具有良好相关特性的码序列

扩频序列是扩频通信中最重要的部分。本文讨论了三类新型的代数型非线性扩频序列的生成方法,序列特性以及它们在扩频通信中的应用。     

有色噪声下FIR模型相关辨识精度分析

本文针对离散控制系统的有限脉冲响应（ＦＩＲ）函数模型,研究了在伪随机ｍ序列输入的激励和有色噪声干扰下辨识的精度问题,纠正了参考文献中的错误,得到了有色噪声干扰下ＦＩＲ参数估计精度的显式表达式。同时,给出了辨识精度的下界和上界,分析并得到了达到上下界的条件。文中有实例分析。     

关于Chidume公开问题的推广

在q(≥2)一致光滑Banach空间中得到了LipschitzΦ-强增生算子的Ishikawa迭代序列的强收敛定理。     

关于Smarandache序列Pd（n）和qd（n）的均值估计

对任意正整数n,Pd（n）定义为n的所有正因子的乘积,gd（n）定义为n的所有小于n的正因子的乘积。若n=p1^a1p2^a2…px^as是n的标准分解式,算数函数Ω（n）=a1＋a2＋…＋as。用解析的方法研究关于Smarandache序列Pd（n）、qd（n）与Q（n）的混合均值,并给出两个较好的渐近公式。     

跳频码序列性能检验探讨

本文给出了一种跳频码序列有关性能的定性描述和改进的定量检验方法,并对采用M序列+复杂非线性的方法产生的跳频码序列进行了实际的检验,得到了较理想的结果,供理论研究和工程实践时参考.     

中国国防费时间序列预测模型构建

文章综合运用B-J时间序列建模方法,对中国国防费时间序列平稳性进行了判别;采用单位根方法检验了时间序列的单整阶数;利用自相关函数和偏自相关函数判别了时间序列模型的自回归阶数(AR(p))和移动平均阶数(MA(q));构建了中国国防费时间序列模型,并进行了分析和预测。     

基于附加频移跳频的方案设计及其性能分析

为了提高跳频系统的抗预测性能,增大抗跟踪干扰能力,提出了基于附加频移的跳频通信。在给定跳频带宽内,该方案通过双序列的控制输出射频频率来提高其跳变复杂度,从而增大敌方对于跳频序列的正确建模和预测难度。基于混沌特性的分析方法,对采用L-G非连续抽头模型和Logistic-Kent级联映射构造的合成跳频序列的复杂度进行了计算,与相同模型下构造的常规跳频序列相比,基于附加频移的跳频通信均具有更大的复杂度。     

基于OFDM的宽带混沌干扰信号产生技术

根据OFDM调制特点,并结合混沌序列伪随机以及初值敏感特性,提出了一种基于OFDM技术的宽带自适应多目标混沌干扰系统。该系统可灵活实现干扰频带控制,并能根据目标特征灵活调整功率谱形,还可以实现多目标同时干扰。该系统选用混沌序列作为基带干扰源,具有类随机性能好、计算量小、序列数量众多等优点。仿真结果表明:该系统具有灵活的干扰频带和功率控制能力以及优异的时频遮盖性能,可用于对多目标进行自适应干扰。     

一种基于元学习框架的时间序列预测方法

针对现有时间序列预测方法采用单一预测器模式存在预测能力不足等问题,从多预测器融合角度出发,在元学习领域叠加归纳策略指导下,提出了一种基于元学习框架的时间序列预测方法.首先,立足于方法时效性和问题适用性,改进了分层集成模型;然后,通过增加优化选择过程,采用BPSO算法筛选基预测器,以控制模型规模,并消除预测能力差的预测器...     

基于深度逆向强化学习的行动序列规划问题研究

针对深度强化学习在解决序贯决策任务中严重依赖回报函数,而回报函数又存在着反馈稀疏和反馈延迟等问题,论文提出了基于深度逆向强化学习方法的行动序列生成与优化方法,通过专家示例轨迹数据重构回报函数,实现高质量示例轨迹数据中隐性专家经验的获取和利用,挖掘数据背后的规律。然后将重构的回报函数与环境固有的回报函数进行奖赏塑型,生成的新的回报函数能够更加及时、准确地对智能实体的行为给予反馈,大幅加速了强化学习的收敛速度。