一种改进的证据权重确定方法

针对Dempster方法在合成高冲突证据时存在的问题,分析了现有改进方法的缺点,提出了一种新的改进方法。该方法首先利用证据之间的相似系数求出各证据的初级权重;然后引入权重折扣因子,将冲突证据的权重按折扣因子折算后并入到其他证据的权重中,得到各证据的综合权重;最后对证据加权平均后再利用D-S组合规则进行组合,通过算例比较表明改进后的方法合成结果更加有效。     

敏捷指挥控制一致决策度量技术研究

针对敏捷指挥控制过程中的一致决策问题,研究了基于语言短语的偏好表示技术和一致决策度量技术,提出一种改进的基于二元语义的复合标度评价模型,建立三种不同的一致因子模型,可分别度量决策者、方案、决策过程的一致程度,从而提供一种评价决策者、方案、决策过程的量化标准,为更加敏捷地选择调整决策者和决策方案提供量化模型与评价依据。     

基于非参数统计的加速退化试验优化设计北大核心

加速退化试验优化设计研究如何在有限的费用约束下设计方案以减少试验评估误差。采用参数统计分析试验数据需要假设分布函数,当假设错误时会引起较大的误差,而采用非参数统计分析,通过数据本身来寻找合适的回归模型则可避免这一问题。以试验费用为约束,进行加速退化试验优化设计,给出各优化变量:试验应力水平、各应力水平下样本量、性能监测次数和监测间隔,最后通过仿真算例说明该加速退化试验优化设计方法的应用。     

基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法

为解决自适应最小均方误差（least mean squares,LMS）滤波算法难以平衡稳态误差和收敛速度的问题,提出了基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法。通过自变量取绝对值、叠加非线性拉伸量改进Sigmoid函数,构造一个对称非线性函数用于刻画步长因子与稳态误差的非线性关系。该对称非线性函数具有能够根据误差动态调整步长、更快达到收敛状态的特点。根据构造的对称非线性函数和输入信号功率生成归一化变步长因子,解决噪声逐级放大的问题,进一步提高算法的滤波效果同时,加速收敛。实验表明：该算法在低信噪比、信噪比变化、信号频率变化、滤波器阶数变化、延迟采样点数变化条件下均具有更好的滤波效果、更优的稳定性和更快的收敛速度。     

EEMD+BiGRU组合模型在短时交通流量预测中的应用

针对城市交通流随机波动性强、数据中含噪声多导致预测精度下降的问题,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)的组合交通流量预测模型,有效地提升了短时交通流预测的精度。模型利用EEMD算法对原始数据进行分解,根据分解所得的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量绘制噪声能量图谱,去除分量中的噪声,并将去噪后的IMF分量作为BiGRU网络的输入进行训练,再将训练所得的结果进行重构加和,得到最终的预测结果。实验结果表明,未舍弃含有噪声的IMF分量进行重构的预测结果,相比于参考文献中提出的EMD+LSTM模型、LSTM模型和EEMD+LSTM模型,其平均绝对百分误差分别优化了42.36%、61.82%和30.95%;舍弃含有噪声的IMF分量后进行重构的预测结果,其平均绝对百分误差相比于将全部IMF分量进行重构优化了56.62%。     

基于循环谱和2DMSD的MIMO雷达信号调制识别

针对多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)雷达信号调制识别存在的问题,提出一种循环谱和二维最大散度差(Two-DimensionalMaximum Scatter Difference,2DMSD)线性判别分析相结合的新方法。首先对典型MIMO雷达信号进行循环谱变换,在此基础上,利用2DMSD线性判别分析对上述二维图像进行特征提取,最终达到调制识别的目的。仿真结果表明,在低信噪比时,该方法仍然具有较高的识别率。     

基于渐消因子的双机协同机动目标定位

传统的双机协同组网目标定位模型中,滤波方法大多为交互式多模型算法。交互式多模型算法的缺陷为需要目标机动先验模型,且模型个数的选择难以同时满足工程上关于跟踪精度和算法复杂性的要求。通过引入渐消因子,实时自适应校正机动目标的状态估计偏差,有效降低了目标运动先验模型对滤波的影响,提高了系统的机动处理能力和模型的工程实用性。     

基于四阶累积量阵列扩展的稀疏分解方法

提出了一种基于四阶累积量稀疏表示的估计方法,解决信号数多于阵元数时的DOA估计问题。该方法首先构造了包含所有DOA信息的最小冗余矢量,利用扩展阵列的最小冗余导向矢量构造完备字典减小完备字典的复杂度;然后利用L1范数作为稀疏约束条件建立稀疏模型进行DOA估计。理论分析和仿真实验,验证了该方法能够估计出的信号个数大于阵元数目,可直接应用于相干信号,比MUSIC-like算法具有更好的性能。     

无动力运载器出水过程误差分析

无动力运载器在出水过程中受海浪的扰动作用,运动参数会产生一定的偏差。针对海浪随机性的特点,应用波能谱理论,在P-M谱基础上构建了随机海浪模型,并使用四元数法建立运载器水弹道数学模型,解决了运载器垂直出水姿态角存在的奇异性问题,通过采用二元切片法给出波浪力的计算公式。最终在Matlab/Simulink仿真工具箱下建立了运载器仿真模型,就不同海况与主浪向角影响下运载器出水的运动参数偏差进行了仿真计算,分析了其变化规律。仿真结果表明,运载器在4级海况以下各项运动参数都满足出水要求,对运载器的设计与使用具有一定的参考意义。     

一种改进的选星算法在GPS定位系统中的应用

为解决传统选星算法在定位精度与运算复杂度之间的矛盾,提出了一种基于行列式值的改进选星算法,并从运算量的复杂度、消耗时间的长短、定位精度的高低3个方面与传统最小几何精度因子(GDOP)算法相比较。仿真结果表明:改进选星算法80%以上的GDOP相对比值小于10%,所需计算时间明显小于传统最小GDOP方法,且避免了大量的矩阵乘法和求逆运算,证明了该改进选星算法具有计算复杂度低、耗时短、精度较高的优点。