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11.
基于离散降雨衰耗状态的卫星信道模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Ka频段卫星信道中降雨衰耗的统计分布特点,建立了基于离散降雨衰耗状态的卫星信道模型,模型中各状态组成离散的Markov链并由其转移概率矩阵来表示,分析此模型下的信道误比特性能和数据包丢失性能。此模型能够适用于链路层以及高层通信协议。 相似文献
12.
13.
Technology products often experience a life‐cycle demand pattern that resembles a diffusion process, with weak demand in the beginning and the end of the life cycle and high demand intensity in between. The customer price‐sensitivity also changes over the life cycle of the product. We study the prespecified pricing decision for a product that exhibits such demand characteristics. In particular, we determine the optimal set of discrete prices and the times to switch from one price to another, when a limited number of price changes are allowed. Our study shows that the optimal prices and switching times show interesting patterns that depend on the product's demand pattern and the change in the customers' price sensitivity over the life cycle of the product. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2012 相似文献
14.
针对一个新的三维自治混沌系统,研究了该系统的控制与同步现象。根据李雅普诺夫稳定性理论,运用自适应控制方法对该系统进行了混沌控制,设计了实现其同步的一个非线性控制器,运用Matlab数值仿真验证了设计的有效性。 相似文献
15.
为了提高智能协同空战攻击决策算法性能,将变异策略引入到DPSO(Discrete Particle Swarm Optimization)协同空战攻击决策算法中,提出了一种新的基于变异离散粒子群(Mutation Discrete Particle Swarm Optimization,MDPSO)的协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。采用对比实验方法,基于准确性、可靠性和快速性等关键性能指标,分析比较了基于MDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法,验证了基于MDPSO的协同空战攻击决策算法有着较好的综合性能。 相似文献
16.
17.
介绍了可以用扩展可靠性框图表示的系统的可靠性参数的仿真算法。首先,对扩展可靠性框图进行了介绍,提出了利用树状结构来描述扩展可靠性框图的结构。其次,对基于扩展可靠性框图的系统行为进行了分析。然后,依据离散事件系统仿真思想,分别给出了计算可修系统可靠性参数的仿真算法与不可修系统可靠性参数的仿真算法。最后,给出了计算实例。该仿真算法不仅可以对状态独立系统进行可靠性参数计算,而且可以对具有冷储备关系以及冷储备嵌套关系的状态相关系统进行可靠性参数计算,具有很强的通用性与实用性。 相似文献
18.
针对目前常用的伪随机二相编码的缺点,利用Logistic混沌映射产生混沌序列并进行数字量化和截取,生成混沌二相编码信号,重点分析了混沌二相编码信号的相关性、混合信号隔离度、抗干扰性能和多普勒敏感性能。仿真分析表明,混沌二相编码信号不仅具有大的时宽带宽积和良好的自相关性,而且具有较强的抗干扰性能和更宽的多普勒容限,是一种较为理想的雷达脉冲压缩信号。 相似文献
19.
波形分集是多输入多输出(MIMO)雷达的主要特征之一,设计性能良好正交波形集是实现MIMO雷达的关键技术。介绍了噪声MIMO雷达的基本原理,分析了利用混沌序列设计正交波形的可行性,提出了基于混沌序列的MIMO雷达正交波形集设计方法,给出了基于两种典型混沌序列设计二相编码正交波形的设计结果,分析了波形集相关性能,计算机仿真表明,该方法在算法效率和波形多样性方面优于传统的遗传算法。 相似文献
20.
标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。 相似文献