基于相位干涉仪的极化和到达角的联合估计

传统干涉仪天线通常是单极化的,不能测量电波的极化特征。在传统干涉仪阵列天线的基础上增加一个正交极化天线,构成极化干涉仪,它能同时测量电磁波的极化特征和到达角,并且具有硬件结构简单、易于实现等特点。建立了极化干涉仪的理论模型,提出了极化参数和到达角的频域估计方法和时域估计方法,比较了两种方法的优缺点。仿真结果证明了理论模型和算法的正确性。     

阻塞矩阵方法对消主瓣干扰

当存在主瓣干扰且有期望信号混入情况下,用常规自适应波束形成方法进行自适应干扰对消,不但会引起主瓣变形,而且期望信号也会被抑制,从而影响对消性能。提出一种新的阻塞矩阵方法,对接收数据进行预处理,消除它们对计算数据协方差阵的影响,再用其它方法确定自适应权值。理论分析和计算机仿真表明,用阻塞矩阵方法可以获得较大的性能提升。     

基于模糊神经网络的自适应滤波方法仿真研究

提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波算法。该算法基于模糊规则，根据新息相关性，自适应调整测量噪声方差R，有效的解决了噪声的统计特性与实际不符时，滤波器发散的现象。同时，利用Elman网络作为误差估计器，补偿模糊自适应卡尔曼滤波器的估计误差。仿真结果表明，两种方法结合，可以有效地防止滤波器发散，缩小实际的滤波误差，提高滤波精度，实现滤波器参数的在线改进。     

随机保费率下带干扰风险模型的破产概率

考虑了保险费收取率为随机变量且含随机干扰因素的风险模型，在更一般的情形下，得到了破产概率满足的一般公式和Lundberg不等式，并且，通过实例分析了破产概率与初始资本、保费额及理赔额之间的关系。     

一个新混沌系统不稳定平衡点的镇定

用线性反馈控制和自适应控制方法研究了一个新的混沌系统不稳定平衡点的镇定问题.当系统参数已知时,借助系统在平衡点附近的线性化模型,利用状态线性反馈控制器可以镇定系统所有的平衡点;当参数未知时,利用自适应控制策略,可以把系统镇定到期望的不稳定平衡点.利用Lyapunov函数和LaSalle不变原理对结论给予了严格证明,并用数值仿真说明了这种方法的有效性.     

单微射流作动器控制主流参数分析

采用改进的Beam—Warming近似因式分解法求解二维、粘性、非定常、可压全N—S方程。对单微射流作动器定向控制主流的合成流场进行数值模拟。分析了主流和微射流作动器之间距离、微射流的入射角度、微射流的最大出口速度及压电薄膜驱动频率对主流偏转程度的影响。其中入射角的影响最为显著，在入射角为负值(即微射流流向主流方向)时，主流被“推”向另一侧，成功模拟了文献[2]中关于微射流对主流“推”的现象。微射流的参数在一定的范围内对主流偏转程度影响非常显著，而超出此范围，其影响将大为减小。     

地球物理测井多参数综合识别储层流体类型的新型神经网络

建立了一种基于引力的新型神经网络模型 ,引入了合力作用机制 ,解决了储层流体类型划分的判定半径问题 ,克服了以往神经网络对任何输入数据都要产生响应 ,并给出一个分类结果的缺陷。改进了传统的距离计算方法 ,克服了传统方法易受单个参数突变的影响而引起误判的缺点。利用新型神经网络方法并结合测井资料 ,对某油田的储层流体性质及类型进行了识别 ,获得了很高的识别率。与径向基神经网络的判别结果相比 ,该神经网络的识别率明显提高。     

有未知延迟的下三角系统的输出反馈控制

主要研究状态和输入都有未知时变延迟的下三角系统的输出反馈控制.关于延迟仅规定它是有界的,但它的边界和时变率是未知的.针对要研究的系统,首先提出一个新的自适应输出反馈控制器;然后,为了处理有未知时变的状态,给出了一个新的变换和技术;最后,说明在所给的输出反馈控制器下所研究的系统是全局可控的.仿真结果说明了控制器的有效性.     

左截断右删失数据下尺度参数与协变量相关时广义指数分布的估计及应用

在左截断右删失数据类型下,当时间变量T服从广义指数分布时,针对尺度参数是否受协变量影响建立两种模型,并用极大似然估计法给出参数估计,用Newton-Raphson算法求解参数估计.将两种模型分别应用到变压器寿命数据集和Channing house数据集中,得到了其生存函数和风险函数.     

大功率 LED 电学参数模型的研究

为精确描述大功率 LED(Light Emitting Diode)的伏安特性, 将经典的肖克莱方程与 LED 物理模型结合进 行理论推导, 对所得方程进行泰勒展开, 并对该模型进行分段处理, 构建了大功率 LED 的电学参数模型。 通过 实测大功率 LED 的伏安特性数据验证了本模型比经典 PN 结模型更接近实际的伏安特性曲线, 与实测曲线一 致性更高, 误差在 1%以内。