多品种空投小件装载优化建模研究

针对空投小件装载率低下的现状,提出利用相关容重比平衡法,制定装载计划以充分利用飞机的载重能力及其使用面积,分别建立了单机和多机空投小件装载模型。该模型充分考虑了飞机的面积和载重量,对提高空投小件装载的利用率,起到良好应用效果。     

压缩感知理论在红外成像中的应用

分析了红外图像的数据特性,并对红外数据进行稀疏化处理,提出了基于压缩感知理论的红外图像成像方法。在红外图像测量平面使用随机观测矩阵进行观测,以少量的数据采样信息获得重建红外图像的足够信息。由实验和仿真计算可知,压缩感知理论应用于红外成像技术,降低了数据采样量,提高了采样速度,并能以较小的误差实现红外图像的重构。     

锁相环在电流隔离测量中的应用研究

探讨了采用锁相环频率跟踪,通过环路补偿达到磁平衡的方法,隔离测量直流和低频、中频交流电流,利用磁性材料自身特性,进行温度补偿,用低成本达到较高的稳定度和测量精度.     

贮存环境对火箭弹动平衡冲量的影响

实验测定了已经在南方和北方2个地区贮存5年的火箭弹动平衡速度,计算了动平衡冲量,并利用秩和检验方法对实验结果进行了处理与分析。通过实验与分析,得到了32发火箭弹的动平衡冲量,综合试验、计算和检验结果表明,贮存环境对于该火箭弹的动平衡冲量有显著影响。     

弹道目标微多普勒特性基于逆Radon变换的稀疏表示

作为识别空间弹道目标的有效方法,微多普勒特性提取对于雷达系统的时频分辨率提出了很高的要求,因此,要求雷达系统具有更高的采样频率。作为近年来新兴的技术手段,在远低于奈奎斯特采样定理的采样频率下,压缩感知技术可以对具有稀疏特性的信号实现高精度还原。对空间弹道目标时频分布进行逆Radon变换,在变换后的IRT域内获得时频分布的稀疏表示,从而可以借助压缩感知技术有效降低采样频率的要求。     

The role of covariate balance in observational studies

Observational data are prevalent in many fields of research, and it is desirable to use this data to make causal inferences. Because this data is nonrandom, additional assumptions are needed in order to construct unbiased estimators for causal effects. The standard assumption is strong ignorability, though it is often impossible to achieve the level of covariate balance that it requires. As such, researchers often settle for lesser balance levels within their datasets. However, these balance levels are generally insufficient to guarantee an unbiased estimate of the treatment effect without further assumptions. This article presents several extensions to the strong ignorability assumption that address this issue. Under these additional assumptions, specific levels of covariate balance are both necessary and sufficient for the treatment effect estimate to be unbiased. There is a trade‐off, however: as balance decreases, stronger assumptions are required to guarantee estimator unbiasedness. These results unify parametric and nonparametric adjustment methods for causal inference and are actualized by the Balance Optimization Subset Selection framework, which identifies the best level of balance that can be achieved within a dataset. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 323–344, 2017     

巨型机求解大型稀疏问题的Krylov子空间法

求解大型稀疏问题最流行的方法是建立在子空间投影技术之上的。这类方法的主要吸引力是仅需要使用矩阵向量乘法。我们给出PCG、GMRES、Lanczos和Davidson算法及在YH-I上的实现,然后比较每一方法的优缺点,并尽可能讨论其并行执行。     

采用区分性幅相联合字典学习的低截获概率信号分离方法

为解决采用字典学习的信号分离方法存在的相位信息缺失和子字典交叉表示问题，提出一种区分性幅相联合字典学习方法。该方法针对相位信息缺失问题，构建了幅相联合字典模型；针对混合信号在联合字典上投影时存在的交叉表示问题，基于区分性字典学习思想提出在字典学习过程目标函数中加入交叉表示抑制项。仿真结果表明：幅相联合字典能够充分表示典型低截获概率信号的幅相信息，交叉表示抑制项能有效抑制信号间的交叉表示，算法具有良好的分离性能。     

基于粒子群优化的稀疏序列Bayes反卷积方法研究

在地下目标低频声波探测中,由于探测信号的混叠,难以判读反射目标的空间位置.应用信号处理方法求解时,目标信号是稀疏序列,求解方程是病态的.运用Bayes反卷积方法修正其病态性,并采用优化的粒子群算法求解,提高了系统的探测分辨率,同时降低了计算量.实际应用表明,该方法是有效的.     

基于遗传算法的MIL-STD-188-220c标准最佳转发树的构造

针对MIL-STD-188-220C标准的路由协议多目的地址最佳转发树问题,提出一种基于遗传算法的优化算法,仿真结果表明,该算法具有收敛快,寻路成功率高的优点。