不完全信道状态信息条件下Turbo-BLAST系统中注水天线选择和功率分配算法

该文针对信道估计有误差情况,在不完全信道状态信息条件下提出了一种适用于Tur-bo-BLAST系统的天线选择和功率分配算法,发送端在总功率约束条件下,依据信道状态信息进行发送天线选择,并对选择的天线进行注水功率分配,以获得最大化信道容量.在接收端,采用Turbo原理对接收信号进行迭代检测,以改善系统的误比特率性能.仿真结果表明,采用所提算法不仅可以显著提高系统的信道容量,误比特率性能也有所改善.     

任意随机变量序列的大数定律

设｛Xn,n≥0｝是任意实值随机变量序列,并且尾概率是一致有界于随机变量X0,通过构造适当的鞅,利用鞅收敛定理讨论随机变量序列｛X,n≥0｝的强极限定理和强弱大数定律,得到了大数定律成立的充分条件,推广了费勒在1946年给出的平均值无限时的大数定律。     

星载激光测高仪海面回波的仿真与分析

星载激光测高仪发射的1 064 nm波长激光被波动海洋表面反射,系统接收的时间波形与瞬时海面波浪分布相关。而海面波浪又直接受海面风速影响,因此可以通过观测激光测高仪回波变化监测不同风速下海态变化。本文依据激光雷达方程,利用蒙特卡洛法模拟不同风速下的海面波浪分布,通过光线追击建立海面回波波形仿真器;以地球科学激光测高系统(geo-science laser altimeter system,GLAS)参数为输入,仿真得到不同风速下的海面回波:发现当海面风速在3~10 m/s之间时,回波呈单峰高斯波形,与GLAS发布的实际回波相符;且回波脉宽,以及有效能量反射率(即有效回波能量与发射能量之比)与实测参数误差小于10%。进一步分析可知,回波特征参数与海面风速之间存在显著关联,为利用激光测高仪大规模精确反演海洋表面风速奠定了基础。     

基于SHPB的不同含水状态砂岩动态响应

为研究不同含水状态岩石力学性质的变化规律,并保证仅受含水量这一单一因素的影响,以砂岩作为试验材料,制备饱和系数分别为2.82%、52.11%、100%的干燥、半饱和、饱和三种不同含水状态的岩石试样,进行静载以及8种不同冲击能量作用下的动力学性质的研究.通过试验可知:在静载作用下,相比干燥岩石,半饱和、饱和岩石试样的应力-应变曲线随含水量增加出现了峰值明显降低的现象,抗压强度分别降低了8.12%、19.26%.动载作用下,随应变率的增加,3种岩石强度均呈现不同程度的线性变化,应力-应变曲线出现右移及峰值增加的现象,且干燥岩石与含水岩石在卸载阶段有明显不同的两种趋势,特别是在卸载第二阶段.而在相同冲击能量作用下,岩石的含水量越大,其破碎程度越大.     

赫巴流体在圆管中流动状态的转变

用稳定性参数Y研究了赫巴流体在圆管中的流动状态,得到了确定其流动状态的判据,通过理论分析以及实验资料,对比其他2种流态判别准则计算结果表明,稳定性参数Y具有较好的适应性和准确性。     

回归函数改良核估计的收敛速度

回归函数的核估计在通常情况下需要核函数具有有界支撑 ,随机变量Y要求具有l阶矩 ,其中l>1。在核函数改进为包括无界支撑甚至不可积 ,并且去掉了对Y的矩的其它要求的情形下 ,讨论了回归函数改良核估计在完全样本及在删失样本情形下的收敛速度 ,得出了与原来情形同样的结论 ,推广和改进了文献 [1- 2 ]的相应结果     

带有稳定学习算法的小波神经网络及应用

针对当系统存在未建模动态时,神经网络辨识易产生参数漂移和不稳定的问题,采用输入-状态稳定性(ISS,input-to-state stability)分析方法,获得小波神经网络权值矩阵和小波尺度参数的误差反传类时变学习算法,该算法不带有鲁棒修正即可以实现小波神经网络的鲁棒稳定性.仿真例子表明,此稳定学习算法优于一般的误差反传算法,并将带有稳定学习算法的小波神经网络用于污水处理过程出水水质COD(化学需氧量,chemical oxygen demand)的预测,获得了较好的效果.     

弱半鞅的Doob不等式及收敛定理的应用

首先给出弱上鞅的定义,从而完整了弱鞅的概念,并指出弱鞅、弱半鞅(即弱下鞅)和弱上鞅之间的关系.然后利用弱半鞅的Doob极大值不等式得到了弱半鞅的Doob不等式.最后对Newm an和W right的弱半鞅的基本收敛定理给出了一个应用.     

基于BCRLS-AEKF的锂离子电池荷电状态估计及硬件在环验证

研究有色噪声下的锂离子电池参数辨识与荷电状态(SOC)估计,并进行硬件在环实验验证.在动力电池模型的参数辨识过程中,利用带遗忘因子的偏差补偿递推最小二乘法进行偏差补偿,提高了有色噪声数据的参数辨识精度.在此基础上,利用自适应扩展卡尔曼算法进行SOC估计,使得滤波算法中的估计结果可以随着噪声统计特性的变化而自适应更新,实现了模型参数和电池状态的联合估计.最后,借助BMS测试系统模拟电池电压电流信息输出,完成了硬件在环实验以验证所提出的方法.实验结果表明,利用所提出算法估计得到的电池端电压和SOC误差分别小于10 mV和0.5%.     

PN空间中概率等度连续算子和概率拟有界

本文是运用概率度量的思想来讨论概率等度连续算子,给出了PN空间中概率拟有界集和概率等度连续算子的概念,研究了概率等度连续算子的特性．主要得出了三个研究结论：（1）在一定条件下,刚空间中的概率等度连续算子将概率拟有界集映射成概率拟有界集．（2）PN空间中的概率等度连续算子的收敛算子是连续算子．（3）PN空间中的强有界算子是概率等度连续算子,次强有界的线性算子是连续算子．