MIMO雷达子阵级m-Capon方法研究

针对多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达虚拟阵列孔径大,典型的降维空时自适应处理（space time adaptive processing, STAP）方法--m-Capon法无法适用的问题,对子阵级m-Capon法进行了研究,并与相应的相控阵雷达3-Capon方法进行了比较。计算机仿真结果表明,处理器维数相同时,子阵级3-Capon方法性能明显提高,但非主杂波区误差鲁棒性差;子阵级1-Capon法在非主杂波区性能明显提高,但主杂波凹口太宽。在实际应用中,可综合运用两种方法对主杂波和非主杂波区分开处理,为工程实现提供可靠依据。     

TD-HSPA+系统级的双极化天线建模及仿真分析

提出一种双极化天线的系统级建模方法,以解决TD-HSPA+系统中极化性能研究无准确天线模型的问题。并通过结合多天线方案中的PARC和S-PARC方案,对TD-HSPA+下行系统性能进行了仿真分析和研究,重点对比了市区宏小区和郊区宏小区等场景下的双极化天线配置和传统线阵天线配置性能差异。系统级仿真结果表明,在覆盖半径较小的市区,利用双极化天线组网能提供良好的系统性能,提高小区容量。     

基于子结构法的某多管火箭炮频率特性分析

根据虚功原理,推导了子结构方法的动力学模型。采用实体单元建立了某多管火箭炮的子结构模型。计算了某多管火箭炮在不同俯仰角和装弹数量情况下的固有振动频率,得到了低阶固有频率与俯仰角的关系及低阶固有频率与火箭弹数量的关系。结果表明采用该方法计算频率,能减小计算模型,缩短计算时间。     

A DEA-TOPSIS method for multiple criteria decision analysis in emergency management

A hybrid approach of DEA (data envelopment analysis) and TOPSIS (technique for order performance (preference) by similarity to ideal solution) is proposed for multiple criteria decision analysis in emergency management. Two DEA-based optimization models are constructed to facilitate identifying parameter information regarding criterion weights and quantifying qualitative criteria in TOPSIS. An emergency management case study utilizing data from the Emergency Management Australia (EMA) Disasters Database is provided to demonstrate the feasibility of the proposed analysis procedure.     

基于递阶遗传算法的一类多旅行商问题优化

针对最小化单个旅行商路程的多旅行商问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题不需设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离对称和距离非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化多旅行商问题。     

磨矿分级过程多模型智能控制研究

提出了一种非线性多模型控制算法,在若干平衡点附近首先建立多个子模型及相应的控制器,再通过在线计算模型匹配度来适应模型参数的变化,被控对象的最终输入是各控制器输出的加权和.将其应用于磨矿分级非线性系统的控制研究,仿真结果表明,所提算法极大地改善磨矿分级系统的动态响应,并增强了系统的鲁棒性.     

两种带多约束的组播路由算法

组播对其成员节点能够提供服务质量,且组播在未来通信网络当中起到越来越重要的角色.对多约束斯坦利最小树问题,提出了基于Boruvka方法的多约束组播算法(BMCMRA)与基于Kruskal方法的多约束组播算法(KMCMRA).仿真试验表明算法具有良好代价性能,且能够很好地满足多约束条件.     

Reduced K-best sphere decoding algorithm based on minimum route distance and noise variance

This paper focuses on reducing the complexity of K-best sphere decoding （SD） algorithm for the detection of uncoded multi-ple input multiple output （MIMO） systems. The proposed algorithm utilizes the threshold-pruning method to cut nodes with partial Euclidean distances （PEDs） larger than the threshold. Both the known noise value and the unknown noise value are considered to generate the threshold, which is the sum of the two values. The known noise value is the smal est PED of signals in the detected layers. The unknown noise value is generated by the noise power, the quality of service （QoS） and the signal-to-noise ratio （SNR） bound. Simulation results show that by considering both two noise values, the proposed algorithm makes an efficient reduction while the performance drops little.     

改进的离差最大化决策模型及其在临近空间多任务规划中的应用

一些常用的多属性决策方法在处理多属性评价问题时,易出现评价结果相近,评价值差异较小、区分度不高等问题. 运用离差最大化思想构建的多属性决策模型,能有效拉大评价值间的差异,便于决策方案的优选和排序. 但该模型在实践中,只考虑了因属性值差异性引起的可变权重,忽略了评价指标本身的属性权重,易造成评价结果偏离真实结果. 鉴于此,对已有的基于离差最大化的多属性决策模型进行改进,综合考虑评价属性的可变权重和属性权重,设计了改进的离差最大化决策模型,并将该模型应用于临近空间多任务系统综合效能评估中,为临近空间多任务规划方案的排序及优选提供决策支持. 最后,通过算例,对比验证了该模型具有一定的适用性.     

相似信息优先的复杂装备费用测算模型

针对横截面数据的复杂装备费用预测问题,由于主要参数比较相似的装备系统其研制费用往往趋同,提出了横截面数据的“相似信息优先原理”。分析新研装备与以往装备的相似度,按照指标信息的相似度区分横截面信息的优先次序。用归一化的相似度作为加权最小二乘法的权重,通过实例建立相似信息优先的回归模型,并与其他方法的结果对比,结果表明本文的方法具有更高的预测精度,相似信息优先的多元回归模型充分反映了相似信息的规律。