智能反射面辅助的无线网络加权和速率优化设计

针对智能反射面(intelligent reflecting surface, IRS)辅助的无线网络传输设计的目标是通过联合设计基站处的发送波束形成向量和IRS的反射系数,在满足基站发射功率和IRS单位模约束的条件下,使多个地面用户的加权和速率最大化。为了求解非凸的目标函数,提出一种交替优化方法,其中采用黎曼流形梯度(Riemannian manifold gradient, RMG)方法来优化反射系数,使用二分搜索法优化发送波束形成向量。此外,为了降低RMG方法的复杂度,设计了一种智能元素块坐标下降方法。仿真结果验证了所提算法的有效性,并且表明通过优化设计反射系数,IRS可显著提高无线网络的频谱效率。     

基因表达缺失值的加权回归估计算法

在基因芯片实验中,数据缺失客观存在,并在一定程度上影响芯片数据后续分析结果的准确性。在不增加实验次数的情况下,缺失值估计是降低缺失数据对后续分析影响的有效方法。利用相似性信息的核加权函数来实现缺失值回归估计的局部化,提出了基于加权回归估计的基因表达缺失值估计算法。在两个不同类型的基因芯片数据上,将新方法与几种已知的方法进行了比较分析。实验结果表明,新的估计算法具有比传统缺失值估计算法更好的稳定性和估计准确度。     

定量反馈理论在侧向飞行控制系统中的应用

分析总结了定量反馈理论(QFT)的基本原理、设计步骤和特点,运用该理论对飞行控制系统(FCS)进行了设计研究.针对侧向通道的多输入多输出耦合系统,研究了QFT理论在多变量解耦控制问题中的应用.研究发现,QFT能够很好地解决飞行控制系统由于模型参数具有不确定性而造成的控制系统鲁棒性设计问题.仿真表明该理论具有良好的鲁棒性能和解耦能力.     

多输出性能下的重要性测度指标及其求解方法

针对基于马氏距离的重要性测度存在的问题,提出了基于谱分解加权摩尔彭罗斯马氏距离的重要性测度指标,通过构造多输出协方差阵的广义逆矩阵以及谱分解的策略,有效解决了协方差阵求逆奇异情况以及由于未能充分考虑多输出之间的相互关系而导致的错误识别重要变量的问题,克服了基于马氏距离指标的局限性。数值算例与工程算例结果表明:所提重要性测度可以更加准确地获得输入变量对结构系统多输出性能随机取值特征贡献的排序,从而为可靠性设计提供充分的信息。     

北斗系统三频载波相位整周模糊度快速解算

北斗导航定位系统播发三个频率观测值,有助于载波相位整周模糊度的快速、准确固定。传统的几何无关模型三频载波相位模糊度固定算法通常采用遍历整数搜索的方法确定载波相位-伪距组合系数,组合后的噪声因子较大,模糊度固定成功率不高。在分析了北斗系统伪距测量误差特性的基础上,给出了加权组合噪声因子的定义及其约束下的最优组合系数的求解方法。采用Hatch滤波提高电离层延时误差实时估计精度,成功固定三组线性无关组合系数对应整周模糊度,进而确定基础整周模糊度。利用北斗系统短基线、长基线实测数据对算法性能进行了验证,实验表明:提出的算法可优化超宽巷、宽巷组合噪声因子20%以上,模糊度固定成功率提高10%~18%左右,30s历元平滑后的基础模糊度固定成功率可达90%以上。     

基于加权侦察覆盖指数的无人机侦察航路评价

利用无人机瞬时探测范围和无人机对雷达定位精度构建无人机有效可定位区。综合预定区域目标存在概率和沿侦察航路飞行无人机有效可定位区对栅格侦察覆盖指数,构建加权侦察覆盖指数指标。基于加权侦察覆盖指数,对无人机侦察航路优劣进行评价。     

反舰导弹靶场试验精度评定方法

为了对小子样条件下反舰导弹靶场试验精度作出合理的评定,研究了自助法和随机加权法的原理。针对自助法和随机加权法存在的不足,研究了一种改进的方法,仿真结果表明新方法获得了更加稳健、精确的评定。最后,给出一些有益的工程应用建议。     

基于频域CFAR方法的PD雷达回波信号处理

为了提高PD雷达杂波环境下的目标检测性能,研究了机载PD雷达恒虚警检测问题。重点分析了频域均值恒虚警处理的基本原理与处理方法,采用不同方法对雷达面临的典型杂波分布信号模型进行了性能仿真分析。仿真结果表明,最大选择恒虚警处理方法能够达到预期效果。     

高精度四站无源时差定位方法及精度分析

分析了四站对辐射源联合时差、俯仰定位原理,并基于三维空间时差定位中的测时误差与站址误差、测角误差可分离,导出空间目标定位误差的协方差矩阵,同时应用简化加权最小二乘( SWLS)融合方法,提升时差定位方法对目标的定位精度.通过计算机仿真进一步分析了系统误差对定位精度的影响,并验证了SWLS融合方法的高定位精度性能.     

基于面积比矩阵的加权特征向量点匹配算法

提出一种在仿射变换下点集关系描述算子--面积比矩阵,证明了其在仿射变换群下的不变性质;并由该性质推导得出特征向量(EA)匹配算法抗噪性能差的原因,在此基础上给出了基于面积比矩阵的加权特征向量算法.算法构造不同图像的面积比矩阵,对矩阵进行分解得到其特征值和特征向量,通过特征值进行加权获得图像中点的特征向量,比较图像点的特征向量获取匹配关系.因面积比矩阵的仿射不变性质,算法能实现仿射变换下点集精确匹配;采用的加权特征向量法改进了EA匹配法,具有更好的抗噪性能.实验表明算法切实可行.