一类非齐次拟线性双曲型方程组混合初边值问题的整体经典解

考虑半无界区域{(t,x)|t≥0,x≥0}上的一类拟线性双曲型方程组的混合初边值问题.假设正特征弱线性退化,方程右端项满足匹配条件,可以得到慢衰减小初值问题C1解的整体存在性和唯一性.     

新型复合功能晶体Nd:YCOB的非线性光学研究

系统地计算了Nd:YCOB晶体对于1 064 nm的倍频(SHG)、1 061 nm的自倍频(SFD)和808 nm与1 061 nm的自和频(SSFM)时的最佳相位匹配方向和相关非线性系数,结果显示YCOB对1 064 nm的SHG、THGⅠ类相位匹配下的最佳方向不在主平面而是分别位于(θ=66.5°,Φ=143.5°)、(θ=108°,Φ=76.18°)或等价方向(θ=72°,Φ=103.9°),deff分别为0.561 pm/V、deff=0.431 7 pm/V,Ⅱ类条件下的SHG最佳匹配方向为(θ=86°,Φ=73.6°),deff为0.217 pm/V;对Nd:YCOB的1 061 nm的SFD和SSFMⅠ类条件下的相位匹配方向分别位于(θ=66,°Φ=143.3°)和(θ=64,°Φ=133.9°),相应的有效非线性光学系数deff分别为1.004 pm/V和0.894 8 pm/V.     

一类奇摄动边值问题的边界层

讨论一类最高阶导数项带有小参数的二阶半线性方程奇摄动Dirichlet边值问题. 通过直接展开法, 构造了问题解的外部展开式, 并引用伸长变量分别在区域内部和边界层附近构造了内层解和边界层解. 利用匹配原理将对应的外部解、 内层解和边界层解分别进行匹配, 构造解的合成展开式. 得到了原奇摄动边值问题解在整个区间内一致有效的渐近展开式.     

Compressive sensing based multiuser detector for massive MBM MIMO uplink

Media based modulation(MBM)is expected to be a prominent modulation scheme,which has access to the high data rate by using radio frequency(RF)mirrors and fewer transmit antennas.Associated with multiuser multiple input multiple output(MIMO),the MBM scheme achieves better performance than other conventional multiuser MIMO schemes.In this paper,the massive MIMO uplink is considered and a conjunctive MBM transmission scheme for each user is employed.This conjunctive MBM transmission scheme gathers aggregate MBM signals in multiple continuous time slots,which exploits the structured sparsity of these aggregate MBM signals.Under this kind of scenario,a multiuser detector with low complexity based on the compressive sensing(CS)theory to gain better detection performance is proposed.This detector is developed from the greedy sparse recovery technique compressive sampling matching pursuit(CoSaMP)and exploits not only the inherently distributed sparsity of MBM signals but also the structured sparsity of multiple aggregate MBM signals.By exploiting these sparsity,the proposed CoSaMP based multiuser detector achieves reliable detection with low complexity.Simulation results demonstrate that the proposed CoSaMP based multiuser detector achieves better detection performance compared with the conventional methods.     

基于树型空间的三维树木模型匹配

为解决三维树木模型的检索具有正确率低、检索效率低、描述不匹配等问题,提出一种基于树型空间的三维树木模型匹配方法。该方法通过构建三维树木模型数据集的树型空间,辅以主轴匹配,轮廓匹配,枝干匹配等方式,经过树型空间中欧氏距离和测地线度量差异值,逐步匹配到相应的三维树木模型,该方法分别在通用模型数据集和自我设计的模型数据集进行了匹配性实现,结果表明可以较大幅度提升树木模型匹配的准确率,利于三维树木模型的大规模检索和重用。     

基于邻域搜索JADE的二维Otsu多阈值图像分割

为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。     

平台匹配规则对B2B交易的影响

针对交易型B2B平台不同匹配规则对B2B交易的影响展开研究。基于讨价还价理论,分别刻画了B2B平台4种匹配规则下交易双方的讨价还价行为,并深入分析了不同竞争情形下的均衡结果。通过对比,研究平台不同匹配规则在不同竞争情形中对B2B交易的影响。研究表明,B2B平台上的交易价格取决于平台的交易匹配规则;匹配规则对B2B平台上的交易额(GMV)的影响与平台收取的佣金系数息息相关;匹配规则对B2B平台上买卖双方利润的影响因买方的竞争情形及最终产品的替代程度而有所差异。此外,匹配规则对交易价格、交易额和买卖方利润的影响在不同的竞争情形中表现出不同的强度。     

基于ICP算法的非合作目标特征点云配准优化

针对视觉测量中非合作目标无法提供合作信息从而引起的位姿测量问题,采用ICP(Iterative Closest Point)算法配准不同时刻获取的点云降采样数据来完成目标的相对位姿测量。利用运动恢复结构算法获取了目标当前时刻的点云数据并比较了基于阈值匹配与光流匹配的特征点匹配算法,利用三角测量法对提取到的特征点进行重建,同时将点云数据进行降采样处理,根据降采样后的点云数据计算出不同时刻目标的相对位姿关系。实验表明当物体发生旋转运动时,对降采样数据利用ICP算法计算得到的目标绕坐标轴旋转角度最大误差不超过0.11º。     

一种稳健的多主瓣干扰抑制方法

当训练数据含有期望信号时,传统的基于特征投影预处理的主瓣干扰抑制算法会产生严重退化。这是因为在期望信号的扰动下主瓣干扰对应的特征波束易产生峰值偏移,导致主瓣干扰难以完全去除,当多个主瓣干扰存在时尤为突出。通过估计信号与噪声功率并将期望信号功率置零重构干扰加噪声协方差矩阵,排除了期望信号的影响,使得主瓣干扰能够充分去除。进一步将主瓣干扰功率置零重构旁瓣干扰加噪声协方差矩阵进行波束形成,方向图较协方差重构法在旁瓣干扰方向上能够形成更深的零陷。仿真实验表明,提出的方法能够有效抑制多个主瓣干扰并具有良好的稳健性。     

Temperature modeling and control of Direct Methanol Fuel Cell based on adaptive neural fuzzy technology

Aiming at on-line controlling of Direct Methanol Fuel Cell （DMFC） stack, an adaptive neural fuzzy inference technology is adopted in the modeling and control of DMFC temperature system. In the modeling process, an Adaptive Neural Fuzzy Inference System （ANFIS） identification model of DMFC stack temperature is developed based on the input-output sampled data, which can avoid the internal complexity of DMFC stack. In the controlling process, with the network model trained well as the reference model of the DMFC control system, a novel fuzzy genetic algorithm is used to regulate the parameters and fuzzy rules of a neural fuzzy controller. In the simulation, compared with the nonlinear Proportional Integral Derivative （PID） and traditional fuzzy algorithm, the improved neural fuzzy controller designed in this paper gets better performance, as demonstrated by the simulation results.