认知无线电中基于干扰温度的信道容量及中断概率

在干扰温度模型的基础上,结合传输功率的限制,探讨了信道容量与带宽的关系,并分析了不同衰减信道中认知用户的信道容量及其中断概率。仿真结果表明：在不超过干扰容限的情况下,在一定范围内增加带宽或干扰温度冗余度时,信道容量也逐渐增加并趋于稳定。     

贝叶斯网络在模型诊断中的应用

把贝叶斯网络引入到模型诊断框架中,依据观测量,研究了一种建立系统贝叶斯网络观测模型的方法。利用网络观测模型,可计算系统诊断解的后验概率,从而找出系统最可能的故障组件。最后,以卫星两轴姿态控制系统为例,应用本文方法进行了分析。     

应用Markov理论定量描述土壤剖面中菲的垂向运移分布特征

马尔可夫(Markov)链理论是用来描述随时间(空间)变化的一个离散状态序列的状态转移特性的,本文将其引入来研究土壤剖面多环芳烃有机污染物的垂向变化规律,建立了基于空间离散化的马尔可夫(Markov)链理论数学模型及垂向归趋极限.研究结果表明,基于空间离散化的马尔可夫(Markov)链理论数学模型及垂向归趋极限能够很好地模拟区域土壤剖面多环芳烃(菲)的垂向变化特征,并有迁移规律的识别功能.     

采用TAS/MRC技术的MIMO中继系统中断概率分析

基于Nakagami衰落信道推导了非再生中继方式下采用发射天线选择/接收最大比合并（TAS/MRC）技术的MIMO中继系统中断概率的闭合表达式。通过仿真分析了信道衰落参数和天线配置对系统中断性能的影响。仿真结果表明,在非再生MIMO中继系统中,第一跳链路的信道质量对系统的中断性能起主要影响作用。     

浅析概率可靠性模型的优缺点

中国结构设计规范大多采用了概率可靠性模型作为结构设计理论,该模型和其它数学模型一样,都有其优点及缺点;阐述了概率可靠性模型的概念,采用比较法和计算分析的方法对该模型自身进行了研究,分析了其具有的优缺点,并指出了改进的方向．     

C0-半群的概率型逼近

借助于算子值数学期望以及概率论方法,利用适当的随机变量的矩生成函数估计式,讨论了Banach空间上C0-半群的概率表示式及收敛速度的估计式.     

改进的相控阵雷达信号检测方法

针对传统雷达信号检测方法对相控阵雷达信号检测概率较低的问题,提出了一种结合小波降噪和极值序列法的信号检测方法。该方法采用小波阈值降噪法对雷达信号进行预处理,以提高侦收信号的信噪比,利用极值序列法在高信噪比下检测精度较高的优势,完成对信号的准确检测和参数的精确估计。仿真结果表明,与传统检测方法相比,该方法在低信噪比下对相控阵雷达信号的检测概率平均提高21.8%。     

基于神经网络的面波迭代反演应用研究

根据滩浅海近地表结构特征,尝试利用地震记录中的面波进行近地表结构研究,以便了解滩浅海地区的近地表地层介质结构变化,为深层油气勘探提供准确的低降速带资料.针对面波频散反演已有方法存在的不足,引入一种基于BP神经网络的迭代反演方法对面波的频散曲线进行拟合迭代,用于反演预测滩浅海低降速带地层参数.由于神经网络具有很强的自学习、自适应、自组织和容错能力,它的反演预测能力非常强大,能够较精确地预测出所要求解的目标数据,同时结合传统迭代反演方法的优点,增强了该方法的反演预测能力.通过对滩浅海近地表结构模型试算,获得好的效果,同时进一步对实际记录进行了计算,也取得了比较满意的结果.     

满速率满分集优化的单频网发射信号

针对分布式发射天线单频网,设计了3种发射信号及针对第一种发射信号的优化方案。首先通过误对概率分析,推导出满速率单频网能获得的分集度,设计了一种能达到该分集度的发射信号和具有满分集度的2种发射信号。然后针对第一种发射信号,提出了基于异步时延的子载波交织分组的信号优化方法,在接收机位置与性能之间建立了一种折中关系。仿真结果表明,设计的满分集发射信号能获得8 dB左右增益,优化后的发射信号能获得5～9 dB增益。     

基于马尔可夫随机场的低分辨率车牌图像复原算法*

由于采集到的车牌图像分辨率较小,为获取高分辨率的图像,提出基于马尔可夫随机场模型的车牌图像超分辨率复原算法。首先对图像进行分块;然后利用马尔可夫随机场对这些分块进行建模,通过模型学习训练库中高低分辨率图像的关系,预测待复原的低分辨率车牌图像的高频细节信息。实验结果表明,本算法对车牌图像取得较好的复原效果,算法复原的超分辨率车牌图像更接近于真实图像,具有更高的峰值信噪比。