覆盖网对域间路由可靠性的影响研究

覆盖网可以利用终端间的多路径路由提升Internet路由的性能和可靠性。如何选取高质量的覆盖网路径,并且准确地对其进行性能评估是有待解决的核心问题。对此,首先提出一种对覆盖网路由的评估方法,该方法从路由可靠性角度进行分析,运用可靠度(RD)这一指标,从多条覆盖网路径的分离度、长度、质量等方面进行综合评估。在此基础上,提出基于广度优先遍历队列(BFSQ)的分布式的启发式算法优化覆盖网多路径的选择。仿真结果表明该算法可以通过少量底层拓扑信息的获取,达到有效提升多路径覆盖网路由可靠性及性能的目的。     

可分离物品拍卖及污染物排放总量分配方法

以污染物允许排放总量的分配为背景,针对治污边际成本为私有信息的情况,研究了一个资源分配的拍卖方法和模型.具体地,首先分析了无偿分配的局限性和局中人可能的策略行为,也讨论了一种确定总量的有偿分配方法可能的均衡结果和存在的问题.然后,基于可分离物品拍卖思想给出了一种可变总量的竞争分配模型,研究了其有限激励性和分配有效性,同时也得到了一个统一价格拍卖的均衡结论,该结论与现有的一些成果相比更具一般性.最后结合湖北省环境规划有效性的评价讨论了该模型的应用.     

Online blind source separation based on joint diagonalization

A now algorithm is proposed for joint diagonalization. With a modified objective function, the now algorithm not only excludes trivial and unbalanced solutions successfully, but is also easily optimized. In addition, with the new objective function, the proposed algorithm can work well in online blind source separation (BSS) for the first time, although this family of algorithms is always thought to be valid only in batch-mode BSS by far. Simulations show that it is a very competitive joint diagonalization algorithm.     

基于无监督学习的源数估计及盲分离算法

针对目前欠定盲分离问题中源数未知,采取"两步法"进行分离源信号.在第一步聚类算法中,一般都假设源信号个数已知,即事先给定聚类数目,这类算法成功与否依赖于源信号个数的先验知识.为了有效解决这个问题,提出了一种新的基于模糊聚类分析的无监督学习算法,它利用观测信号之间的相似关系来确定模糊相似矩阵进行迭代算法,不但可以精确估计源信号个数,同时也能获得对混叠矩阵的精确估计.该方法进一步完善了"两步法",仿真结果表明了算法的有效性及优异性能.     

排气结构对导叶式旋风管的性能预测研究

对圆筒型、渐缩型和渐扩型排气结构的导叶式旋风管分离器的压力损失和分离效率进行数值研究.在数值预测时,气相场采用雷诺应力模型,应用随机轨道模型来模拟湍流场中颗粒运动轨迹.给出了不同排气管附近流动特性,计算短路流情况.结果表明,随着排气管下口直径缩小,旋风管内部切向速度增大,有利于分离效率提高,但同时增加旋风管阻力;排气管喇叭口结构利于气流其内部流动,且能够降低旋风管阻力.同时,也说明了应用计算流体力学来研究旋风管内部气固两相流动规律的可行性.     

基于混沌自适应烟花算法的雷达信号盲源分离

针对传统独立成分分析(independent component analysis, ICA)方法存在收敛速度慢、分离性能不高的问题,将混沌映射策略与自适应爆炸半径相结合,提出一种基于混沌自适应烟花算法(chaotic adaptive fireworks algorithm, CAFWA)的盲源分离(blind source separation, BSS)方法,并应用于雷达辐射源混合信号分选问题。混沌映射策略可以将初始值在解空间内分布更加均匀,爆炸半径能够根据适应度的优劣自适应改变,保证了所提算法局部搜索的精度,满足了全局搜索的多样性。实验结果表明所提算法可以在无噪和有噪情况下均能很好地分选观测信号,而且具有比传统算法更快的收敛速度和更优异的分选性能。     

一种盲信号恢复的特征向量算法

信号恢复是雷达声纳目标检测和通信信号处理的一项重要任务。基于特征向量估计(EVA)的信号恢复算法可以在未知信道和源信号先验知识的情况下,在较短的时间内实现信号的盲恢复。它是将均衡信道参数估计问题变为与交叉累积量矩阵、自相关矩阵有关的特征向量求解问题,并保证解的唯一性和收敛性。将该算法应用于单源-单接收元(SISO)的恒模变相信号、两种声学水池信号妁恢复,取得了较好的恢复效果。     

基于混合聚类和网格密度的欠定盲矩阵估计

欠定盲矩阵估计是欠定盲源分离的关键技术,其估计结果直接影响源信号的分离精度。针对目前欠定盲矩阵估计算法稳定性差、估计精度不高的缺点,提出了一种基于混合聚类和网格密度的新算法。该算法利用基于人工蜂群算法和K-均值的混合聚类方法对信号数据进行聚类,提高聚类结果的稳定性;利用网格密度法修正每一类的聚类中心,提高混合矩阵的估计精度。实验结果表明,所提算法在稳定性和估计精度方面都比传统欠定盲矩阵估计算法有了明显改善。     

引入指数期货的组合证券选择与基金分离定理①

分析了指数期货的引入在扩展由于卖空限制所缩减的组合证券投资机会空间、从而提高风险配置效率方面的作用,讨论了不允许卖空但引入指数期货情况下组合证券选择问题和证券组合空间的生成问题,推广了组合证券选择和基金分离理论的有关结果.     

基于时变偏差分离估计的杂波下机动目标跟踪

在杂波环境机动目标跟踪问题中,波门位置和范围的确定是关键技术之一。在分析了时变偏差分离估计算法的有偏差的状态估计协方差基础上,提出了基于时变偏差分离估计(separate bias estimation, SBE)和概率数据关联(probabilistic data association, PDA)的新算法,利用了偏差估计和有偏差的状态估计协方差来确定波门位置和范围,并结合PDA处理多个回波的能力,实现杂波环境下机动目标的跟踪。通过仿真实验,说明了新算法的优势和有效性。