带有记忆项的半线性板方程解的衰变估计

研究多维空间Rⁿ(n≥1)中带有记忆项的半线性板方程的初值问题.在傅里叶空间中,得到线性问题解的衰变估计.介绍了一系列时间加权索伯列夫空间,运用压缩映射定理,在足够小的初值假设下,得到半线性问题解的全局存在及最佳衰变估计.     

带有局部干扰的Euler-Bernoulli梁方程的稳定性分析

为了丰富控制理论中关于系统稳定性问题的理论,以Euler-Bernoulli梁方程为研究对象,研究了带有局部干扰的Euler-Bernoulli梁方程的稳定性问题。设计了一个基于输出的反馈控制器用于抑制干扰产生的影响,采用极大单调算子理论证明非线性闭环系统的适定性,即证明闭环系统的解的存在性与唯一性。设立适当的状态空间,定义适当的内积,进一步定义了符合此状态空间的非线性算子,将系统转化为抽象发展方程的形式,在此基础上,证明了闭环系统的解的存在性与唯一性。通过构造合适的Lyapunov函数,对闭环系统的稳定性问题进行研究,证明了闭环系统的渐近稳定性。结果表明,设计出合适的抗干扰控制器是研究系统稳定性的基础,研究带有局部干扰的Euler-Bernoulli梁方程的稳定性能够证明系统是具有渐进稳定性的,此方法可以推广到对诸如波方程、Timoshenko梁方程、薛定谔方程等系统的研究。     

基于非线性密度流试验的平流差分方案

为考察平流差分方案对高分辨率非静力数值模式的影响,利用非线性密度流试验,对比分析了在不同分辨率情况下气候研究与预报模式中不同平流项差分方案对大气非静力运动的描述能力。结果表明:模式分辨率是影响试验结果的重要参数,提高模式的分辨率有利于提高模拟的结果;无论是水平平流项差分方案还是垂直平流项差分方案,当选取偶数(2,4,6)阶时,模拟结果在下边界都存在不同程度的小尺度扰动,与参考解偏差较大;选取奇数(3,5)阶时的效果明显优于偶数(2,4,6)阶;水平平流项差分方案取5阶,垂直平流项差分方案取3阶时都能得到最好的模拟效果。     

多路GNSS欺骗干扰信号功率控制策略

为满足多路GNSS欺骗干扰信号整体获得目标接收机高捕获性能的实际应用需求,设计了一种多路信号互相关干扰约束下的信号功率最优控制策略。分析了多路欺骗信号功率对噪声基底的影响,研究了在此情况下欺骗信号的捕获性能。以噪声基底上升和欺骗信号相对捕获概率为约束,构建了控制策略的目标函数,利用遗传算法进行寻优计算。仿真结果表明,该策略实现了多路欺骗信号的捕获性能优于真实信号,且此时噪声基底的抬升不超过10 dBW,欺骗信号功率不具有相关性。     

不同战场环境下超低空导弹目标抗多径方法

多径干扰是影响超低空探测的主要因素,针对防空导弹对超低空导弹目标探测问题,研究了不同战场环境下的抗多径方法。采用物理光学法与等效电磁流混合方法(PO+MEC)快速获取导弹目标的电磁散射特性,结合传统的四路径模型,并引入导引头天线方向图对其进行修正,提取出不同战场环境下超低空导弹目标的多径干扰。仿真结果表明,不同的战场环境对应着不同的布儒斯特角,混凝土、半干地、干地和湿地环境下所对应的布儒斯特角分别为30°、26.5°、21.5°和10.5°;当导引头采用VV极化方式以布儒斯特角下视探测超低空导弹目标时,多径干扰达到极小水平,所接收信号的信干比达到极大水平,此时导引头对于超低空导弹目标的探测能力最强,目标回波最为明显。仿真结果对于防空导弹弹道优化具有借鉴意义,为超低空对抗打下基础。     

高频地波雷达射频干扰抑制研究

针对射频干扰与回波信息在幅度和频域分布上的不同特性,提出了一种改进的经验模态分解(EMD)算法.该方法首先对包含回波信息和射频干扰的原始信号乘以给定的高频信号,将其搬移至高频带,然后通过EMD将回波信息和射频干扰分解到不同的本征模态函数(IMF),在每个IMF中对高出阈值的干扰部分置零,最后将处理后的IMF相加重构信号,并搬移回原频带.达到在抑制射频干扰的同时,无损干扰位置处的回波信息.该方法处理速度快捷,满足雷达实时处理要求.实测数据验证表明:提出的算法改进了原始EMD算法的缺点,并且在不损失回波信息的基础上最大程度地抑制了射频干扰.     

一类具阻尼项的偶阶中立型微分方程的振动性分析

考虑一类具有分布时滞和阻尼项的偶数阶、非线性中立型泛函微分方程,利用广义Riccati变换、H函数法和微分不等式技巧,建立其一切解振动的若干充分条件.     

具有随机扰动项和混合时滞的神经网络在有限时间内的控制同步

研究一类具有随机扰动项和混合时滞的神经网络在有限时间内的控制同步.通过李雅普诺夫稳定性理论、随机微分方程理论、伊藤公式以及一些不等式方法,在p-范数下得到了新的有限时间内同步的充分条件.     

基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络

针对异构无线网络的空闲信道检测准确率及网络吞吐量的优化问题,提出一种基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络.首先,所提出的认知异构网络系统模型采用多个中心次用户(Center Secondary Users,CSU)节点协助其他节点进行频谱感知,并引入了能量检测阈值,在提高空闲信道检测准确率的同时节省检测能耗.接着,采用最大化数据速率的联合优化方程,在干扰功率的限制约束下为节点分配最佳的发射功率,降低干扰程度并优化网络吞吐量.实验仿真结果表明,相比较基于集群的协作频谱感知分配策略算法和基于QoS约束的能量感知竞争功率分配算法,该算法的网络吞吐量分别提升了3.4%和1.5%,平均频谱利用率分别提高了9.3%和7.4%.     

混行自行车道超车干扰与车道设计

基于上海市非机动车道113起助动车超越自行车事件,通过分析超车助动车和被超自行车行驶轨迹,提出了助动车超车干扰强度指标.超车干扰强度指标同时考虑了助动车和自行车速度的差异,以及超车时两车间距的特征.研究发现,当助动车超车干扰强度大于临界值时,被超自行车侧向加速度波动率明显降低.然而,超车干扰存在边际效应,即随着超车干扰的持续增大,自行车侧向加速度波动的减少幅度却在降低.利用K-means++算法对超车干扰强度进行了分级,认为自行车道单车道宽度在1.1 m到1.3 m之间,且同时对助动车实施25 km·h-1的限速,能有效减小超车干扰的严重程度.