多传感器数据融合的数学方法研究

为了有效融合多个传感器的测量数据,得到准确的融合结果,综合对比了基于关系矩阵应用综合支持度的数据融合方法、基于Bayes理论的数据融合方法和基于分批估计理论的分组融合方法.提出了分批数的大小和与其他测量数据偏差比较大的数据的分配方式决定了分组融合方法融合结果的准确性,详细分析了不同分批数对融合结果的具体影响,提出了有效的数据分配方法.实例计算结果表明,合适的分批数以及对偏差比较大数据的合理分配可以有效地提高融合结果的准确性,对提高测量系统的测量准确性有很好的促进意义.     

循环三对角Toeplitz线性方程组的分组降阶算法

 运用并行算法中分而治之的思想,给出了一种求解循环三对角Toeplitz线性方程组的分组降阶串行算法。与求解同类问题的传统算法相比,分组降阶算法的优点在于它不仅大幅度减少了内存占用量,而且还大幅度减少了算术运算量。分组降阶算法可以通过3个步骤来实现。第一步是分组降阶,其基本思路是将一个n=μm阶的方程组按行分成μ组,每组m个方程;n维解向量也对应地分成μ组。第二步是构造参数方程组,也就是依据三对角系数矩阵的特点,给出各组解之间的关系式,把不属于该组的解分量看作参数。第三步是求解参数方程组和原方程组,在这一步中,首先求解参数方程组,然后再代入相应分组的关系式便可求出所有的解分量。对于三对角Toeplitz线性方程组,同样能减少内存占用量,从而在计算机性能不变的情况下,提高求解问题的规模,但与求解三对角Toeplitz线性方程组的传统算法相比运算量有所增加。数值实验结果表明,对于特定规模的方程组来说,总存在一个最佳的分组个数使得计算时间最少;随着方程组阶数的提高,最佳分组的个数也增大。     

债券组合信用风险模型及实证研究

隶属于不同行业的各债券发行公司,不仅受系统风险影响,而且还需承受其行业特有的风险。将债券按发行公司所属行业进行分类,然后利用分组t关联函数研究债券组合的信用风险。实证结果表明:相比t关联函数而言,利用分组t关联函数刻画债券组合信用风险相关性能得到更大的VaR和ES值。这说明当债券的异质性程度大时,分组t关联函数比t关联函数能更好地刻画债券组合的极端风险。     

IDMA based MAI mitigation scheme with low complexity and low latency

High complexity and high latency are key problems for multiuser detection (MUD) to be applied to a mobile station in cellular networks. To tackle these problems, an interleave division multiple access (IDMA) based multiple access scheme, grouped spread IDMA (GSIDMA), is proposed. In a GSIDMA system, lower complexity and latency for mobile stations can be achieved by appropriately dividing active users into different groups. The system model of GSIDMA is constructed and followed by analysing on its system capacity, complexity and latency, and bit error rate (BER) performance. The extrinsic information transfer (EXIT) chart is used to analyze the convergence behavior of the iteration process. The grouping method and interleavers-reuse issue for GSIDMA are also discussed preliminarily. The analyses and simulation results indicate that the complexity and latency of the proposed scheme are much lower than those of IDMA, whereas its BER performance is close to the latter. The properties of low complexity and low latency make it more feasible for the practical implementation.     

光伏系统中蓄电池管理策略研究

为延长蓄电池使用寿命,提出了适于光伏系统的蓄电池充电控制策略和蓄电池分组管理策略。建立了光伏蓄电池系统主要元件(光伏电池、蓄电池和双向功率变换器等)的数学模型;基于光伏电能的随机和间断特性及蓄电池的充电特性,设计了一种基于电流调节的蓄电池充电控制策略;将蓄电池分组,集中有限光伏电能对一组蓄电池充电,使其快速达到充满状态,并循环针对不同组实施该策略。使用MATLAB/Simulink搭建了光伏蓄电池系统的仿真模型,并对其运行性能进行了分析。仿真结果表明:推荐使用的蓄电池充电控制策略可实现光伏电能的充分利用;分组管理策略可使蓄电池避免长期处于欠充状态。     

基于IP区分服务的实时视频流传输

传统Internet的尽力而为服务无法满足用户对视频传输的高带宽需求及严格的QoS保证[1].本文在分析了区分服务体系结构及其各部分功能模块的基础上,给出了一种基于IP区分服务的MPEG视频分组标记算法,并进行了仿真实验和性能分析,结果表明这种对MPEG不同类型的帧以不同的PHB方式来调度转发的机制是有效的.     

基于加权双质心支持向量聚类的机群编队分组

针对机群编队分组问题,提出了一种加权双质心支持向量聚类算法。所提算法在支持向量训练时引入最大熵原理,快速求解Lagrange乘子;针对样本特征对聚类结果的贡献不同,在聚类标识过程中,引入加权密度质心,提出了加权双质心聚类标识,并在典型数据集上验证了所提算法的有效性。通过对机群编队分组模型的描述,建立了机群聚类时一个目标点需要的特征集,完成了编队分组的仿真实验。仿真结果表明了所提算法能够针对应用的具体样本集实行快速聚类分析,并保证聚类结果的有效性。     

基于分组数据的若干分布族的参数估计

介绍了一种对基于分组数据的若干分布族进行参数估计的方法．所得估计具有良好的收敛性,同时模拟结果也表明这种方法的可行性．     

自适应分组量子衍生蛙跳算法

为提高传统蛙跳算法的优化能力,基于组内平均目标函数值实施动态分组,采用多量子比特概率幅实施个体编码,基于组内最优蛙和组间最优蛙确定旋转角度,采用基于张量积构造的多比特量子旋转门实施组内最差蛙的更新.标准函数极值优化的实验结果表明,该算法的单步迭代时间较长但优化能力较传统蛙跳算法约有两个数量级的提高,从而表明提出的分组策略和编码方法切实能够提高传统蛙跳算法的优化能力.     

负相协样本多维边际密度的经验似然推断

研究负相协样本多维边际密度函数的经验似然置信区间的构造,证明了负相协样本多维边际密度函数的分组经验似然比统计量的极限分布为卡方分布,由此结果可构造多维边际密度函数的经验似然置信区间.