非正态响应稳健参数设计的贝叶斯建模与优化

针对非正态响应的稳健参数设计问题,提出一种考虑噪声因子的贝叶斯建模与参数优化方法。首先,考虑经验贝叶斯先验信息,利用贝叶斯广义线性模型构建设计因子与输出响应之间的函数关系;其次,假设噪声因子服从已知的分布,在此基础上利用贝叶斯抽样技术获得考虑噪声因子波动的输出响应模拟抽样值;然后,在给定产品规格的基础上,利用输出响应的抽样值构建符合性后验概率函数,并利用遗传算法对所构建的符合性后验概率函数进行优化,获得对噪声因子波动具有稳健性的参数设计值;最后,结合实际的案例验证了所提方法的有效性。研究结果表明,所提方法有效地刻画了噪声因子的波动对产品或过程质量的影响,从而获得了更为稳健可靠的参数设计值。     

基于图像天空区域分割的去雾算法

为了提升图像去雾效果,提出了基于天空区域分割的透射率合成图像去雾算法,通过雾霾图像构造的概率分布函数,结合迭代阈值分割及天空区域的暗、亮通道以及最大连通性确定出粗分割阈值。利用引导滤波加强天空与非天空区域像素灰度的差异性,实现了精准分割。利用对数自适应变换估计了天空区域透射率,利用改进的暗通道先验算法估计了非天空区域透射率,通过合成对应像素的透射率实现了图像的去雾。实验结果表明,相比其他去雾算法,所提算法在各客观指标上均有所提高,对天空与非天空区域分割准确,去雾图像整体视觉效果良好。     

面向线性调频干扰的空频自适应处理算法

针对卫星导航应用中线性调频(linear frequency modulated, LFM)干扰统计特征时变引起的抗干扰性能下降问题,提出了一种基于数据空时频三维特征分组的空频自适应处理(space-frequency adaptive processing, SFAP)算法。首先通过时频分析方法获取采样数据的时域、频域联合分布,并利用空间相关系数分析相同频率干扰在不同时间的空间相关性,然后对SFAP的采样数据进行分组,将不同时间具有相同频率和到达角参数的采样点分到相同组,最后利用分组后的数据进行协方差矩阵估计、权值计算和自适应滤波,提高了干扰特征值、增加了零陷深度、提升了抗干扰能力。仿真结果表明,所提算法可有效提升卫星导航接收机对LFM干扰的抑制能力,且对存在单个和多个LFM干扰的场景均能适用。     

选择相控阵雷达信号的准则和所用信号的特性分析

本文从雷达信号的基本原理出发,提出了选择相控阵雷达信号形式的准则。分析了常用信号的主要性能,并修正了文献[1]中的错误。     

求解常微分方程的一类线性多步方法

本文给出常微分方程y′=f(t,y)及″=f(t,y)的一类线性多步方法,它们的系数容易在计算机上生成。     

专用计算机的微程序仿真

用户微程序设计和微程序仿真是一项较新的软件技术。本文重点论述微程序仿真的方法和过程,指出它在辅助专用计算机体系结构设计和专用计算机软件开发中的作用。     

基于信号重构的一种系统仿真方法

本文根据信号重构的思想，提出了一种系统仿真方法。该方法是对时域矩阵仿真方法的扩展，即保留了时域矩阵方法快速性的特点，又提高了仿真精度。文中还对该方法的截断误差做出了估计，并证明了该方法的收敛性。最后，通过仿真例子说明了该方法的有效性。     

一类自适应松弛算法的算法模型

对于一类自适应松弛算法,本文提出了一个算法模型。在一些通常的假定下,证明了该模型生成的序列的收敛性定理。     

异步DS-CDMA最优混沌序列集的性能分析

为了获得异步DS—CDMA系统的最优扩谱序列，给出了一套用来选取混沌二值序列的优化准则。基于这一优化准则，我们从Chebyshev映射生成的混沌序列中选取并构造出最优混沌二值序列集合。利用该集合作为异步DS-CDMA系统的扩谱序列，所得到的系统仿真结果符合最优扩谱序列的理论分析值，因此可以被认为是异步DS-CDMA系统的一个最优扩谱序列集合。     

基于贝叶斯-神经网络的动态回归建模与预测

结合贝叶斯网络和神经网络，提出了一种建立数据驱动型的动态线性回归系统模型的方法。基于这种模型采用自然连接型的知识分布，形式化各种各样的信息，结合贝叶斯方法，执行贝叶斯网络的持续学习过程；采用指数寿命型的连接权值改进径向基神经网络，优化输入数据，提高计算速度；采用改进的遗传算法，实现神经网络的动态自适应。基于上述方法，实现了线性回归系统动态建模与实时预测。仿真试验说明该方法是有效性。