高维力学系统的能量方程

在低维系统中,能量方程因其明晰的物理意义而得到广泛的应用,而研究高维力学系统的能量方程也同样具有理论价值和实际意义,如位移对时间的导数是速度,速度对时间的导数是加速度,这些具有明显的物理意义,而加速度的导数其物理意义就不是很清晰了,但具有理论上的意义.本文应用广义经典力学中关于广义拉格朗日函数、广义动量和广义哈密顿函数等概念,推导了高维系统的能量方程,文中举了实例具体说明新方程的应用,为力学数学系统能量方程的推广提供了一种途经.     

广义分布式天线系统上行分集性能分析

针对广泛存在于无线通信环境中的阴影效应对系统性能影响非常大的问题,采用与传统的微分集技术相比,能够有效地对抗这种阴影衰落的分布式天线技术来解决这个问题.为了获得该条件下系统的理论性能,分析了采用最大比合并和相干等增益合并分集的广义分布式天线系统.借助lognormal近似法,给出了其中断概率和误码率性能的高精度解析结果.分析表明,在存在阴影衰落的情况下,这种广义分布式天线系统能够同时获得较大的微/宏分集增益,非常适合未来的无线小区环境.     

Adaptive detectors in the Krylov subspace

The validity of the application of the Krylov subspace techniques in adaptive filtering and detection is investigated. A new verification of the equivalence of two well-known methods in the Krylov subspace, namely the multistage Wiener filters （MWF） and the auxiliary-vector filtering （AVF）, is given in this paper. The MWF and AVF are incorporated into two well-known detectors, namely, the adaptive matched filter （AMF） and Kelly＇s generalized likelihood ratio test （CLRT） including their diagonally loaded versions, which form new detectors. Compared to the conventional AMF, CLRT, and their diagonally loaded versions as well as the reduced-rank AMF and GLRT, the probabilities of detection （PDs） of the new detectors are improved especially when the sample support is low. More importantly, the new detectors are robust of the rank selection of the clutter subspace compared to the reduced-rank AMF and GLRT. These new detectors all possess asymptotic constant false alarm rate （CFAR） property.     

自适应B样条小波函数模糊距离测量方法

目的 双目测距和单目测距是目前常用的两种基于光学传感器的测距方法,双目测距需要相机标定和图像配准,计算量大且测量范围有限,而单目测距减少了对设备和场地的要求,加快了计算时间。为了解决现有的单目测距方法存在精度低、鲁棒性差等缺点,本文提出了一种基于单模糊图像和B样条小波变换的自适应距离测量方法。方法 引入拉普拉斯算子量化评估图像模糊程度,并根据模糊程度值自动定位阶跃边缘;利用B样条小波变换代替高斯滤波器主动模糊化目标图像,并通过分析图像模糊程度、模糊次数以及测量误差之间的关系模型,自适应地计算不同景物图像的最优模糊次数;根据最优模糊图像中阶跃边缘两侧模糊程度变化求解目标边缘和相机之间的相对距离。结果 本文方法与基于高斯模糊图像的距离测量方法相比精度更高,平均相对误差降低5%。使用不同模糊次数对同样的图像进行距离测量时,本文算法能够自适应选取最优模糊次数,保证所测量距离的精度更高。结论 本文提出的单视觉测距方法,综合了传统的方法和B样条小波的优点,测距结果更准确,自适应性和鲁棒性更高。     

多源覆盖信息系统下的加权广义多粒度粗糙集模型及其应用

考虑到多源覆盖信息系统中数据的复杂性以及单个信息系统之间的不平等性,引入诱导覆盖粗糙集,并对信息系统的属性赋予权重值,提出了多源覆盖信息系统下的加权广义多粒度粗糙集MCS-WGMRS模型。定义了属性权重的计算方法,给出模型的上、下近似,并获取了相应的决策规则。通过实例分析验证了MCS-WGMRS模型的有效性,结果表明该模型对目标集的分类能力更强,适当调整阈值可进一步提高模型的容错性。     

