变载频带通信号的多速率采样

对处于非整数带位的带通信号,一阶采样往往要引起频谱混迭。提出了一种用多抽样率技术实现欠采样的方法,借助于修正采样率,该方法较好地解决了可变载频带通信号的频谱混迭问题。还提出了用多抽样技术实现欠采样的三种方式     

一种复杂系统研究方法——基于多智能体的整体建模仿真方法

本文在对一般复杂系统进行研究分析的基础上,针对目前国内外的研究现状,提出了一种研究复杂系统的新方法－基于多智能体的整体建模仿真方法,对这种方法的操作流程和步骤进行了详细的说明,并介绍了支撑这种方法的ＳＷＡＲＭ仿真平台,最后指出了这种建模仿真方法在军事和经济系统中的应用前景。     

密钥共享体制

讲述了密且共享体制的基本概念和数学模型以及同态密钥共享体制,分析了理想存取结构和拟阵之间的对应关系。研究了完全密且共享体制的最优信息率。讨论了在实际应用中非常重要的多密钥共享和密钥共享体制中的防欺骗问题。     

多形状参数的均匀B样条曲线

利用分段积分的方法并引入多个形状参数,将单形状参数的均匀B样条曲线推广到多形状参数的情形;这类曲线具有标准的均匀B样条曲线及单形状参数的均匀B样条曲线的主要性质,如连续性、凸包性等;根据形状参数的各种不同取值,这类曲线既能整体地又能局部地调控其形状,由此生成的曲线与曲面,作为一种新的几何造型方法,可应用于CAD/CAM领域。     

基于SVM的多特征图像隐秘分析

文章通过分析研究隐秘图像和正常图像小波子带系数高频部分的统计特征,从纹理统计矩、DCT系数直方图矩和上下文块之间的相关性方面来提取特征,组成特征向量,并采用SVM方法进行分类,实现了一种从不同类型、不同角度提取多个特征的图像隐秘分析算法,解决了现有通用性隐秘分析算法特征提取不足的问题。实验结果表明,这是一种有效的、高精度的及通用性的检测方法。     

基于协作式深度强化学习的火灾应急疏散仿真研究

火灾是威胁公共安全的主要灾害之一,火灾产生的高温和有毒有害烟气严重影响了疏散路径的选择。将深度强化学习引入到应急疏散仿真研究,针对多智能体环境提出了协作式双深度Q网络算法。建立随时间动态变化的火灾场景模型,为人员疏散提供实时的危险区域分布信息;对各自独立的智能体神经网络进行整合,建立多智能体统一的深度神经网络,实现所有智能体之间的神经网络和经验共享,提高整体协作疏散效率。结果表明：所提方法具有良好的稳定性和适应性,训练和学习效率得到提升,具有良好的应用价值。     

基于启发式的多机器人SLAM地图融合方法研究

同步定位和地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）是移动机器人在未知环境中完成地图构建和定位任务的关键技术。针对多机器人SLAM中的地图融合问题,提出一种启发式的搜索方法引导局部地图的重复区域进行地图融合。每个机器人可以在不了解其相对位置的情况下建立局部地图,并将局部地图信息发送至同一工作站中,以局部地图的相似性为判断指标融合得到最优的全局地图。在机器人实物平台上进行验证,结果证明了多机器人SLAM的地图融合算法的有效性和准确性。     

基于三层并行逐步优化算法的多水源区域内水资源智能调配方法

多水源区域内水资源的目标量通常较多,对其进行水资源调配时存在目标查找困难、调配精准度低等问题.为了有效解决上述问题,提出一种基于三层并行逐步优化算法的多水源区域内水资源智能调配方法.首先建立了考虑经济效益、社会效益以及生态环境效益的目标函数,并计算了三者的具体权重,以作为下一步水资源调配的参照基准.然后采用三层并行逐步优化算法将调配分为决策、查找及优化更新三大步骤,同时结合莱维飞行算法查找决策模型中的最优目标解,通过不断迭代优化更新目标值与调配值间的正向差值,并利用修正函数缩小二者间的差异,以实现水资源的高效调配.最后通过仿真实验证明,所提出的基于三层并行逐步优化算法的多水源区域内水资源智能调配方法具有较高的精准度、较强的稳定性和较广的适用范围.     

陆空平台旋翼叶型参数气动性能多目标优化研究

陆空平台兼具旋翼无人机和无人车的特点,对各种室内外复杂作业环境均有较佳的适应性,但不同作业环境对旋翼的升力、悬停效率等气动性能的需求并不一致,单一叶型难以满足这种差异化需求.针对此问题,基于类函数/形函数方法,以伯恩斯坦多项式对翼型弦长、扭转角和旋翼前缘位置沿径向的分布进行了参数化表述,实现原旋翼叶型的三维参数建模重构,随后采用数值方法进行了关键叶型参数对气动性能的敏感性分析.计算结果表明,翼尖附近的弦长和扭转角对气动性能影响较大,且弦长和扭转角间存在明显的交互效应.据此以升力和品质因子为目标,对原旋翼叶型进行了多目标优化设计并进行了试验验证,试验结果表明,高升力叶型的旋翼升力系数提高了13.2%,高品质因子叶型的旋翼品质因子提高了37.8%,基于伯恩斯坦多项式与类函数/形函数方法结合的叶型三维参数化优化方法,能够有效提升旋翼升力或品质因子等气动性能指标.     

采用仿鲤科鱼C型启动构型叶片的多翼离心风机气动性能研究

受鲤科鱼类C型启动逃逸反应时高效率游动姿态及其周围涡流特征的启发,进行叶片仿生设计,以提升多翼离心风机的气动性能。首先,采用逆向工程方法获取了鲤科鱼C型启动姿态时鱼体中心线方程和水平剖面轮廓线方程,以C型启动时鱼体中弧线为基准,设计了仿生等厚叶片。其次,通过多翼离心风机气动性能数值计算和实验测试,得到了具有最佳进口安装角的仿生等厚叶片(O-BETB),采用O-BETB的多翼离心风机的风量增加了6.8%,噪声下降了0.5 dB(A)。最后,将仿生重构的鱼体流线型轮廓与O-BETB相耦合,得到仿生耦合叶片(CBB),以进一步提高多翼离心风机气动性能。结果表明：当采用CBB时,多翼离心风机的风量增大了8.3%,噪声下降了1.1 dB(A)。基于流场分析,发现具有仿生中弧线和鱼体轮廓特征的耦合叶片在前缘进口角及叶片型线具有更好的引流导向作用,叶间流道的低速分离旋涡明显小于另外两种叶轮;叶片尾缘的尾迹涡脱落引起气流不均匀性程度也最弱,有效缓解了尾流与蜗舌、蜗壳之间的非定常相互作用。通过多翼离心风机声场特性的分析,发现多翼离心风机的气动噪声主要集中在中低频段。CBB的采用,叶轮通道内分离涡被抑制,...