信息进行了集结，提出一种基于模糊语言评估及语言OWA算子的多属性群决策方法。最后进行实例分析。     

基于同伦(homotopy)关系的ARMAX模型的辨识算法

论述了采用同伦 (hom otopy)法辨识 ARMAX模型的问题 .在 ARMAX模型的辨识中 ,由于滑动平均(MA)噪音模型部分的存在 ,用以估计 ARMAX模型参数的误差函数不再是单峰的 ,因而常用的基于最优化的估计算法有被陷入局部最小点的危险 .本文提出一种基于同伦关系的算法来解决这个问题 ,其基本想法是建立 ARMAX模型参数的估计和 ARX模型参数的估计两者之间的同伦关系 .由于用以估计 ARX模型参数的误差函数是单峰的 ,因而没有局部最小点问题 ,这就使得有可能利用它们之间的同伦关系来解决 ARMAX模型参数的估计中的局部最小点问题 .详细描述了基于同伦关系的新辨识算法 ,并利用蒙特卡罗 (Monte Car-lo)仿真试验说明了新算法的有效性     

应用自适应指数比例变换的适应值共享遗传算法

适应值共享遗传算法是用来解决多峰函数优化的常用手段 .本文提出了可以用来提高适应值共享遗传算法搜索能力的自适应比例变换方法 .针对复杂欺骗性问题 ,本文采用不同的指数比例变换方法进行了优化 .结果表明 ,本文提出的自适应指数比例变换方法能够迅速、稳定地找到全部全局峰 .该方法尤其适用于峰半径难以精确判定的情况.