基于Kalman滤波的GSC改进语音增强算法

针对广义旁瓣相消器（Generalized sidelobe canceller,GSC）存在非相干噪声消除性能不佳的缺陷,提出了采用后置Kalman滤波器改进的GSC去噪算法。该算法通过归一化最小均方算法校正自适应噪声对消器,并将滤除方向性干扰噪声后的语音信号输出到Kalman滤波器中,对残余背景噪声进行迭代最小均方误差（Minimum mean square error,MMSE）估计,抑制非相干噪声与麦克风阵元所产生的热噪声。经过在不同信噪比条件下客观语音质量评估（Perceptual evaluation of speech quality,PESQ）及语谱图分析后证明,与传统的GSC以及后置谱减法的改进GSC相比,本算法在噪声消除上的表现更为优越,且增强后信号也更接近目标信号。     

结合改进角点检测的优化核相关滤波方法

通常,核相关滤波（KCF）算法易受遮挡等实际检测情况的影响。为使跟踪结果更为准确,提出了结合改进角点检测的优化核相关滤波方法。由自适应Harris角点数量适宜且鲁棒性强的特点,解决了广义霍夫算法提取冗余边缘点速度慢,以及因光照变化导致的边缘点提取不完整的问题。同时,自适应阈值法的引入将噪声对角点提取的影响降为最低。将目标分块并对每一目标子块单独跟踪,由子块间相对位置解决KCF算法在尺度发生变化时目标易丢失的问题。此外,对学习率参数进行了自适应更新,降低了KCF算法的学习率,减少了在目标被遮挡时的模型更新误差。结合交并比与匈牙利算法关联多个目标,逐一取出对应坐标并由广义霍夫算法描绘的目标轮廓得出最终位置,抑制了目标快速运动时KCF算法的漂移现象。实验表明,所提方法有效提高了目标跟踪的可靠性。     

基于GPI观测器的Buck型变换器趋近律控制

针对Buck型变换器中存在的匹配和非匹配扰动,提出一种基于广义比例积分观测器(GPIO)和增强型变速趋近律的控制方法;首先,设计广义比例积分观测器来估计匹配和非匹配扰动,并将估计值引入控制器中进行前馈补偿;同时,构造了基于双曲正切型函数的变速趋近律,可以缩短系统状态的到达时间,并减小在滑动阶段的抖振现象,并与广义比例积分观测器结合,使系统具有良好的抗干扰性能和跟踪性能;最后,证明了观测器的收敛性和闭环控制系统的稳定性,并通过仿真验证该方法可以有效地抑制扰动带来的影响,提高整个系统的抗干扰性能。     

基于节点加权和边加权的重分形研究

目前对于网络重分形的研究,在网络权重性质方面主要是原始网络、节点加权网络、边加权网络,每一个都是单独进行研究,论文主要对同时包含节点权重和边权重的网络进行分析,研究网络广义分形维数的变化情况。首先对已有的沙箱算法进行改进,并利用分形布朗运动时间序列进行改进算法的验证,然后利用改进的沙箱算法对由分形布朗运动时间序列生成的同时包含节点权重和边权重的可视复杂网络进行计算,接着同时单独改变边权重和节点权重,进一步研究广义分形维数随边权重和节点权重改变的变化情况。结果表明改进沙箱算法在保持了传统沙箱算法计算精度的前提下,大大地提高了计算的速度。对于同时单独改变节点权重和边权重,对复杂网络的广义分形维数的影响是截然不同的,节点权重的变化基本不影响网络广义分形维数的变化,而边权重则大大的影响且不同权重指数下的影响情况各不相同。     

广义空间调制系统中的物理层抗窃听传输方案

为实现信息的保密传输,提出一种基于广义空间调制技术的物理层安全方案.发射端根据合法信道的状态信息对信号进行预处理,使合法接收者接收到来自各激活发射天线的信号相位对齐,并对不同激活天线组合的信号进行不同的相位旋转,提高合法接收者的接收性能.而窃听者接收到的信号相位仍然为随机分布,接收性能远低于合法接收者,有效地保护通过天线索引传输的信息.发送端同时发送指向窃听者的人工噪声,保护通过幅相调制携带的信息不被窃听.对保密容量、误码性能和信号与人工噪声的功率分配进行理论分析,仿真结果表明,通过合理分配功率,合法接收者的误码性能明显优于窃听者,能获得可观的系统保密容量.