滑动加窗LMS自适应时间延迟估计的性能分析

分析了作提出的一种滑动加窗ＬＭＳ自适应时间延迟估计方法的性能。结果表明，这种方法计算量较小，且具有较高的估计精度和较好的收敛性能。     

自适应有限元中误差度量的选择

误差估计的研究是自适应有限元法的核心问题之一，但应选择怎样的误差度量，是必须首先考虑的问题。为此，在这篇文章里，作者证明了能量收敛与位移和应力收敛的一致性，以及用不同范数度量时精度的差异和关系。这为确定解的误差时，应选择怎样的度量，提供了一个理依据。     

数据序列稳健分析方法中RYW估计及其收敛性

根据对Ｍ估计，ＬＳ估计及Ｙ－Ｗ估计的分析，提出一种新的稳健估计方法－ＲＹＷ估计，讨论证明了这各估计的渐近性质，结果证明了ＲＹＷ是一种行之有效的简明稳健方法。     

Laguerre模型的未建模动态估计

讨论了未建模动态引起的偏差误差，针对Ｌａｇｕｅｒｒｅ模型，给出了传递函数估计和偏差误差估计，并作了渐近性分析。     

自适应相位谱时间延迟估计

提出了一种自适应相位谱时间延迟估计方法。该法利用时域或频域ＬＭＳ自适应滤波器，自适应地实现Ｒｏｔｈ处理器即维纳滤波器，由最佳的系统函数得到相位函数估计，从而实现时间延迟估计。     

General precoder design for mitigation of intercarrier interference in OFDM mobile systems

For orthogonal frequency-division multiplexing （OFDM） communication systems, the frequency offset in mobile radio channels distorts the orthogonality between sub-carriers, which results in Intercarrier Interference（ICI） and seriously degrades the performance of systems. Based on ICI coefficients analysis, a novel preceder design scheme is proposed for mitigation of ICI. In this technique, preceder matrix is designed by the way of linear counteraction and inserted in the former transmitter signal. Computer simulation results show that this new scheme can effectively reduce ICI and significantly provide the carrier-interference power ratio improvement. Compared with existing ICI mitigation schemes with channel estimation, the proposed scheme has lower computational complexity, and compared with self- cancellation scheme, the bandwidth efficiency can be improved in this proposed scheme. The proposed scheme also has better convergence stability for time-varying frequency selective fading channel.     

综合交通运输的一种优化模型

随着社会经济发展和科技进步,人类交通运输业已经进入综合交通运输系统的新时代.将优化方法应用到交通运输问题中,通过系统、科学的研究,制定最优的交通运输方案,已经成为现在和将来交通运输研究的主题之一.通过对一种联合交通运输问题建立优化模型,并用实际的数值结果加以验证,以期能为企业的领导者合理、科学地决策最佳方案提供更加有力的依据.     

艇体及对接装置的仿真数学模型研究

提出一种用于艇体水下对接的仿真数学模型,分析了水下潜艇与艇体对接装置受到的水流阻力与深水压力,并确定出机械臂旋转的自由度与空间运动距离;构建出数学模型与对接装置的运动方程,求解对接装置中心坐标的空间运动矩阵,与机械臂运动的最优路径,实现水下对接装置与艇体的精确对接。仿真结果表明:本文提出的数学控制模型所确定的机械臂运动角度、距离与理论值重叠度很高,控制误差相对于传统水下对接装置优势明显。     

基于改进无迹卡尔曼滤波的动力定位系统状态估计

动力定位（DP）船舶状态估计的准确性是影响其在海面上沿期望航迹运行或位置固定的关键因素。在DP状态估计研究中，当遇到观测噪声反常或噪声协方差与算法不符等情况时，无迹卡尔曼滤波（UKF）无法调整算法参数以适应海洋环境的变化，严重影响着状态估计的精度。鉴于此，提出一种基于误差序列协方差估计的自适应UKF，利用观测变量残差更新观测噪声协方差矩阵R。设计基于自适应UKF的状态估计器，对DP船舶纵荡、横荡和艏摇3个重要状态变量进行估计。数值仿真结果表明，提出的自适应UKF能明显降低纵荡、横荡和艏摇3个状态变量的估计误差，状态估计的准确性和滤波平滑性均优于传统UKF算法。     

铁路轨道不平顺预测模型研究与应用

在保障列车行车安全的前提下提高维修效率和减少经济开支具有重要意义。为此,利用综合轨道检测车检测的历史轨道不平顺动态检测数据TQI值进行科学合理的分析,建立一种基于数据选择向量的非等时距灰色模型和神经网络理论相结合的预测方法,对实际线路轨道不平顺值进行预测,相对误差分别为2.63%、2.516%和2.025%。将预测模型应用在年度轨道状态最优综合维修计划的编排中,以养护维修时间和维修地点为决策变量,以年度轨道不平顺平均值最小为目标函数,在考虑了一系列约束函数的情况下,建立了利用遗传算法求解最优解的辅助决策模型。实验结果表明,该方法提高了预测精度,具有较好的实用性,能够快速地编排出线路的年度养护计划。