Alpha稳定分布噪声下MPSK信号调制识别算法研究

针对Alpha稳定分布噪声中信号四次方谱失效的问题,提出了广义四次方谱的概念,在此基础上研究了基于广义四次方谱的多进制相移键控(M-ary Phase Shift Keying,MPSK)信号调制识别算法.首先分析了待识别信号的广义四次方谱,然后提取广义四次方谱中二倍载频和四倍载频处的谱线作为特征参数,最后通过判断谱线是否被冲击来实现信号的分类.仿真结果表明,这种算法在Alpha稳定分布噪声下的性能优于基于四次方谱的算法,且该算法在高斯噪声下也具有良好的性能.     

工艺参数对楔横轧多楔轧制成形机理影响分析

针对楔横轧多楔精密轧制长轴类零件中工艺参数的确定主要依靠经验、轧件缺陷频繁发生的难题,采用自主开发的多楔命令流有限元程序对多楔轧制过程进行有限元数值模拟,从理论上较详细分析成形角、展宽角和断面收缩率三个主要工艺参数对轧件内部等效应力、应变和轴向位移的影响,得到其相应的变化规律,并对断面收缩率对轴向位移的影响规律进行实验验证.     

基于参数微扰法精确计算铍离子Be2+和硼离子B3+的基态能量

建立含有屏蔽参数σ的铍离子Be~(2+)(z=4)和硼离子B~(3+)(z=5)的哈密顿方程.以有效核电荷数为z*=z-σ的类氢原子基态1s和激发态ns(n=2,3,…)组合的双电子波函数,作为铍离子Be~(2+)和硼离子B~(3+)的基态近似波函数.应用参数微扰法确定铍离子Be~(2+)的屏蔽参数σ=0.56350197和硼离子B~(3+)的屏蔽参数σ=0.525070444,应用参数微扰法计算铍离子Be~(2+)三级近似基态能量和硼离子B~(3+)四级近似基态能量的理论值与实验值的误差为ΔE≈10~(-4)~10~(-5)a.u..     

含参数λ微分方程类型的可积判据

提出几类含参数λ微分方程,借助变量替换法、线性化法、降阶法、交换变量位置法,论证其可积性,给出可积的判据及通解的表达式.扩大微分方程的可积范围,提供其求解的方法及通解公式.     

试论直接消耗系数在投入产出分析中的核心地位

在投入产出分析中,直接消耗系数是反映系统内部经济技术联系关系的基础概念.借助直接消耗系数,不仅可以使用间接推导法编制出投入产出表,还能发挥关键参数的作用建立起科学的投入产出数学模型,实现对经济系统进行数量分析的最终目的.理论分析和实践应用都证明,直接消耗系数在投入产出分析中居于核心地位.     

基于模拟退火遗传算法的水文地质参数识别

水文地质参数识别是一个复杂的非线性优化问题，针对传统人工调参方法的局限性，提出了水文地质参数识别的模拟退火遗传算法，实现了水文地质参数的自动识别，提高了计算效率，较一般遗传算法具有更好的收敛性能，最后通过实例验证了该方法的可行性与有效性。     

空气源热泵毛细管节流空调系统的研究

根据气液两相流动的均相流假设,建立了绝热毛细管的分布参数模型.在冷热工况下空调系统制冷剂充注量差值的基础上,采用该模型模拟计算了应用毛细管节流的热泵型空调系统中主副毛细管的长度.将储液器法和采用主副毛细管控制制冷剂流量这两种方法进行了对比分析,结果表明,在控制系统高低压差和制冷剂流量时,两种方法各有利弊.因此,提出了采用主副毛细管和增加储液器相结合的方法控制热泵型空调系统冷热工况下的制冷剂流量.     

工业机器人运动学参数误差两步识别法

提出了将转动误差和定位误差分离的参数误差两步线性识别方法,利用刚体相对转动误差识别出仅与转动相关的运动学参数误差;由已校准的参数并利用刚体距离误差识别出其余的运动学参数误差,两步识别法不仅避免了测量坐标系与机器人坐标系的转换以及参数估计误差的传递,而且有效解决了距离方法中存在的奇异和非线性问题,可以快速求出参数误差的线性解,该识别法不仅可以用于串联、并联机器人的校准,而且适用于数控机床、坐标测量机等的误差识别与补偿。     

被动合成阵列极大似然参数估计的快速方法

针对被动合成阵列的极大似然目标参数估计方法(pasaML)计算量大的问题,探索利用Markov Monte Carlo(MCMC)类方法降低计算量.将完备抽样方法(PS)与pasaML方法相结合,提出一种基于完备抽样的频率一方位联合估计新方(PS-pasaML)来联合估计多个目标的频率和方位.首先将pasaML方法的谱函数视为频率和方位的联合概率密度函数,构造并证明了具有单调保偏序性质的更新函数,然后产生2条Markov链的初始方位角向量,使用更新函数确定Markov链在状态空间中的转移方向,并通过在全局状态空间和局部状态空间之间的跳转抽样来提高运算速度,最后由融合时间判决Markov链的平稳性,对其求期望从而获得目标方位的最终估计.仿真实验表明,在目标个数较少时,PS-pasaML方法不仅保持了pasaML方法的高分辨能力,而且计算复杂度降低为pasaML方法的1/7左右.     

动态调节模型的最小二乘迭代辨识方法

为了改进参数估计精度,利用递阶辨识的交互估计理论,提出了辨识动态调节模型的最小二乘迭代辨识方法。其基本思想是:在每步迭代计算中,将信息向量中或信息矩阵中不可测噪声项用其估计值代替,而噪声估计值又是用前一次迭代参数估计进行计算的,二者执行了一个递阶计算过程。与流行的递推广义最小二乘算法相比,提出的迭代算法在每一步计算中,同时利用了系统所有量测数据信息,因而具有更高的参数估计精度和更快的收敛速度。进行了仿真计算。