基于时滞分割法的具有leakage项时滞的离散型神经网络状态估计

摘要：研究一类具有leakage时滞的离散型神经网络的状态估计问题．通过构造新的Lyapunov泛函得到保证估计误差全局渐近稳定的充分条件,并通过求解一个线性矩阵不等式（LMI）得到状态估计器的增益矩阵．采用一种新的时滞分割方法将变时滞区间分割为多个子区间,使该结果在获得更小的保守性同时也降低了计算的复杂度．     

预定相遇态势的潜射鱼雷射击及其技术方法

为发挥鱼雷的作战效能,提出潜射鱼雷有利相遇态势的概念,指出当一次转角射击不能满足鱼雷以有利相遇态势接近并发现目标时,各种自导方式的鱼雷均需要二次转角射击。在给出二次转角射击时机、解算模型的基础上,着重对预定相遇态势射击的关键----二次转向点的选择问题进行了系统研究,引入基于鱼雷自导探测距离的二次转向点与预定相遇点之间距离的选择方法,使得二次转向点的选择更具合理性和针对性,且适用于包括直航鱼雷在内的各种鱼雷。     

基于ARMA辨识的色噪系统状态参数鲁棒估计

实际环境中观测系统的噪声,同时存在着白噪、色噪声和尖点噪声的影响.已有的研究都仅考虑白噪或色噪声,首次将实际系统中可能出现的所有噪声纳入观测方程,推导出统一的带白噪形式的观测方程.新观测方程在色噪声ARMA辨识基础上,可以直接用于传统的卡尔曼滤波算法,避免了扩维滤波.于是状态参数的稳健估计归结为ARMA参数的辨识.重点研究了自由参数选取与输入噪声之间的关系,将鲁棒支持向量回归机的优化问题转换成最大后验估计问题,为合理选择自由参数提供了理论依据.仿真结果验证了新算法的有效性.     

四阶累积量的MIMO雷达角度估计算法

针对色噪声环境下的MIMO雷达目标角度估计问题,提出一种新的参数估计算法.通过计算MIMO雷达接收数据的四阶累积量,并对构造出的累积量矩阵进行特征分解,结合MUSIC算法和ESPRIT算法实现了雷达目标的角度估计.在保证阵元扩展能力和目标分辨力的基础上进行了低复杂度改进,去掉了冗余信息,实现了目标参数的有效估计;同时由于采用四阶累积量,提高了算法抑制高斯噪声的能力,更利于工程应用.最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性.     

频谱感知技术在认知无线电中的应用

频谱感知是认知无线电的关键技术,能量检测广泛应用于频谱感知。针对认知无线电频谱感知技术较少运用于实践的不足,提出了基于0FDM传输系统的频谱感知。在0FDM系统中利用能量检测的判决结果控制子载波的开关,实现感知结果对数据传输的控制,最后利用认知无线电平台进行实时数据的传输。实验结果表明,系统能够在认知无线电平台上成功进行无线通信的数据发送与接收,频谱感知结果能够有效控制数据传输,为认知无线电由理论研究步向实际应用奠定了基础,具有一定的实用价值。     

基于GDOP的多基地雷达布站优化研究

以BLUE算法和GDOP为基本定位算法和精度分析工具,评估多基地雷达的定位性能,建立以GDOP最小值最小和有效监控区最大为目标的多基地雷达布站优化模型.仿真结果表明,通过以下措施可提高定位性能:①增加收发站总数;②采取扇形方式布站;③优先增加部署接收站;④交替部署收发站;⑤通过优化模型优化扇形布站分布角总和.     

色噪声环境下MIMO雷达相干目标角度估计算法

针对色噪声环境下的MIMO雷达相干目标角度估计问题,提出一种基于目标信息矢量重构的角度估计算法.算法对MIMO雷达的接收数据进行了低复杂度改进,通过计算四阶累积量,得到一组矢量并证明该矢量包含所有目标的角度信息,通过重构Toeplitz矩阵,结合MUSIC算法实现了色噪声环境下MIMO雷达相干目标的角度估计.算法保留了MIMO雷达的阵元扩展能力和目标分辨力,具有自动抑制加性高斯白噪声和色噪声的能力,实现了相干目标的有效估计,更利于在实际中应用.最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性.     

抑制成像数据噪声的模糊多目标算法

以模糊数学和决策理论为基础,通过建立成像数据模糊指数函数及平方误差 模糊指数函数,提出了一种称为模糊多目标优化的新的算法模型,对成像数据的噪声进行抑 制实现数据优化。实验结果表明,所提出的模糊多目标优化算法模型有较强的抑制噪声能 力,理论和实验有较好的一致性。     

A branch and bound algorithm for the minimum storage‐time sequencing problem

The minimum storage‐time sequencing problem generalizes many well‐known problems in combinatorial optimization, such as the directed linear arrangement and the problem of minimizing the weighted sum of completion times, subject to precedence constraints on a single processor. In this paper we propose a new lower bound, based on a Lagrangian relaxation, which can be computed very efficiently. To improve upon this lower bound, we employ a bundle optimization algorithm. We also show that the best bound obtainable by this approach equals the one obtainable from the linear relaxation computed on a formulation whose first Chvàtal closure equals the convex hull of all the integer solutions of the problem. © 2001 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 48: 313–331, 2001     

稳健局部线性嵌入方法

针对局部线性嵌入方法对于噪声的敏感性,从分析噪声对数据集局部特性的影响入手,提出了稳健局部线性嵌入方法。通过与局部线性嵌入方法的理论分析和实例对比,表明稳健局部线性嵌入方法不仅对噪声影响不敏感,而且对邻域的选择有较好的适应性,可更好地挖掘数据集的本征特性,具有更强的数据可视化能力。