多变量离散灰色模型及其性质

构建了多变量离散灰色模型,并将该模型与传统GM(n,h)模型对比研究,通过系数变换,该模型可以和GM(n,h)模型相互等价,从而架构了离散灰色模型与传统灰色模型的研究桥梁.在此基础上研究了数乘变换对其参数取值的影响,结果表明模型的模拟和预测值只与因变量的数乘变换有关,而与自变量的变换无关,模型的相对误差与所有变量的数乘变换都无关,这些结果对灰色模型系列性研究有重要意义.     

基于对偶四元数的航姿系统姿态更新算法研究

以微小型捷联航姿参考系统为研究对象,建立基于对偶四元数的导航系统姿态更新解算参数模型。该方法区别于描述刚体纯旋转变换的四元数方法,将载体系与地理系之间坐标转换的旋转与平移过程进行统一、融合,通过建立最小方差目标方程,求解最优的姿态更新矩阵。构建Kalman滤波方程,最终确定载体姿态,航向角实时信息。仿真表明,对偶四元数所建姿态四元数误差的均值与均方差均小于0.002。Kalman滤波器构造符合实际系统要求,在传感器测量精度有限的情况下,可使俯仰角、横滚角、航向角误差分别减小到0.1°,0.1°,0.2°。     

两层供应链的多物品共同补货策略研究

研究了由单制造商和单销售商组成的两层供应链中多物品的生产和补货问题,其中所有物品拥有共同的生产线、配送路线等,且需求确定.为研究供应链上下游企业合作和多物品之间基于基本时段的共同补货对供应链总费用的影响,建立了四种生产一补货模型,然后分析了模型的最优解特性,并给出了搜索算法.算例表明,制造商零售商联合决策下基于基本时段的多种物品共同生产、共同补货,使得供应链的费用最低.此外,将这种基本时段方法和公共周期方法的共同补货策略进行比较,发现基本时段方法策略更优.     

UCAV编队协同对地攻击决策系统研究

针对UCAV编队对地攻击系统,提出了有人机UCAV联合编队协同对地攻击的概念,分析了有人机UCAV编队对地攻击的体系框架,提出了编队对地攻击的系统结构及其功能划分,给出了对地攻击的作战流程.基于UCAV编队对地攻击决策的复杂性,决策信息的分布性以及决策过程的层次性,提出了UCAV编队时地决策知识的表达和推理方法.     

基于关联规则分析的组合拍卖竞胜标决定算法

组合拍卖竞胜标确定问题(WDP)是一个NP-完全问题,其算法研究一直是运筹学、人工智能和计算机科学等领域持续关注的热点.本文提出基于关联规则数据挖掘技术的组合拍卖竞胜标算法,并通过与经典的WDP精确算法和近似算法的比较,证明了该算法的有效性,为组合拍卖WDP算法提供了新的研究思路和方法.     

基于理性期望的利率期限结构预期理论与期限溢酬

推导了两种检验期限结构预期理论的方法.指出基于这些回归方程来检验预期理论,实际上是对理性期望、期限结构预期理论和期限溢酬不变的联合检验,实证研究中对预期理论的拒绝可能是由于未考虑到期限溢酬的时变性.在此基础上,基于Kalman滤波的期限溢酬估计模型.提出了一个利用即期利率数据.利用上海证券交易所国债交易数据对该模型进行实证研究,分析了该市场期限溢酬的行为特征.     

MIMO雷达子阵级m-Capon方法研究

针对多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达虚拟阵列孔径大,典型的降维空时自适应处理（space time adaptive processing, STAP）方法--m-Capon法无法适用的问题,对子阵级m-Capon法进行了研究,并与相应的相控阵雷达3-Capon方法进行了比较。计算机仿真结果表明,处理器维数相同时,子阵级3-Capon方法性能明显提高,但非主杂波区误差鲁棒性差;子阵级1-Capon法在非主杂波区性能明显提高,但主杂波凹口太宽。在实际应用中,可综合运用两种方法对主杂波和非主杂波区分开处理,为工程实现提供可靠依据。     

矢量阵相干宽带MVDR聚焦波束形成

研究了两种矢量阵相干宽带MVDR聚焦波束形成方法:CSS-MVDR聚焦算法和STMV聚焦算法。两种方法将相干宽带MVDR高分辨方位估计方法及矢量阵信号处理技术与聚焦波束形成相融合,较常规聚焦波束形成具有更高的分辨力和更低的旁瓣级,能解决左右舷模糊问题并提高处理增益,可有效提高辐射噪声源近场定位识别效果。两种方法均可直接处理相干宽带信号,对于实际水声信号具有更高的适用性,具有较高的工程应用价值。通过仿真研究验证了相干宽带聚焦算法具有优越的空间分辨能力。     

植物群落性状不定等规律与联系数学

栽培植物群体构成栽培植物群落.群体性状集合成群落性状.由于群体的相辅性状和相克性状以及结构等原因,群落的性状不一定等于其群体性状之和,数学模型为:w(∧∨)Σx1.应用联系数学的理论和方法证明栽培植物群落性状不定等规律,调控群落性状和评判群落优劣,具有重要的理论和实际的意义.表1,参6.     

Online blind source separation based on joint diagonalization

A now algorithm is proposed for joint diagonalization. With a modified objective function, the now algorithm not only excludes trivial and unbalanced solutions successfully, but is also easily optimized. In addition, with the new objective function, the proposed algorithm can work well in online blind source separation (BSS) for the first time, although this family of algorithms is always thought to be valid only in batch-mode BSS by far. Simulations show that it is a very competitive joint diagonalization algorithm.