数理统计知识在交通仿真中的部分应用

介绍了数理统计知识在交通仿真中的一些应用,即用数理统计方法去描述交通流的一些特性——车辆到达规律、交通组成和停车起动反应时间,具体调查了北京某路口的实际车流量并分析其统计分布规律,得出该路口车泫符合泊松分布;进一步阐述了如何针对描述不同交通特征的概率分布函数,产生相应的随机数及随机数在仿真中的应用;同时对2种均匀随机发生器产生均匀随机数进行了比较。结果表明,系数模积式发生器产生的随机数均匀性更好。     

基于压缩感知的ISAR高分辨成像算法

针对 ISAR 在短孔径条件下存在的方位向分辨率低、易受噪声干扰等问题,基于压缩感知理论,提出了一种适用于短孔径时间模式下的基于压缩感知的ISAR方位向高分辨成像算法--PH-SL0算法。该算法首先构建部分随机化哈达玛矩阵作为量测矩阵,PH 矩阵具有重构精度高、重构需要量测个数少的优点;然后将运算速度快、重构精度高且稳健性好的平滑0-范数法（SL0, smoothed L0-norm）推广应用到雷达复数域进行信号重构,实现 ISAR的横向高分辨成像;最后对在短 CPI条件下提出的 PH-SL0算法的横向分辨率问题进行了理论分析。仿真和实测数据结果表明,所提算法具有更高的聚焦性能、分辨率以及较好的抗噪性能。     

正态分布真随机数云模型发生器

云模型发生器多是基于伪随机数的发生器.在充分研究了随机数发生器、云模型的国内外发展现状的基础上,设计了一种产生高质量随机数的硬件实现方案,并使用软件的方法将均匀分布的真随机序列逐步转换成正态分布真随机数一维云模型,全面论述了一种基于真随机数的云模型发生器的实现方法,国内尚属首次,是对云模型研究的有益补充.