针对要点防空模型的作战兵力优化研究

为了在现代化联合防空作战中,根据蓝方火力配置,红方能够做出最优的兵力分配,使防空效能最大化。从要点防空的任务角度出发,对作战兵力分配进行建模优化,并对优化后的兵力分配效能进行评估。首先选定任务背景为近海小规模局部战争,对复杂作战情况进行抽象得到模型。对模型进行优化,求解得到红方最优兵力分配结果,提出一种新方法,简化了对有限制的类二项分布期望的求解,得到蓝方各类进攻力量成功突防的期望以及红方要点平均损耗期望,并用此值定量评估联合防空的兵力分配效能。最后,进行了实例分析,验证了模型的有效性。     

双向认知网络物理层安全策略建模及仿真研究

为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者时双向认知中继网络时物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输.通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难.提出了一种基于可变网格优化...     

多人合作费用分摊的有效解法及其应用

分析了多人合作对策中的费用分摊问题 ,总结了求解费用分摊问题中的几种有效解法 ,并就某矿业集团合作兴建大型水处理厂这一实际问题 ,采用核心法 ( N ucleolus法 )、简化的 MCRS法、GQP法和 Shapley值法等四种方法分别进行了计算 ,分析了不同方法适用的范围和条件.     

铁路运输网络资源配置与组织模式研究

通过对铁路运输资源配置模式和组织模式对系统中的扰动因素传递过程影响的定量研究,建立确定的组织模式下的运输系统附加费用模型,提出对组织模式和系统资源配置的优化模型。     

影子价格理论的应用误区分析

资源的影子价格是对资源合理配置的重要依据,是企业调整与优化生产方案的一个重要参考因素,本文运用线性规划有关理论并结合具体实例,探讨了一些关于影子价格理论应用的不正确提法,提出影子价格的新内涵:影子价格是对瓶颈资源的价值估计和对其重要性的认可,并且从中得出一些有益的结论.     

基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究

车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展,而移动设备因自身计算能力相对不足,执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题,提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC (mobile edge computing)服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法（improved fireworks algorithm based on convex optimization, CVX-FWA）来对模型进行求解,对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明,提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值,实现计算卸载资源的整体优化配置。     

基于5G的无线携能通信技术研究与发展

无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)技术提高了频谱的利用率,同时可实现传统网络的节能减排,为网络提供了更智能的自治能力、更广泛的覆盖范围、更高度集成的系统能力等美好前景.针对这一新的研究领域,本文从资源优化分配和安全传输的角...     

基于专利引用和文本信息的自动驾驶技术演化

通过分析自动驾驶技术领域专利的引用信息和文本信息,结合社区发现、LDA（latent Dirichlet allocation）主题建模、主路径分析方法,针对自动驾驶专利数据集的特点建立分析框架进行自动驾驶技术演化分析。应用上述方法可以有效识别自动驾驶技术领域的主题分布,弥补传统单一方法不能反映技术全貌的缺陷。我国需重点突破多源传感器融合感知、复杂环境智能决策控制、车路协同、人机交互等关键技术;在测试和自动泊车技术上处于技术领先;在定位、高精度地图、执行机构、运动控制、硬件计算平台技术上处于技术跟随。     

硬头黄竹地上生物量分配特征及模型构建

[目的]探究硬头黄竹不同龄级、径级地上生物量分配特征,建立全竹龄和不同竹龄地上单株及各器官生物量模型,准确估算硬头黄竹的林分生物量.[方法]选取了硬头黄竹全径级(1.0～7.0 cm)分布的1、2、3年生硬头黄竹各50株,测定各器官和总生物量.采用11种常用生物量模型,分别对硬头黄竹全竹龄和不同竹龄地上单株和各器官生物...     

基于遗传算法的多用户OFDM比特加载

根据最小发送功率准则,针对多用户OFDM系统,提出了基于遗传算法的自适应比特加载解决方案.采用的矩阵编码方法直观、简单,具有并行性运算特性.通过交叉和变异让搜索跳离局部极值的陷阱,搜索到全局最优解.仿真结果表明,在给定的误比特率下,遗传算法与等比特分配方案相比可节省功率5~6 dB,与multiuser adaptive OFDM(MAO)方法相比仅相差1 dB,同时遗传算法的并行性使得节省了运算时间,提高了运算效率.