Quantifying the performance effects of idle time utilization in multiserver systems

In many practical multiserver queueing systems, servers not only serve randomly arriving customers but also work on the secondary jobs with infinite backlog during their idle time. In this paper, we propose a c‐server model with a two‐threshold policy, denoted by (e d), to evaluate the performance of this class of systems. With such a policy, when the number of idle servers has reached d (<c), then e (<d) idle agents will process secondary jobs. These e servers keep working on the secondary jobs until they find waiting customers exist in the system at a secondary job completion instant. Using the matrix analytic method, we obtain the stationary performance measures for evaluating different (e, d) policies. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007.     

一种基于LMS的时域相干累积算法研究

为了克服低信噪比条件下传统的自适应滤波算法抑制高斯噪声效果差的缺点,提出了基于最小均方(LMS)的时域相干累积新算法。计算机仿真结果表明,该算法具有良好的抑制高斯噪声的性能,对于低信噪比下信号的增强效果明显优于传统的自适应滤波算法。     

对辐射源信号到达角的自适应跟踪估计

为提高信号到达角(AOA)的测量精度,采用修正的窗函数加权平均算法和基于机动加速度的非零均值时间相关模型的自适应卡尔曼滤波算法,将信号到达角的变化轨迹看作是一种做加速度机动的运动,实现对连续变化信号到达角的参数估计.计算机仿真验证了算法的有效性和可行性,证明该方法有一定的应用价值.     

舰艇编队多声纳数据融合

分析了标准kalman滤波(KF)和自适应kalman滤波(AKF)的原理,通过仿真实验,对两种滤波算法的性能进行比较.结合各种声纳的探测特性和水下目标的特点,建立了舰艇编队的数据融合方案.选用简单凸组合融合算法作为舰艇编队协同反潜的航迹融合算法,将多声纳融合系统的融合结果和简单交叉定位算法进行了比较研究.仿真实验结果表明:自适应kalman滤波比标准kalman滤波具有更好的目标跟踪性能,多声纳融合结果较简单交叉定位结果的性能有大幅度提高,所选用的融合算法航迹能够较好的与真实航迹吻合.     

几种机动目标运动模型的跟踪性能对比

机动目标跟踪是目标定位与跟踪领域研究的难点问题之一.在分析Singer模型、"当前"统计模型、速度估计自适应模型的基础上,对这三种模型及算法进行仿真,给出了上述三种模型跟踪机动目标的精度与实时性的比较结果.     

自适应过滤法在火灾发展趋势预测中的应用

分析了1993~2003年的火灾统计数据,应用自适应过滤模型预测了火灾发展趋势。结果表明:自适应过滤模型适于火灾趋势预测分析,在消防监督工作中具有广阔的应用前景。     

解析美国大学TESL硕士培养的主要课程与设置理据——以曼卡托明尼苏达州立大学为例

把英语作为第二语言的教学是20世纪60年代在美国兴起并逐步走向独立的科目,它在综合相关专业的同时正在朝专业化方向发展。近年来其硕士层面的教育为全球培养了大量合格的中小学英语教师,取得了较好的成绩。本文以曼卡托明尼苏达州立大学英语系为例,并结合笔者在该系攻读TESL硕士学位时的经历,解析其主要课程及设置理据。     

一种新的机动目标模型及其自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应调整,提出了一种新的自适应滤波算法——基于截断正态概率密度模型修正的自适应滤波算法。计算机仿真结果表明,该算法在跟踪机动目标时,具有良好的跟踪性能,并极大地改善了跟踪非机动目标的能力。     

基于非线性Kalman滤波的导航系统误差补偿技术

针对非线性非高斯导航系统信息处理问题,采用自组织算法、神经网络和遗传算法等改进传统非线性Kalman滤波算法,构建一种自适应的组合导航系统。应用具有冗余趋势项的自组织算法、Volterra神经网络和遗传算法,建立导航系统误差的非线性预测模型,进而计算得到其预测值;将该预测值与Kalman滤波算法求得的估计值进行比较得到差值,以此监测Kalman滤波算法的工作状态;采用自适应控制方法,在导航系统结构层面改进Kalman滤波算法,构建新型的导航系统误差补偿模型。开展基于导航系统KIND-34的半实物仿真研究,应用所提出的改进方法改善了导航系统误差的补偿效果,提高了组合导航系统的自适应能力和容错能力。     

(修，2撤3)关键几何参数对超声速膨胀器流场和性能影响的数值研究

为了揭示关键几何参数对超声速膨胀器流动特性影响的规律,对3种隔板安装角和5种出进口面积比超声速膨胀器设计工况下的流场进行了数值研究。结果表明：随隔板安装角增加,斜激波向出口迁移,斜激波强度略有降低,超声速膨胀器膨胀比减小,效率提高;随出进口面积比增加,流道内高速区显著扩大并逐渐靠近压力面,斜激波增强,出口流动损失增加,超声速膨胀器膨胀比增大,效率降低。为获得综合性能较优超声速膨胀器结构,需在较小出进口面积比和较大隔板安装角之间做折衷选择。