福建华安马尾松生长早晚期相关及早期选择

<正>本研究证明马尾松不同林分个体的高生长变异随年龄的增长而增大,而径生长变异在达到某一高峰后有所下降。生长变异增长率和相关系数增长率均在9年或10年时最高。初步确认10年生是该地区马尾松天然林早期选择的“最佳年龄”,并可用10年生时的树高、胸径平方分别对30年时的材积进行早期预估。人工林早期选择的“最佳年龄”比天然林提早一年。     

基于损伤理论的单层厚壁圆筒自增强弹塑性交界面半径Rc 的确定

在自增强技术中,确定最佳弹塑性界面半径是关键。在利用自增强理论设计计算超高压容器时,最佳自增强处理压力、最佳弹塑性界面半径是主要的参数。笔者分别采用理想弹塑性模型和损伤模型对三种不同规格的厚壁圆筒进行了计算,并与同参数的理想弹塑性模型和实际测得的弹塑性交界面半径值进行了对比,从而说明本论文给出的的基于损失的厚壁圆筒弹塑性交界面半径计算思路是正确的,为将来准确预测和控制自增强容器残余应力,提供了理论依据。     

一种适用于QAM信号的符号定时同步算法

在全数字接收机中,符号定时同步是信号解调的关键技术之一,其性能的好坏直接影响整个算法解调的性能。针对QAM信号的符号定时同步问题,文章在传统最大平均功率算法的基础上,提出一种联合估计方法。利用一种结构简单的插值滤波器对信号进行二倍插值滤波,然后通过最大平均功率算法求出平均功率值最大的点作为最佳采样点,在信噪比较低时,不需要很高的采样率和复杂的算法就能够保证较高的估计精度。仿真结果表明新算法具有运算复杂度低、估计精度高和抗干扰能力强等优点,能够实现QAM信号的快速同步。     

最优执行与信息价值

信息是影响金融市场运行的重要因素之一,为了更好地理解信息对交易行为的作用,该文把信息引入到最优执行分析当中,使用逆向动态规划的方法求解模型,给出了执行成本以及最优交易策略,并分析了最优交易策略以及不同参数对执行成本的影响。在一定条件下,当期股票价格上升时参与者反而会买入更多股票。执行成本随着信息影响系数(信息的自相关系数)γ(α)的增加而增加,当γ、α较小时,由最优执行节约的成本更多;而当γ、α较大时,由信息节约的成本更多。给定永久性价格影响系数λ较小时,随着收敛速度ρ的增加,执行成本节约的变化趋势是先增加、后减少,呈现倒"U"型。结论显示最优交易策略能够降低执行成本,而信息能够明显地降低执行成本。     

地面三维激光扫描点云配准的最佳距离

分析点云配准的原理,在此基础上推导出点云配准误差传播模型.利用该模型解算了配准后的点位误差,将该误差作为衡量点云配准好坏的指标.为评估地面三维激光扫描测距的变化给点云配准误差造成的影响,设计了一套试验方案,在地面三维激光扫描仪测距精度内对不同距离进行了严格的试验.根据提取的靶心和点云配准误差传播模型,计算得出不同距离下的点云配准精度,从而分析得出点云配准精度的扫描最佳距离.结果表明点云误差传播模型正确,试验方法良好.     

采用动态规划技术实现配电网恢复供电

配电网故障区域恢复供电的最佳路径实际上是故障情况下的配电网络重构．其目标主要是为了既快速恢复非故障区域供电,同时又满足线路负载容量的要求、线损最小、操作次数最少、恢复后各馈线负荷平衡、可靠性最高等条件．目前在配网自动化领域中讨论得比较多的都在如何实现快速隔离故障、快速恢复非故障区域供电的技术手段上,而对恢复路径的最优化选择的研究则鲜有所见．配电网络非故障区域恢复供电问题是近年来配电领域研究的新课题．综合采用动态规划技术及非线性多目标技术进行配电网非故障区域恢复供电的最佳路径选择,实例证明该方法简单、快速、实用、有效．     

MIMO-OFDM系统低复杂度时频ML信道估计器

通过联合优化训练符号设计和ML准则,构造了一种基于重叠训练图样的拥有低PAPR的时频信道估计器ML-A LI.通过理论分析获得:当训练符号矩阵等于归一化Hadamard矩阵且在子载波上等间距的摆放时,ML-A LI估计器实现等同于正交的ML信道估计器ML-B LI最优的MSE性能和低复杂度.在M IMO移动信道仿真表明:ML-A LI和ML-B LI的BER性能介于LMMSE LMMSE和LI LI之间,更接近于LMMSE LMMSE;当信道变化较慢时,ML-A LI和ML-B LI具有相同的BER性能,当信道变化较快时,ML-A LI比ML-B LI提供了更优的BER性能.     

基于MH抽样的Bayesian方位估计快速算法

针对Bayesian方位估计计算量大的问题,将马尔可夫蒙特卡罗方法与Bayesian方位估计相结合,提出一种基于MH(Metropolis-Hastings)抽样的Bayesian方位估计新方法(简称MHB).该方法将Bayesian算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用MH抽样方法从该概率分布函数中抽样.研究结果表明,MHB方法不但保持了Bayesian方位估计方法的优良性能,而且大大减小了计算量.     

缺失数据情形下半参数回归模型的二阶段估计

在响应变量有缺失的不完全数据情形下,利用二阶段估计方法得到半参数回归模型Y=X’β＋g（T）＋e中参数β和非参数g（·）的估计,并给出估计渐近正态性的充分条件．     

基于状态观测器的非一致采样系统状态反馈预测控制

针对控制信号不等间隔采样的非一致采样系统,提出了一种基于状态观测器的状态反馈预测控制算法．通过提升控制信号,设计了输入、输出同周期的非一致采样系统的状态观测器,并且给出了提升控制信号前后观测器系数矩阵的关系．运用线性矩阵不等式方法,解决了无穷时域二次型性能指标下的优化问题,给出了状态反馈预测控制器存在的充分条件．仿真结果证明了控制算法的有效性．