基于改进DPSO算法的并行测试任务优化调度研究

并行测试以减少测试时间和降低测试成本的强大优势,已成为当前自动测试系统发展的方向。针对并行自动测试过程中,测试任务调度复杂,难以优化的问题,以PSO算法为基础,通过对问题空间编码的重新定义,并运用交叉、变异算子给出了新的粒子位置的更新公式,提出了一种改进后的DPSO算法。依据并行测试完成时间极限定理,给出了并行测试任务调度的目标函数与约束条件。以某雷达电子装备并行测试系统中三块电路板并行测试为例,对改进的DPSO算法进行了仿真验证,得到了最优调度测试序列。结果表明：与遗传算法相比,改进后的DPSO算法迭代次数更少,寻优性能更好,适用于工程应用。     

多值测试诊断策略优化设计

针对电子系统中多值测试条件下的测试排序问题,提出了一种诊断策略优化方法。首先,以相关性矩阵模型为基础,将已有的二值测试的优化算法同多值测试问题相结合,提出了适用于多值测试的基于霍夫曼编码的启发式函数;其次,将平均测试代价最小和平均测试步骤最少作为优化目标,采用与或树启发式搜索算法生成诊断树,得到多值测试的诊断策略,并给出了诊断策略优化方法的具体实现步骤;最后,将其应用到航空设备的实例中。结果表明提出的基于霍夫曼编码的与或树启发式搜索算法是可行的,其生成的诊断树是最优的,比基于信息熵的与或树启发式搜索算法具有更小的平均测试代价和更少的平均测试步骤。     

认知无线电网络中利用FEC和DE的多节点频谱感知算法

针对认知无线电网络(CRN)中空闲频谱感知困难的问题,本文提出了基于前向纠错和差分进化算法的多节点频谱感知算法。首先,利用基于差分进化算法的协同检测完成信号感知;然后,研究了信道噪声对频谱感知性能的影响;最后,分析了前向纠错技术在信道存在噪声时对频谱感知性能的影响。仿真实验将纠错和无纠错控制信道的不同信噪比作为依据,采用三种不同的检测方法评估了本文算法。仿真实验结果表明,在存在噪声的认知无线电网络中,本文算法提高了系统的性能和检测概率,且协同感知算法的性能随着节点数目的增加而提高,该算法适合应用于实时性要求较高的应用程序。     

渐变折射率减反膜的设计及其全向性能

相比于传统的多层减反膜,渐变折射率减反膜有更好的减反性能。通过沉积折射率介于基底与空气且均匀变化的介质材料可以制备渐变折射率减反膜。选择的制备方法不同,会导致渐变折射率减反膜的结构不同,其减反效果也有所差异。通过数值模拟仿真,研究不同结构的渐变折射率减反膜在不同入射角时的减反效果,可得出渐变折射率减反膜的最优结构。最优结构的渐变折射率减反膜当入射角为0°~45°时对可见光的反射率在0.6%以下,当入射角为75°时反射率低于15.5%。     

多维矢量矩阵变换域的运动矢量估计

为了实现对视频中运动目标的运动矢量估计,建立了多维矢量矩阵变换域运动估计系统,在变换域对运动视频中运动目标形成的多维能量集中平面进行研究。首先,介绍了多维矢量矩阵理论、变换理论以及运动目标在变换域形成能量集中平面的理论推导;然后,采用平面拟合的方法,求取运动矢量的大小;最后,分析对比了几种方法的效果和迭代速度。实验结果表明:多维矢量矩阵变换域的运动平面拟合方法估计的运动矢量精度达到10^-2 pixel,提供了一种变换域运动矢量估计的高精度方法。     

