微分方程解的稳定性与周期性

综合利用相空间理论、压缩映像原理、算子的性质以及Liapunov泛函的方法,研究了具有无限时滞中立型泛函微分方程周期解的存在性、唯一性及稳定性问题,得到新的结果,推广了已有的结果。     

一种新的基于TDOA的四站三维空间定位法

提出了一种新的基于TDOA的直线双曲面相交法,用于4个测量站对三维空间目标的定位.该方法吸收了距离差测量值空间投影处理的思想,通过2个定位双曲面所确定的直线与另一个双曲面相交得到目标点的位置.仿真结果表明,与传统的该方法的SX定位方法相比,该方法的定位精度得到了提高,并且能够用于平面布站.     

模糊合成算子在军队指挥效能评估中的应用

随着指挥自动化系统在军事上的广泛应用,在各种效能评估分析中基于模糊综合评判方法也成为一种非常重要的方法.但在实际应用时,很多情况都随机选取模糊合成算子,忽视了模糊合成算子对评估效果影响.结合模糊综合评判在军队指挥效能评估中的应用实例,分析了模糊合成算子对评判结果的影响,并确定了乘与有界算子M(·,(⊙))为适合评估指挥效能的优化算子.     

基于极化单光子和量子计算的量子秘密共享

结合量子计算算子提出一种基于极化单光子的量子秘密共享协议.该方案可以将全部量子态用于密钥共享,借助量子置换算子和量子纠缠特性证明了方案能够有效抵抗中间人攻击,利用辅助量子态进行监视,方案能够以高概率检测特洛伊木马攻击.通过对置换算子进行高维推广,证明了方案推广到(n,n)的可行性和实用性.     

基于SEA评估算子的军事通信网络效能仿真评估方法

针对作战人员对军事通信网络效能动态需求,建立基于仿真数据和用户需求的军事通信网络SEA模型;给出SEA方法在算子集成运行环境(OASIS)中的算子化设计和实现过程;通过使用SEA评估算子评估舰艇编队通信网络效能,证明应用SEA方法动态评估军事通信网络效能适用性和算子化SEA方法有效性,有利于SEA方法向通用化和规范化发展.     

基于D-S理论及Einstain算子的ISM模型分析

在评价相控阵天线质量的传统方法中,往往依据指标主要属性分类成层,容易忽视指标间的复杂联系。针对该问题,从研究指标间的内部关系出发,搭建了反映相控阵天线质量特性的解释结构模型。并着重探讨如何分析该模型,将模型分为"一对多"和"多对一"两种基本结构,利用D-S理论、模糊分配及Einstain算子详细叙述了这两种结构的求解过程。最后,以该方法在某型远海机动水文监测雷达天线中的具体应用,验证了ISM模型从建立到分析整个过程的可行性和准确性。     

球面高斯投影及其变形的闭合公式

将地球视为球体时,高斯投影与横墨卡托投影是同一种投影,因此高斯投影公式可表示为形式紧凑的闭合形式。根据相关定义,以高斯投影的闭合公式为基础,通过一系列数学变换,推导出高斯投影反解公式、经纬线投影方程、投影的长度比及子午线收敛角公式的严格解析式,并借助算例验证了推导结果的可靠性与正确性。与以往根据高斯投影的幂级数公式推得的结果进行了对比分析,结果表明:所推导出的公式逻辑上更严密、形式上更紧凑,既丰富了高斯投影理论,又完善了地图投影数学基础。     

基于投影分解与k最近邻距离的异常证据检测算法

为降低异常证据对合成结果的影响,提出了基于投影分解与k最近邻距离的异常证据检测算法。该算法在对证据集中所有证据进行焦元单一元素投影分解的基础上,重新构造证据的基本概率赋值,然后利用证据之间形成的欧式距离,采用k最近邻距离算法对异常证据进行检测。无线传感器网络应用实验分析表明:该算法可有效地对异常证据进行检测。对检测前后的证据利用证据合成规则进行融合对比结果发现,剔除了异常证据的合成结果并具有良好的峰值性和可分辨性,合成结果有利于融合决策。     

综合评价指标权重确定方法

针对目前权重信息集结算法存在的局限性,剖析了权重信息中蕴含的"弱差异性"和"强差异性",提出了一种基于关联度和诱导有序加权平均(Induced Ordered Weighted Averaging,IOWA)算子的权重信息集成方法,该方法采用关联度来度量权重信息中的差异性,运用IOWA算子集成权重信息,并通过装备管理工作考评指标权重确定实例,验证了该方法的可行性、有效性。     

非平稳噪声背景下DOA分步估计方法研究

针对相干和非相干信源同时存在的情况,结合斜投影理论和互相关矢量Toeplitz矩阵重构(CVTR)的方法,提出一种新的信源DOA分步估计方法。该方法把相干信源和非相干信源分开分辨,对相干信源用CVTR方法来恢复为满秩,避免了常规平滑算法阵列孔径损失大、运算量大的缺点;用斜投影算子而非差分方法对信源进行分离,不受相关矩阵须为Toeplitz结构的限制,使得算法可适用于任意阵列结构形式。这种分步分辨思路可有效增强信源过载能力,同时在互相关矢量Toeplitz矩阵重构过程中,可把非平稳噪声协方差矩阵转换成白噪声结构,使得算法对非平稳噪声有较好的适应能力。