飞行仿真器综合显示系统关键技术研究

介绍了综合显示系统的概念,以及国内外发展的现状;提出了在飞行仿真器平台上综合显示系统的框架结构,并研究了其中的关键技术。采用模糊逻辑推理算法实现多传感器/多数据源、多分辨率信息的数据融合;图像融合方面主要处理了二维显示与三维显示并存的问题;在系统的设计和实现上,运用了组件化的思想和技术。最后,概述了综合显示系统的发展趋势。     

高频数据的加权已实现极差波动及其实证分析

高频金融时间序列的分析与建模是金融计量学的一个崭新的研究领域。已实现极差波动是针对高频金融时间序列而开发的一种全新的波动率度量方法。文章首先证明了已实现极差波动是比已实现波动更有效的波动估计量。然后基于日内波动的特征。给出考虑“日历效应”的加权已实现极差波动。并说明了已实现极差波动只是加权已实现极差波动的特例。最后。通过对深圳股市实证分析。证实了加权已实现极差波动是比已实现极差波动更有效的波动估计量。     

基于多维伪F统计量的基因表达动态聚类分析方法研究

K-均值聚类分析算法是一种广泛应用于基因表达数据聚类分析中的迭代变换算法，它通过指定类别数K-基于给定的聚类目标函数，并采用迭代更新的方法，使得最终的聚类结果的目标函数值为极小值，达到较优的聚类效果。针对K-均值聚类分析算法存在参数依赖性强，且在整个聚类过程中类的数目无法改变的缺点，引入动态调整聚类个数的思想和多维伪F统计量，提出了一种基于多维伪F统计量的基因表迭动态K-均值聚类算法。实验结果表明该算法可以动态调整聚类个数，给出最佳聚类数目，从而获得较好的聚类质量．     

分布式星载SAR回波仿真的并行化计算研究

对分布式星载SAR系统地面回波仿真程序并行化算法进行了研究。重点介绍了分布式小卫星SAR系统多星协同工作的仿真策略、各并行节点任务的分配策略和并行节点问大量数据传输的策略。实验证明此并行化算法具有较高的加速性能，具有实际的应用前景。     

有效区分决策单元的数据包络分析方法

针对传统数据包络分析模型不能区分有效决策单元以及不同决策单元的效率缺乏可比性问题,引入最优和最差两个虚拟决策单元,提出一种有效区分决策单元的DEA模型.该方法借助两个虚拟决策单元,建立模型,求出一组公共权重,并以此为基准计算每个决策单元的效率指数,实现决策单元的排序.通过实例,与其它方法比较,验证该方法在区分决策单元方面更有效.     

基于LDPC的不均等错误保护H.264抗误码算法

从最新的H.264视频压缩标准出发,提出一种基于数据分类和LDPC的不均等错误保护的策略。根据H.264数据分类中信息比特重要性的不同,对其进行不均等错误保护,即对信道中优先级较高的数据,采用码率低,抗误码性能更好的LDPC编码传输,以提高传输效率。仿真结果表明,这种联合的信源信道编码算法在AWGN信道下具有比以前的一般算法(如Turbo码)更好的适应性和更强的健壮性。     

雷达组网中联合数据关联与偏差估计方法研究

针对雷达组网目标跟踪系统中,单雷达系统偏差严重影响多雷达航迹数据关联及融合跟踪质量的问题,提出了一种联合数据关联与系统偏差估计的方法。该方法利用对雷达系统偏差不敏感的新特征量———目标参照拓扑对多雷达航迹进行自适应的预关联,然后根据关联质量选择可靠的关联航迹对作为雷达系统偏差估计的先验信息,最后应用递归最小二乘算法进行偏差估计,估计结果可为预关联过程提供依据。在无需外界提供关联先验信息的情形下,该方法实现了对静态系统偏差的在线估计,从而可以进行及时的校准,保证了后续数据处理的有效性,具有很高的工程应用价值。仿真结果表明了该方法的有效性。     

利用WMAP和Boomerang宇宙微波背景辐射数据寻找CPT破缺迹象

现代宇宙学研究认为，宇宙中存在着一种神秘的暗能量。如果这种暗能量随宇宙的膨胀而演化，并与电磁场发生Chern-Simons（陈省身-西蒙斯）相互作用，就有可能破坏电荷-宇称-时间反演（CPT）对称性成立的条件，这会使光子的偏振方向在传播中发生改变。中科院国家天文台冯波等与中科院高能所及德国理论物理研究所合作，设计出了一种用宇宙微波背景辐射偏振检验CPT对称性的新方法。并利用这种方法分析了美国WMAP卫星和Boomerang南极气球实验发表的最新数据，发现了存在CPT对称性破缺的迹象。如果这一发现得到进一步证实，将大大加深人类对自然界对称性的认识，并有助于人们了解宇宙暗能量的本质和正反物质不对称性的起源。     

时空数据库查询研究

随着移动定位技术的飞速发展，追踪移动对象以提供定位服务（10cation-based services，LBS）已变得切实可行。一般地，定位服务器被构建为一个移动对象数据库。主要讨论在移动对象数据库中查询时空数据的相关核心技术，包括数据模型、索引结构。并给出了一种可用于LBS环境下的相关实现。     

基于协作过滤的Web日志数据预处理研究

协作过滤是当今应用较为成功的个性化服务技术，Web日志可以为个性化服务技术提供重要的数据源，只要对日志数据进行高效预处理，就能提高协作过滤算法有效性和个性化服务质量。结合实际日志数据的处理，给出了基于协作过滤的Web日志数据预处理过程结构图和一种可行的数据预处理方法，该方法不仅可以提供更加干净、规则的数据源，而且在用户兴趣度量方面，弥补了以往诸多兴趣度量方法的不足，为协作过滤算法提供了更加准确的数据支持。