高斯信道中功率分配问题的一种优化方法

信号检测中,检测概率一直是作为衡量检测性能的一个重要标准.众所周知,Neyman-Pearson准则下的最优检测是似然比检测.然而多传感器系统下随着信号维数增加,似然比检测门限的计算涉及高维积分,计算困难相当大,因此文中考虑的高斯信号检测模型,没有直接计算检测概率而是将两个密度函数的相对熵作为衡量检测性能的一个度量来研究高斯信号检测中功率的分配,并且建立了目标优化模型.针对文中建立的优化问题,首先由加强的Fritz John(F-J)必要条件证明了优化问题的局部最优解满足KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件,并且进一步证明存在惟一的拉格朗日乘子.然后利用凸函数的性质我们说明了D(P1‖P0)是tr(∑s)的非减函数,最后在此基础上得到了优化问题的最优解,即得到了功率分配矩阵.同时也给出了特殊信道下的功率分配矩阵.     

二根树指标马氏信源关于赌博系统的极限定理

研究任意二根树图上二阶非齐次马氏信源的极限性质。通过构造相容分布和非负上鞅的方法,得到了任意无限连通二根树上二阶非齐次马氏信源关于广义赌博系统的一类广义渐近均匀分割性定理,也称广义ShannonMc Millan定理,并推广了已有的结果 。     

BDS/GPS/GLONASS组合的双频单历元相对定位性能对比分析

随着我国北斗卫星导航系统(Bei Dou Navigation Satellite System,BDS)的建成与运行,目前具备独立服务能力的系统包括GPS,GLONASS和BDS,多系统组合已成为GNSS导航定位发展的必然趋势.基于伪距或载波相位的相对定位是目前利用GNSS实现高精度定位的主要技术手段之一.本文重点分析对比了BDS/GPS/GLONASS单系统、双系统以及三系统组合共7种模式下双频伪距和单历元载波相位相对定位性能.结果表明:(1)BDS/GPS/GLONASS组合伪距和单历元载波相位相对定位时,三系统观测值误差比分别设为1:1:2和1:1:1较合适;(2)BDS/GPS组合的性能要优于GPS/GLONASS以及BDS/GLONASS组合,BDS/GPS/GLONASS三系统组合较双系统组合可进一步改善定位性能;(3)短基线条件下(20 km),BDS/GPS/GLONASS组合伪距和单历元载波相位相对定位精度较单BDS,GPS,GLONASS系统分别提高了48.4%,31.7%,65.7%和6.1%,12.5%,39.4%.     

数据包络分析法(DEA)的研究与应用

叙述了数据包络分析法 (DEA) 的思想、模型和应用步骤，总结了近20多年来DEA方法的发展、主要应用领域——DEA方法的主要研究成果，并对该领域的进一步研究提出了一些想法和展望。     

随机控制序在保险决策中的应用

通过介绍随机控制序的概念和性质 ,从而探讨了随机控制序在保险决策问题中的应用 ,得到了很有意义的结果     

证券投资组合理论和无差异曲线

文章通过无差异曲线解释了最优证券投资组合并探讨了对现代投资组合理论三个主要组成部分的有关内容.     

具相对位移的双周期平面弹性第二基本问题

本文给出了双周期基本胞腔内含若干个任意形状孔洞的具相对位移的平面弹性第二基本问题的三种提法(Ⅰ),(Ⅱ),(Ⅲ),并采用路见可、мусхелишвили的复变函数方法,构造出了复应力函数解的形式,将问题(Ⅱ)归结为正则型的具核为Weierstrassζ函数的奇异积分方程。同时给出了求解方法。     

基于改进 HAF的线性调频雷达信号参数估计

针对多项式相位信号(PPS)中的线性调频(LFM)雷达信号参数估计,通过提出频谱方差极大值准则对PPS次优参数估计方法高阶模糊度函数(HAF)进行了改进,提出了适于单分量LFM参数估计的改进HAF。首先讨论了HAF对LFM参数的估计方法及其局限性,然后提出了分段频谱方差极大值法则下LFM调频斜率估计的方法,将其与HAF相结合提出了单分量LFM参数估计的改进HAF,克服了接收信号与实际信号起点不一致性对HAF带来的影响,降低了由于HAF局限性带来的调频斜率估计误差,改善了HAF的累积误差效应。MATLAB仿真验证了改进方法较HAF的优越性。     

分光光度法测定脯氨酸的含量

文章用分光光度法研究了脯氨酸与四氯对苯醌的荷移反应 .实验指出 ,在硼砂缓冲溶液中 ,脯氨酸与四氯对苯醌于 30℃的水浴中恒温 1 2 0 min,可形成 1∶ 1的稳定络合物 ,其λmax=35 8nm,表观摩尔吸光系数 ε=1 .5 0× 1 0 5L·mol- 1 ·cm- 1 ,在 60 ng·m L- 1 ～ 40 0 ng·m L- 1 的范围内符合比耳定律 ,用本方法测定药物制剂的含量与文献方法一致 ,回收率在 99.65 %～ 1 0 0 .7%范围内 ,相对标准偏差在 1 .4%以内 .