BDS三频非差观测数据周跳探测与修复方法

随着三频技术的出现,多频观测量及其丰富的线性组合特性为周跳的探测与修复提供了新的契机。因此提出三频非差观测量线性组合对载波相位观测数据中周跳进行实时探测及修复的方法。该方法构造无几何无电离层的码相组合,并通过对历元间的电离层延迟变化量进行实时估计与消除,构造出第三组线性无关的周跳探测量。用30 s采样间隔的北斗三频实测数据对算法性能进行验证,试验结果表明:该方法可以有效地对各频点的周跳实现探测与修复,即使在电离层活跃的应用场景中,该方法依然具有较好的性能。     

基于直觉模糊时间Petri网的不确定性时间推理方法

针对Petri网模型在对复杂不确定性时间信息描述和推理方面的局限性,在定义直觉模糊时间函数以及网络变迁约减规则的基础上,融合直觉模糊时序逻辑(IFTL)、直觉模糊Petri网(IFPN)以及线性逻辑推理的理论优势,构建了直觉模糊时间Petri网(IFTPN)推理模型,并提出了基于IFTPN的不确定性时间推理算法,较好地解决了态势评估中冲突事件间的不确定性时间推理问题。最后,通过典型的战场想定验证了该时间推理方法的有效性和优越性。     

子空间投影后波束形成的导航接收机抗干扰性能分析

利用导航信号淹没于干扰信号和热噪声的特点,将天线阵列接收的空时信号矢量向干扰子空间的正交子空间投影以实现干扰抑制。当接收机对投影后的单阵元数据捕获成功后,利用捕获估计的本地扩频码相位作为参考信号,依据最小均方误差准则进行波束形成。仿真结果表明该抗干扰算法在零陷强干扰的同时使主波束指向导航信号来波方向,有效提高了阵列输出信干噪比,并降低了空时自适应处理对导航信号伪码相关峰形状和载波跟踪性能的影响。     

基于条件熵的不完备信息系统属性约简算法

在相容关系下定义了三种不完备条件熵——H′条件熵、E′条件熵和I′条件熵,并对它们的性质进行了分析比较,研究发现,H′条件熵和I′条件熵不适用于相容关系下信息观点的约简。利用E′条件熵刻画信息系统中属性的相对重要性,设计了一种新的基于信息论观点的启发式约简算法,它统一了完备信息系统与非完备信息系统中的约简方法。通过实例说明,该算法能得到决策表的相对约简。     

无线认知网络中一种分布式最大频谱分配算法

无线认知网络被认为是下一代无线网络的核心架构之一。该网络能解决日益增长的频谱使用需求和低下的频谱使用率之间的矛盾。通过伺机接入临时可用频谱资源,其频谱利用率能得到大幅的提高。由于频谱资源分配是影响频谱资源利用率的关键,因此如何对频谱资源进行高效的分配一直是无线认知网络的重要研究领域之一。我们证明了在异构频谱使用概率条件下的最优频谱分配是NP难的问题。为了有效解决该问题,本文提出了一种基于分布式最大加权独立集的频谱分配算法——DMWIS。该算法的时间复杂度为O(V2/2)。通过大量的仿真实验,验证了在90%以上的不同随机网络环境下算法能在3轮内收敛,并且该算法一般能获得最优解90%的性能。     

饱和系统的线性最优容错不变集

针对饱和系统的容错控制问题,提出了一种D稳定约束下系统吸引域的估计方法。分别以不变集和参考集的容量为优化目标,给出了两个优化容错不变集的充分条件。为解决不变集优化中出现的双线性矩阵不等式(BMI)问题,通过构造包含线性矩阵不等式(LMI)的目标函数,将它转化为非线性规划的形式进行求解。通过一个仿真实例对该方法进行验证。     

基于指标值状态的自适应权重确定法

评估问题中指标值可能是已知的也可能是未知的,提出一种基于属性值状态的指标权重确定方法,该方法融合了粗糙集和区间数有序相离度的理论,根据指标值状态,自适应求取指标权重;同时引入调节算子,调节对主客观因素考虑的重视程度。详细地给出了自适应算法的步骤,并对算法的保序条件进行了分析,举例说明了该方法的应用,结果表明:方法简单实用,易于实现。     

卫星导航技术专题讲座(三) 第6讲 组合导航技术

组合导航是导航技术发展的重要方向。随着科学技术的发展,出现了多种导航手段,而各种导航手段都有自己的优缺点,在很多应用中依赖单一手段无法达到某些应用需求。为了获得更好的导航性能,可以将各种导航手段有机组合起来,互相取长补短,使整个导航系统的性能优化。常用的组合方式有惯性导航与卫星导航的组合以及多卫星导航系统的组合。未来也将会有新的导航手段和组合方式出现,推动组合导航技术不断发展。     

基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略研究

给出了一种基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略,并深入阐述了基于最大后验概率候选集更换法的形式化描述,分析了对单故障诊断和多故障诊断的计算模型,提出了基本的故障诊断算法——改进二进制粒子群算法,并对抽象实例进行验证,结果表明,采用改进BPSO算法能有效地求解基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断问题。     

一种新的基于粗糙集的连续属性离散化算法

粗糙集理论作为一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,已成为国际学术界的一个前沿的研究领域.传统的粗糙集理论只能对数据库中的离散属性进行处理,而绝大多数现实的数据库既包含了离散属性,又包含了连续属性.针对传统粗糙集理论的这一缺陷,提出了一种改进的基于断点重要性的属性离散化方法.最后,通过实例分析说明该方法是有效的.