复杂多卫星系统的综合建模与仿真

如何分析、评价和优化复杂的多卫星系统是人们关心的重要问题，而行之有效的解决途径是建立综合性的建模和仿真环境。为此，分析了多卫星系统的复杂性特征，研究了相应的建模和仿真方法，并以对地成像观测和电子侦察卫星系统为重点研究对象，以构建柔性软件为目标，采用面向对象的方法和基于组件的技术，设计实现了“多卫星系统综合效能仿真分析软件”(MSSE)。文章最后介绍了软件的主要功能和实现机制。     

基于可拓-集对的经济策略生成方法

提出经济策略的概念，经济策略不是最优策略，经济策略也不等同于满意策略。经济策略的生成是决策科学研究的一个重要内容。以可拓方法和集对分析为基础，提出一种适合于生成经济策略的新方法——基于可拓一集对的经济策略生成方法，并以赈灾物资的管理为例．介绍该方法的应用步骤。     

攻击机编队对地攻击损伤评估研究

为了分析机群对地攻击的损伤,提出了三种不同情况下的损伤评估方法.首先给出了常用的平均分配防空火力时的机群对地攻击的损伤评估方法;然后分析了"不打中一个,不打另一个"的防空火力最优分配原则,即保证攻击序列中的第一次攻击的方向总是对着机群中没被击落的飞机,并提出了在该最优分配原则下的攻击机编队的损伤评估算法;最后提出了在最优分配防空火力基础上考虑攻击机防卫物资消耗下的编队损伤评估方法,并对各种评估方法进行了仿真计算和比较.     

实时检验泡沫：基于严格局部鞅判别的泡沫检验方法

实时检验泡沫并对市场参与者和监管者进行预警,有利于防范和化解金融风险。基于检验泡沫的严格局部鞅判别原理,在RKSH方法的基础上拓展了一种倒向滚动检验方法（BSLM）,并通过蒙特卡洛仿真和实证分析验证了新方法的有效性。研究发现：相对于传统严格局部鞅判别方法,BSLM方法对距离当前时刻较近的泡沫具有更高的检验势,并且能更早地事前预警泡沫;在对中国股票市场主要指数2000~2015年的泡沫检验中,新方法能判断泡沫的生成时间和破灭时间,发现上证指数和深圳成指的泡沫具有较强的联动性。     

网络路径容量测量算法仿真研究

网络路径容量的测量在网络管理、网络规划与设计、提高网络应用程序的性能等方面，都具有重要意义。现有的网络路径容量测量工具都是采用Pacbt Pair测量算法设计的，这些测量工具在实际使用中的性能不尽人意。Packet Pair测量算法的ns-2仿真测量分析表明：网络在重载时Packet Pair测量算法不能正确测量出网络路径的容量；Packet Pair测量算法中的测量分组的长度并不是采用最大值为最佳。根据仿真测量分析的结论，提出了Double Packet Pair网络路径容量测量算法，改进了原有算法测量速度慢，重载环境下测量精度不高的缺点。     

EOF-CCA统计模型在雨量估算中的应用

EOF和CCA是近年来发展起来的统计学方法。笔者将两者结合起来，建立两个物理量场的相关关系模型，并应用于雨量估计，为温带地区(主要是洋面和地面雨量站稀少地区)估计降水量提供了新的有效途径。     

基于法向映射的复杂模型的实时绘制技术

为了达到绘制实时，通过用简化的、带有法向映射的三角形模型来逼近原始复杂模型是一种非常有效的方法。算法针对地形模型和一般的三角形网格模型，提出了不同的法向映射的构造方法。这些方法能充分利用现今图形卡的加速功能来快速地生成法向映射纹理。对于已生成的带有法向映射的简化模型，算法给出了两种实时绘制技术，一种方法是适用于一般图形卡，另一种是适用于具有硬件加速的像素渲染功能的图形卡。实验结果显示，算法能在保持较高的绘制帧率的同时保留与原始模型相近的细节。     

有向相似性对协同过滤推荐系统的影响研究

为研究用户的相似性对协同过滤个性化推荐算法的影响,认为用户的有向相似性应该由邻居用户指向目标用户,而非由目标用户指向邻居用户。基于该思想,提出了一类改进的协同过滤算法。通过对Movielens数据集的实验分析,结果发现改变用户相似性的方向可大幅提高推荐结果的准确度和推荐列表的多样性。进一步,强化相似度高的用户的推荐强度可大幅提高推荐效果,算法的准确性可提高17.94%,达到0.086 4,当推荐列表的长度为10时,推荐列表的多样性可达到0.892 9,提高20.9%。该工作表明用户相似性的方向是否合理对推荐算法具有非常大的影响。     

Burr-Ⅻ分布在具有随机移走逐步增加截尾模型下可靠性指标的Bayes估计

在具有随机移走的逐步增加Type-Ⅱ截尾模型下,假定每一个失效时刻移走的未失效样本数都服从二项分布,当Burr-Ⅻ分布中两个形状参数均未知时,分别在q-对称损失函数和LINEX 损失函数下给出了两个未知形状参数、移走概率以及可靠性指标的Bayes估计和Bayes后验区间估计,并给出了参数估计的容许性证明.最后利用Monte Carlo方法对各种估计结果进行了模拟分析.     

基于前后向协方差矩阵投影的信源数估计算法

针对均匀线阵的信源数估计问题,提出了一种基于前向-后向采样协方差矩阵正交投影的多目标信源数快速估计算法。该算法将经过酉变换后的前向-后向采样协方差矩阵的列矢量做Gram-Schmidt (GS)正交化,并将正交化后矢量的模值与一个自适应判决门限做比较来估计信源个数。该判决门限根据阵列采样协方差矩阵估计误差的渐近分布特性推导得到。计算机仿真证明了该算法的正确性和有效性。