空分复用无线自组网跨层设计的NS2仿真研究

为了有效支持节点装备多天线的无线自组织网络的跨层协议设计。利用基于空分复用技术的物理层和接入层联合网络容量分析模型扩展NS2,构造了一个通用仿真平台,使其支持网络跨层空分复用接入协议。理论分析与仿真结果表明扩展后的NS2能够有效支持空分复用跨层协议设计。仿真证明对节点装备多天线的网络进行特别的跨层联合协议设计能够有效提高网络吞吐。     

一种基于梯度域的三维军标绘制方法

为提高三维战场环境仿真中军标的标绘速度,提出一种基于梯度域的三维动态军标快速绘制方法。本方法首先提取军标覆盖区域的地形数据,通过梯度域计算获取对地形形状影响最大的若干特征点;通过特征合并对特征点进行进一步精简;通过对特征点进行样条插值,实现三维军标控制曲线的平滑过渡。实验证明,通过本绘制方法可以实现军标的快速绘制,并能使军标在动态运动过程中保持地形匹配,可显著提高军标绘制效率。     

有向多重边复杂网络的自适应同步控制

基于网络拆分的思想,将具有不同时延的多重边有向复杂网络进行拆分,建立了具有非线性耦合节点的多重边有向复杂网络模型,并对其自适应同步控制加以研究.运用Lyapunov稳定性理论并结合自适应控制方法,给出了外部耦合系数未知的情况下自适应同步控制器的设计,最后以陈系统为例对多重边有向复杂网络进行数值仿真,验证了控制策略的有效性.     

基于CCPSO及PP模型的洪灾评估方法及其仿真应用

以求解洪水灾情评估问题为背景,针对洪灾评估模型参数难以优化这一问题,研究了一种混沌文化粒子群算法(CCPSO)。该算法将PSO纳入文化算法的框架,并在算法中引入局部遍历搜索性能较强的混沌搜索,组成基于PSO的群体空间以及基于混沌优化的信念空间,通过两个种群的独立演化及信息交流来提升算法的全局寻优能力。典型的测试函数的测试结果表明,CCPSO可以有效克服PSO存在的早熟收敛问题,全局收敛能力较PSO有较大提高。同时,为提高洪水灾情评估的灾情分辨率,提出一种基于CCPSO及投影寻踪模型的洪灾评估方法,该方法采用一种修正Logistic曲线来建立洪灾评估的投影寻踪模型,并使用CCPSO来优化投影指标函数以及模型参数。仿真应用结果验证了该方法的合理性及有效性。     

特征曲线下的模糊最优投资模型研究

在分析Markowitz风险测度下的组合证券投资模型所存在的复杂计算问题的基础上,利用特征曲线,提出了以β系数为风险度量的组合投资模糊最优化模型,从而大大地简化了计算,为投资决策提供了方便.所给出的投资模型充分反映了系统风险和非系统风险对组合投资的不同影响,便于我们对投资风险进行分析.最后给出了一个释例说明方法的应用.     

直线电机地铁车辆曲线通过建模与仿真

分析了直线电机轮轨交通系统车辆与轨道结构的特点，针对广州地铁4号线车轨系统的特征，建立了其动态曲线通过模型。通过仿真计算得到了曲线半径、超高以及行车速度对车辆曲线通过时动力特性的影响规律。通过此项研究，为进一步探讨直线电机车辆曲线通过动力特性、优化线路设计参数以及轨道的养护维修工作打下了良好的基础。     

基于ROC曲线的弹道目标识别评估及优化

分析了弹道目标识别的特点，指出弹道真假目标识别在本质上是一个风险最小的寻优过程，等同于Neyman-Pearson决策．在此基础上，提出采用ROC曲线下的面积（AUC）对识别方法进行评估，介绍了AUC的两种计算方法．进一步，提出采用AUC对识别器进行比较及优化，介绍了ROC凸包的基本概念并将其用于识别器优化。进行了相应的仿真实验，结果表明了所提出方法的可行性。     

Hilbert曲线扫描在JPEG隐写分析中的研究与应用

提出了一种具有较高正确检测率的JPEG隐写通用型检测方法.利用Hilbert曲线对JPEG图像DCT系数块进行扫描,使用马尔可夫模型挖掘DCT系数的块间和块内相关性,提取转移概率矩阵作为特征.针对nsF5和MB(model-based)隐写方法的实验表明:此方法能对以上两种隐写方法进行有效检测,相比同类检测方法,其检测率有一定提高.     

Hilbert曲线扫描在JPEG隐写分析中的研究与应用

提出了一种具有较高正确检测率的JPEG 隐写通用型检测方法. 利用Hilbert曲线对JPEG 图像DCT 系数块进行扫描,使用马尔可夫模型挖掘DCT 系数的块间和块内相关性,提取转移概率矩阵作为特征. 针对nsF5 和MB （model-based） 隐写方法的实验表明：此方法能对以上两种隐写方法进行有效检测,相比同类检测方法,其检测率有一定提高.     

苎麻和棉纤维自动识别研究

基于纤维纵向表面条纹的图像处理分析,本文介绍了一种新的方法用于实现苎麻和棉纤维种类识别。首先,利用LoG（Laplacian of Gaussian）和细化算法提取了纤维表面条纹;其次,沿着弯曲的纤维的骨架线将纤维表面条纹进行投影,同时提取6个用于纤维种类识别的特征参数;再次,根据最大概率原理,在特征参数的概率分布曲线基础上建立用于识别的公式;最后,利用自适应识别测试确定识别公式中的权重系数。大量识别试验表明,利用该方法对苎麻和棉纤维的自动识别错误率低于7％。