基于可辨识矩阵的动态属性约简算法

可辨识矩阵是粗集理论中可以标识决策属性和条件属性之间关系的矩阵。根据数据库的动态建立特性，提出了一种基于粗集理论中的可辨识矩阵的动态属性约简算法，利用数据的动态性和可辨识矩阵的特性对己有的属性约简进行修正，并通过实例证明了这种算法的有效性，该算法极大地节省了计算量，提高了算法的执行效率。     

基于Grover算法的量子多用户检测

经典的多用户检测技术，其求解最优解的时间复杂度为0(2n)，这是一个NP难解问题．在Pauli算子的基础上建立量子多用户信道模型，给出利用Grover算法的多用户检测解决方法．该算法的时间复杂度为O(√2n)，并且当2n足够大时，其错误的概率趋近于0．     

循环流化床锅炉燃烧过程的小波建模研究

针对高维非线性系统，分析了基于多分辨分析的正交小波网络的建模能力。并用于循环流化床锅炉燃烧过程的动态建模，根据现场采集的实时数据进行网络训练和泛化实验。理论分析和实验结果表明网络具有良好的辨识精度和泛化能     

最优功率分配空时分组码

空时分组码作为发射分集的一种重要技术已经受到广泛的关注和研究。提出一种简单的适用于空时分组码的功率分配方法，分析了提出的功率分配方法对空时分组码性能的作用，同时给出了存在信道估计误差时功率分配对系统性能的影响。     

蜂窝网络中基于遗传算法的信道分配

信道分配问题属于组合优化中的NP完备问题 ,为了更有效的利用频率资源 ,在遗传算法的基础上提出了一种新的信道分配方法·在信道分配中主要考虑三种限制 :同频限制、邻频限制和同位置限制·目标是得到一个用最少的信道数 ,满足话务需求和电磁兼容限制的信道分配方案·采用了最小间隔编码方案 ,利用固定遗传算子 (交叉和变异 ) ,在整个迭代过程中始终满足话务需求的要求·提出了几种遗传算子并进行了验证 ,比较结果表明选择性变异技术能得到很好的结果·对几个著名的benchmark问题进行仿真 ,结果表明 ,它对解决信道分配问题是一个非常有效的方法     

基于竞争神经网络的ABS路面辨识

在传统的防抱死系统中,由于没有额外的传感器测试更多的参数,以及路面的不平度、信号的干扰等原因,至使路面辨识非常困难·针对以上问题,通过对整车制动模型和ABS制动模型的研究,建立了基于竞争神经网络的ABS路面辨识模型,此路面辨识模型是通过对标准信号进行反复学习记忆,用非线性映射方法进行特征抽取并存储于网络的各节点上·工作时,当输入信号存在变形或噪声时,该模型通过联想记忆对输入信号进行聚类分析,得出正确的判断·实验表明,该辨识过程是一种高层次的认知过程且便于批量生产、升级、更新和维护·     

结构时变模态参数辨识的时频分析方法

应用线性和二次时频变换方法，即短时傅里叶变换和魏格纳—维尔分布，进行了时变结构模态参数的辨识．通过对刚度突变和刚度连续变化的单自由度系统时变参数辨识的仿真，论述了两种时频辨识方法的特点．仿真结果表明，时频变换辨识方法是辨识时变模态参数的有效工具，而且魏格纳—维尔分布二次时频表示能得到比基于短时傅里叶变换的谱图更好的辨识结果．     

Nakagami衰落环境下合并接收的性能分析

对最大比值合并、等增益合并及选择性合并等合并技术进行了归纳与总结,给出了各种调制方法在Nakagami信道下的平均错误概率的精确表达式或近似表达式。同时还给出了相应的计算方法。对这类研究中的主要理论工具进行了总结与分析。最后还讨论了这方面值得进一步研究的一些问题。     

挠性结构模型的频域极大似然法辨识

在构建的以压电陶瓷为执行器、电阻式应变片为传感器的挠性悬臂梁物理实验系统基础上,优化设计多正弦辨识输入信号,利用频域极大似然法辨识得到了整个系统的数学模型,并根据该模型进行了数字和物理控制仿真,验证了模型的有效性.良好的控制效果表明:对于挠性结构,频域极大似然法是一种有效的模型辨识方法.     

差分PIC接收技术在WCDMA系统中的应用

研究了WCDMA系统中的差分PIC多级接收技术，探讨了减少运算量的简化算法，通过对WCDMA系统进行链路级仿真得到了该系统的性能曲线，最后给出了差分PIC技术的实现方案。