非理想信道状态信息下的OFDM比特分配算法

提出一种在非理想信道状态信息条件下,以平均误比特率为目标的正交频分复用(OFDM)比特分配算法.该算法对子信道当前频率响应值进行估计,估计值经延时后反馈至发送端,并以此作为自适应比特分配的依据.仿真结果表明,当信道估计器的均方误差小于-15dB时,信道估计误差对自适应OFDM系统的性能影响不大.采用多个信道估计值来确定比特分配可以减小信道信息延时对系统性能的影响,有效提高系统性能.     

头盔显示/瞄准系统仿真技术研究

随着虚拟现实与仿真技术的不断发展,头盔显示/瞄准仿真技术的概念及其应用越来越多地用于战斗机和直升机地面飞行模拟器的作战和训练.论述了电磁场法确定头位的头盔显示/瞄准仿真系统的设计方法和系统结构,以及在地面飞行模拟器虚拟现实仿真环境中的应用,着重讨论了头位和方位参量的获取以及系统精度的保持等几个关键技术问题.供从事头盔仿真设计和系统综合的工程师们参考.     

求解同时取货和送货车辆路径问题的改进遗传算法

同时取货和送货车辆路径问题(VRP_SPD)是经典车辆路径问题(VRP)的一个扩展,在VRP_SPD中,顾客可能要求同时取货和送货服务。本文针对这类问题,提出一种以集成方式处理取货和送货操作的改进遗传算法,通过采用一种改进的边重组交叉算子,保证了算法在遗传进化中保留父代路径上边之间邻接关系的映射信息,从而改进了算法性能;并通过在遗传进化控制参数中应用自适应策略,提高了算法的稳健性。仿真分析表明,本文算法比现有算法能取得更好的优化结果,且具有很好的稳定性。     

自适应脉冲耦合神经网络在图像处理中应用

尽管Johnson 提出的PCNN模型具有强大的图像处理功能,以时间序列进行特征提取时具有旋转、尺度、平移、扭曲不变性,可实践中发现依然存在着不足,特别对图像亮度、对比度比较敏感.添加了误差反向传播(Error Back Propagation, EBP)学习准则的自适应脉冲耦合神经网络模型能自适应设定模型参数,是脉冲耦合神经网络模型研究的主要内容.特别地,应用这种自适应模型进行特征提取时,能弥补原来PCNN模型对亮度、对比度敏感的缺陷,而且具有一定的泛化能力,有效克服了亮度、对比度对图像识别精度的影响.     

一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法

提出了一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法。该方法以经模拟退火粒子群算法优化的小波神经网络实现非线性模型的逆,能够更加细致地逼近非线性模型,并针对自适应控制的鲁棒性与瞬态性能差的缺点,将滑模控制与自适应控制相结合共同补偿逆误差,提高了自适应控制的鲁棒性与瞬态性。仿真结果表明:所设计的自适应模糊滑模大包线飞行控制器具有优良的控制性能。     

高速磁浮列车用混合滤波器设计的仿真研究

高速磁悬浮列车系统的谐波是一种典型的强非线性、冲击性负荷,是一种重要的新型谐波源,在没有补偿措施时,它会带来较严重的电网谐波问题。针对高速磁悬浮列车系统谐波的特征,运用自适应谐波检测方法对谐波进行检测分离,通过有源滤波器和无源滤波器的有效配合,最终达到谐波抑制,改善功率因数,优化电网电能质量的目的。     

序贯观察与选择问题截止阀策略的一个改进

截止阀策略是解决序贯观察与选择问题的有效方法.在多次应用的问题情境下,通过减少截止阀值来降低失败的概率,进而实现平均收益的最大化,代价是减少了观察选项的数量,增加了决策的不确定性.本研究围绕降低失败的概率进行,从降低标竿而非减少截止阀值入手,采用均值标杆改进了最大值标竿的截止阀策略.基于仿真实验的结果显示,改进后的策略具有更好的平均收益和更低的失败概率,同时,还证明了20%就是均值标竿的近似最优解.     

双寡头古诺生产模型的自适应控制

将自适应控制方法应用到二维多参数的古诺生产模型,其控制目标是通过对控制参数的小扰动将系统引导到不稳定不动点或均衡点.理论推导和数值模拟结果说明了此方法不管是对一个参数还是对多个参数施加扰动都能成功地将混沌不稳定轨道稳定到低周期轨道,并解析地给出了收敛条件和控制强度所在的范围.实施控制后的生产模型能快速地达到Nash均衡点,这为现实中的企业提供了理论参考及生产依据.     

全球原油市场间信息溢出的实证研究——基于CCF方法与ECM模型

采用基于协相关函数(CCF)的Hong(2001)方法和基于协整理论的误差修正模型(ECM)系统研究了全球原油市场的Granger因果关系与信息溢出.研究市场包括伦敦、纽约、迪拜(Dubai)以及东南亚的塔皮斯(Tapis)和米纳斯(Minas)原油市场,结果显示伦敦和纽约的原油期货交易在信息溢出方面占主导地位,东南亚、迪拜、伦敦和纽约四个市场的原油现货交易处于弱势地位.采用Hong(2001)方法的研究结果表明,在10%水平上,纽约WTI期货是伦敦Brent期货下跌风险的Granger原因,因此WTI期货略占优势.此外,在检验Granger,因果关系和信息溢出方面,实证表明Hong(2001)方法优于ECM.     

基于自适应初始搜索点预测的目标跟踪算法

为了得到恰当的初始搜索点以使得目标跟踪算法避开背景干扰并缩短搜索距离,提出了一种自适应初始搜索点预测的算法。该算法通过对坐标变换参数的变化率进行Kalman滤波来更好地预测初始搜索点;更重要的是,该算法有效地在线估计Kalman滤波器中的模型噪声功率,而非先验地对它们的取值做出假设,因而能够在没有任何人工干预的情况下动态地根据不同的目标运动状况和搜索精度进行实时调整。大量实景视频流上的实验结果均证实了该算法显著提高了跟踪稳定性,并且大幅降低了计算量。