基于频率补偿的时延估计方法

由于2个测量站的通道幅相不一致而导致送给时延估计器的两路信号的频率有差异,继而影响时延估计和系统定位精度。首先理论推导了频率差异是如何影响广义相关时延估计的,接着应用频域相关函数对频率差异做准确估计和补偿,最后给出了频差补偿后的时延估计方法。以4种常用通信信号为例,仿真验证了不同信噪比下所提出方法的正确性和有效性。     

关系数据库规范化设计理论探析

数据库设计是数据库应用领域的主要研究课题,是继需求分析后的一个非常重要的环节。关系数据库设计的重点难点就是数据库的规范化理论,必须深入透彻的理解规范化理论,才能设计出一个高质量的数据库。根据数据库设计理论和应用要求,通过通俗易懂的实例详尽地说明了1NF、2NF、3NF和BCNF在数据库设计中的具体操作步骤和方法,对于数据库设计有重要的指导意义。     

基于非参数统计的加速退化试验优化设计北大核心

加速退化试验优化设计研究如何在有限的费用约束下设计方案以减少试验评估误差。采用参数统计分析试验数据需要假设分布函数,当假设错误时会引起较大的误差,而采用非参数统计分析,通过数据本身来寻找合适的回归模型则可避免这一问题。以试验费用为约束,进行加速退化试验优化设计,给出各优化变量:试验应力水平、各应力水平下样本量、性能监测次数和监测间隔,最后通过仿真算例说明该加速退化试验优化设计方法的应用。     

双边定时截尾下广义Pareto分布的可靠性分析

基于双边定时截尾样本,研究广义Pareto分布的形状参数和可靠性指标的估计问题。在进行极大似然估计时,由于似然方程无解析解,故采用EM算法。对形状参数选取,4信息先验,在平方损失下,研究给出广义Pareto分布的形状参数和可靠性指标的Bayes估计。通过Monte-Carlo模拟对形状参数和可靠度函数的极大似然估计、EM估计和Bayes估计的效果进行比较。模拟结果说明,Bayes方法和EM算法适合在小样本场合下对形状参数进行估计,Bayes方法和极大似然估计法适合在大样本场合下对形状参数估计,极大似然估计方法和EM算法适合对可靠度进行估计。     

基于直线基元角方向对几何关系直方图的目标识别方法

针对以往"角方向对几何"同类技术[6～8]提出了新的基于直线基元的几何不变特征关系,并使用该关系针对目标线集建立特征关系多维直方图,作为目标的几何不变特征,通过多维直方图匹配进行目标识别。实验证明该模式关系对于较规则的形体,其检测精度优于以往方法,可用于基于内容与结构的图像分析与目标识别系统中。     

双边定数截尾试验下广义指数分布的可靠性分析

基于双边定数截尾试验,在无信息先验和共轭先验下,给出了广义指数分布参数的Bayes估计。同时在熵损失和加权平方损失函数下,给出可靠度函数的贝叶斯估计。最后运用Monte Carlo方法对估计结果进行了模拟比较。     

舰船舵减横摇广义预测约束控制

依据舵减摇状态空间模型,推导舵减横摇广义预测控制律,在舵角舵速约束的条件下,采用二次型规划计算控制量进行减横摇控制.对某一船舶在典型航行工况下进行了系统仿真,仿真结果表明,该方法不但可取得35%～45%的减摇效果,而且对横摇角速度与横摇角加速度也有40%左右的减小效果.     

面向信息化战争的广义兰切斯特作战模型

由于经典兰切斯特方程不能描述信息对于信息化战争的影响,因此在分析兰切斯特线性律和平方律的基础上,通过引入战场感知系数和信息优势系数,并利用信息优势系数对线性律和平方律中毁伤系数进行修正,提出了能够描述信息对战争影响的广义兰切斯特作战模型,仿真实验结果说明其能够有效地描述信息优势对于改变战争进程所发挥的重要作用。该模型为研究信息化战争的交战过程提供理论参考。     

林木生长量预测的数学模型

为预测林木生长量及其趋势 ,本文运用非线性回归、自回归分析和多维时序分析方法 ,建立了林木生长量预测的数学模型 ,并进行了实例测算     

基于广义随机Petri网的军事应急物流行动流程建模与分析

基于真实军事应急物流行动的特点和“军民融合”的原则,同时考虑系统的反馈控制功能,完善了应急情况下的军事物流行动流程,提高了军事应急物流行动的稳定性,对指挥决策具有很好的参考价值.基于广义随机Petri网对该军事应急物流行动流程进行建模,通过不变量判断验证了模型的有效性,基于PIPI软件平台得到状态空间可达图,并利用更加严谨的同构的随机点过程求解模型稳态概率.最后结合汶川地震中某团军事应急物流行动实例数据,对模型的各类性能指标进行分析,对军事应急物流行动的时效性提出改进建议.