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。     

基于改进粒子群优化RBF神经网络的算法

针对粒子群算法易陷入局部极小的缺陷,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进后的算法应用到RBF神经网络核函数参数的选取中。依照文中提出的编码方式、迭代公式和适应度函数,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。实例仿真表明,基于改进粒子群算法优化的RBF神经网络不仅收敛速度快,且误差精度高。     

自旋结网圈表象中体积算符对5价顶角的作用

根据已有文献给出的W矩阵元的一般公式,利用重耦理论深入研究了5价顶角,得出了相应的W(5)矩阵元的可直接计算的精确公式.     

关于强增生算子的有限族的强收敛定理

提出了Banach空间中非线性增生算子方程带误差的三重迭程式, 研究了多个非线性增生算子解与多个强伪压缩映象的公共不动点逼近问题, 获得 2个收敛定理。     

引入优化算子的无人机遗传航路规划算法研究

在大范围真实地形环境中规划出满足任务要求、导航、安全性等约束的较优航路,对提高无人机(UAV)的武器系统性能有重要意义。在基于直接航路编码的遗传算法中引入优化操作算子,将复杂约束合理地应用于遗传进化过程,可以较好地克服一般遗传操作的不足。采用均匀设计的试验方法确定较优的控制参数,并通过算例验证了算法的有效性。     

关于强增生算子的非线性方程迭代解

利用两种迭代法(Mann和Ishikawa)给出了非线性方程Tx=f解的逼近。     

不适定问题和Tikhonov正则化方法

介绍了解不适定问题的Tikhonov正则化方法,给出它的基本概念、基本结果以及它的进一步发展。     

正则化方法在拉普拉斯数值反演中的应用

本文用正则化方法给出了拉普拉斯变换的数值反演方法,并考虑了问题的不适定性,此方法在实际中有较强的应用价值.     

中立型泛函微分方程的周期解

综合利用D算子的性质及Horn不动点定理[8],研究了有限时滞中立型泛函微分方程的周期解的存在性问题,证明了解的一致最终有界性蕴含周期解的存在性,从而推广了著名的Yoshizawa周期解定理[3],同时推广了[1]和[2]的主要结果.     

模糊综合评判在装备操纵手遴选中的运用

装备操纵手的选拔是部队一项经常性的重要工作,它对于更好地发挥武器装备技术性能,提高部队战斗力有着极其重要的作用。但是,目前的操纵手选拔工作定性较多、主观随意性大,缺乏科学的理论指导。依据人机环境系统工程理论,采用模糊综合评判决策法对装备操纵手选拔工作需把握的诸因素和选拔评判过程进行建模与量化分析,得到了与实际结果相一致的结论。它的应用对于正确科学地选拔装备操纵手有重要意义。