Dy3+单掺及Dy3+,Er3+共掺GdVO4纳米粒子的制备及发光性能的研究

用水热法制备了Dy3+单掺及Dy3+,Er3+双掺GdVO4纳米荧光粉,通过X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、红外光谱仪(FTIR)和荧光(FL)光谱对合成样品的结构、形貌和发光性能进行表征;探讨了Dy3+掺杂浓度、络合剂对GdVO4:Dy3+纳米晶的结构、形貌和发光性能的影响;考察了不同波长的近红外光和紫外光激发的GdVO4:Dy3+,Er3+,得到不同颜色的上转换和下转换荧光光谱。以760~830 nm近红外光和210~380 nm紫外光激发GdVO4:Dy3+纳米晶,可获得Dy3+蓝绿色双模发光;其中蓝光来自于Dy3+离子的4F9/2→6H15/2跃迁,绿光由Dy3+离子4F9/2→6H13/2跃迁产生。     

毛细管电泳药物筛选方法与技术

毛细管电泳（CE）在新药研发领域显示着重要的应用前景。CE使用水溶液介质作为实验体系,保证了药物筛选在类似于生命介质的环境中进行,优于其他传统体外仪器筛选方法。除了维持被筛选分子和作用对象的生物活性外,CE筛选过程着重突出配体与受体之间的相互作用。毛细管电泳药物筛选瞄准与药理学理论相关的重要参数,如结合常数K_b 、结合速率常数K_on 和解离速率常数K_off ,有利于模拟并预测机体内靶标与药物之间的相互作用过程。该文回顾了毛细管电泳进行药物筛选的历史,评述了毛细管电泳药物筛选方法所依据的理论和相对成熟的各种常用方法,并抽取了部分典型实例以及相关技术进行说明,对以亲和毛细管电泳、动力学毛细管电泳为手段的药物筛选方法进行了介绍,包括分子和细胞层次的药物筛选,以及针对不同类型的候选药物的研究工作都有提及。毛细管电泳与多种技术的联用,包括与质谱以及化学发光等联用发挥了更大的效能。联用方法还应用于中药有效成分的筛选。毛细管电泳在DNA编码化合物库筛选中将有良好应用前景。馏分收集的发展为筛选药物提供了广阔前景,它配合指数富集配体系统进化技术为毛细管电泳药物筛选提供了更多可能。总之,毛细管电泳多样可选的药物筛选方法和技术将为新概念的药物筛选与药物评价提供有力支撑。     

基于交通量均分的城市道路网络定向研究

为减少城市交通拥挤,从交通量均分的角度出发,提出了综合反映道路网络局部和整体性质的k最优定向,并且利用奇度点配对的思想为定向问题设计了启发式算法。     

决策者具有(严格)凸性偏好结构下的一类交互式多目标决策方法

为了更好地解决决策者具有(严格)凸性偏好结构下的多目标决策问题,一般目标空间为有界凸域的情形常常可以转化为目标空间为有界闭凸区域的情形,首先分析了切割平面及该平面上偏好最优点与被切割平面分割成的为有界闭凸区域的目标空间或目标空间的子集的两个部分之间的关系;然后分析并指出了对于包含全局偏好最优目标方案点的为有界闭凸域的目标空间及其子集(准最优目标集),在确定了切割平面上的偏好最优点后,通过适当地选取供决策者与切割平面的偏好最优点进行比较判断的目标方案点,经过一次比较就可以确定一个新的范围更小的包含全局偏好最优目标方案点的目标空间的有界闭凸子区域(准最优目标集).为获取切割平面上的偏好最优点,提出了改进的坐标轮换法.在这些结论和方法的基础上,提出了决策者具有(严格)凸性偏好结构下的一类交互式多目标决策方法,要求决策者提供较易的偏好性息,决策效能较好.     

Scheme for implementing quantum dense coding with four-particle decoherence-free states in an ion trap

This paper proposes an experimentally feasible scheme for implementing quantum dense coding of trapped-ion system in decoherence-free states. As the phase changes due to time evolution of components with different eigenenergies of quantum superposition are completely frozen, quantum dense coding based on this model would be perfect. The scheme is insensitive to heating of vibrational mode and Bell states can be exactly distinguished via detecting the ionic state.