基于多特显点的干涉ISAR横向定标技术

针对干涉式逆合成孔径雷达(InISAR)成像时低信噪比和干涉相位缠绕带来的问题,利用ISAR图像强像素点处信噪比较强的这一特性,提出了一种新的基于多特显点的InISAR成像方法.该方法利用ISAR图像中若干特显点的解缠绕后的真实相位差,解得特显点的横距;然后根据特显点的多普勒频率和横距的关系,对整幅ISAR像进行横向定标.仿真结果表明,该方法对噪声有较强的稳健性,其能正确成像时的信噪比水平与传统方法相比有10-15 dB的降低.     

组合套期保值的多元线性回归特征

从统计学角度推导了风险头寸和多种套期保值工具所组成资产组合的价格协方差矩阵逆矩阵的表达式,分析了该表达式的统计学特征.在此基础上,结合组合套期保值策略的基本模型,研究了组合套期保值策略最优套期保值比率的数理统计特征.结果表明,各套期保值工具的最优套期保值比率正好等于风险头寸价格对各套期保值工具价格进行多元线性回归后对应的复回归系数.揭示了组合套期保值方法和套期保值的回归分析方法之间存在紧密的联系.     

水声网络链路层协议的仿真研究

链路层协议的设计是水声网络的关键技术之一。它通过控制数据收发,实现网络数据包的可靠、有效传输,进而为网络层提供服务。针对水声通信系统低速率、高延时和低可靠性等特点,利用网络仿真软件OPNET对采用ALOHA协议和MACAW协议的网络进行了完整建模,给出了对等式网络和主从式网络下两种协议在吞吐量、丢包率、平均时延和能耗四个方面的仿真结果。通过对仿真结果的分析,为实用协议的设计提供了有效的参考数据和策略。     

一种基于逆动力学模糊规则的自适应控制方法

将模糊控制规则归结为控制对象的逆动力学过程模糊辨识问题,提出了一种基于逆动力学过程模糊规则模型的控制算法,通过控制对象逆动力学过程模糊规则模型离线辨识,直接产生形成与控制对象运动规律相适应的初始控制规则,并根据对象逆动力学过程模糊规则模型在线辨识结果,对控制规则进行在线调整.仿真结果表明,所设计的模糊控制器具有良好的控制效果与适应性.     

r-逆DEA问题的一种计算方法

当被评价的决策单元的其输入向量增加后,其效率指数为原来的r倍时,极大化其输出向量,称这一问题是面向输出的r-逆DEA问题,它是通常的逆DEA问题的推广.通过构建两个特殊的线性规划模型,得到了r-逆DEA问题的一类特殊形式解的求法,并用数值实例加以说明.     

空间望远镜主镜面形静态控制方法

空间望远镜分块式主镜的面形由其背后布置的若干致动器进行高精度控制.为了提高面形控制精度,设计了基于主镜面形非线性模型的模型预测修正法和非线性最小二乘法.并应用BP神经网络建立了主镜面形和致动器作用力之间的逆模型,提出了神经网络非线性逆控制法.仿真结果表明应用这三种方法对空间望远镜进行在线控制,控制精度均优于线性最小二乘控制法.     

逆群协作粒群方法及在函数优化中的应用

为提高不同粒子群之间的协作性能,减小粒子群局部收敛现象,提出了一种逆群协作粒子群方法,利用不同动作特性的两个群之间的相互协作,来提高粒群算法的性能.在此方法中,一个粒子群追随较好的位置,另一个群是远离较差的位置,与传统的粒子协作方法不同,在粒子飞翔的过程中,两群不仅交换较好的信息,同时也交换较差的信息,通过充分利用这两种信息,两群共同完成任务的求解.在完成算法设计的基础上,对两个群的运动特性和算法的收敛性进行分析,通过函数的优化实验验证了方法的有效性.     

基于伪群交叉算法的细金属柱体目标识别

从线性分布细金属柱体的散射模型出发,利用多极子展开技术求解电磁散射问题,以测量的散射场和计算散射场间的偏差作为目标函数,将待优化变量设置为描述细金属柱体中心位置的向径和幅角,通过伪群交叉算法(pseudo swarm crossover,PSC)对待优化变量进行优化,使目标函数达到最小值来对自由空间中线性分布的细金属柱体族进行电磁成像。研究结果证实了PSC比多相粒子群算法(multi-phase particle swarm optimiza-tion,MPPSO)有更好的收敛性能、成像精度和更强的抗随机噪声干扰能力。     

汽车自适应前照明系统的仿真实验平台研究

基于三轴并联机构原理为汽车自适应前照明系统(AdaptiveFront-lighting System,AFS)设计了一个空间三自由度的仿真实验平台,并通过建立实验平台的运动学逆解数学模型解决了实验平台的运动控制问题.仿真实验平台实现了对汽车底盘的俯仰和侧倾等运动变化的模拟,可用于验证AFS系统的原理和控制算法等.通过对实验平台的XYZ轴施加特定驱动方程的实验表明,实验平台的实际运动轨迹基本上与理论值相吻合,从而验证了实验平台设计的有效性.     

递推加权最小二乘算法的研究

通常在使用递推加权最小二乘算法时,需要设计矩阵列满秩.从极限理论的角度出发,对设计矩阵列不满秩时加权最小二乘估计的递推算法进行了理论证明和分析,得出了在任意第n步,未知参数估计值收敛于由前n组数据所决定的极小范数加权最小二来解,并且此解是唯一的,仿真结果同样验证了该结论的正确性.