多渐消因子卡尔曼滤波及其在SINS初始对准中的应用

针对卡尔曼滤波在系统模型失配和未知干扰情况下鲁棒性差的特点,对于一类线性模型提出了多渐消因子卡尔曼滤波算法。该算法利用卡尔曼滤波取得最佳增益时残差序列互不相关的性质,可以在线自适应地调整多个渐消因子,从而对多个数据通道进行渐消,即使当滤波达到稳态时仍然可以调整滤波增益,使得该算法对模型失配和未知干扰有较强的鲁棒性。将该算法用于噪声统计不准确的SINS初始对准,数值仿真表明,当系统模型存在不准确情况时,新方法对航向误差角的估计精度较单渐消因子卡尔曼滤波和常规卡尔曼滤波分别提高了70%和43%,证明了该算法的有效性。     

具有鲁棒性的矩形窄带滤光片的自动设计

分析了用于WDM光纤通信系统的全介质多腔窄带滤光片的膜系结构特点及其所必须具备的光学特性,提出了一种利用最优化方法的原理,通过计算机寻优来自动完成其膜系设计的方法;构造了合理的评价函数,编制了可自动搜索既满足设计目标、又具有鲁棒性的最优化膜系的计算机程序;使用本程序所设计出的多腔窄带滤光片具有较小的纹波系数和较好的矩形度,可满足WDM光纤通信系统对其分波/复波器的要求.     

一种简单的精确捕捉接触间断的黎曼求解器

基于Godunov型数值格式的有限体积法是求解双曲型守恒律系统的主流方法,其中用来计算界面数值通量的黎曼求解器在很大程度上决定了数值格式在计算中的表现。单波的Rusanov求解器和双波的HLL求解器具有简单、高效和鲁棒性好等优点,但是在捕捉接触间断时耗散太大。全波的HLLC格式能够精确捕捉接触间断,但是在计算中出现的激波不稳定现象限制了其在高马赫数流动问题中的应用。本文利用双曲正切函数和五阶WENO格式来重构界面两侧的密度值,并且结合边界变差下降算法来减小Rusanov格式耗散项中的密度差,从而提高格式对于接触间断的分辨率。研究表明,相比于全波的HLLC求解器,本文构造的黎曼求解器不仅具有更高的接触分辨率,而且还具有更好的激波稳定性。     

结构鲁棒优化的非概率集合理论凸方法

以传统的优化理论为基础，考虑含不确定结构参数的情况，提出了非概率凸集合理论的 结构优化方法. 将结构优化列式中的目标函数与约束条件所含有的不确定参数用凸集合 定量化，只需知道其所在范围的边界，降低了以往处理不确定性问题概率方法需要知道不确 定参数的均值、方差或概率分布密度等详细统计信息的要求. 提出的鲁棒优化方法在使 目标函数达到设计要求的同时，结构还能承受结构参数在其所在范围内变化引起结构性能的 变异. 通过优化问题中普遍使用的10杆平面桁架和一个72杆空间桁架实例，给出了当 结构参数为名义值时结构的优化结果，以及结构参数具有不确定性时的优化结果，力求表明 所介绍的方法的可行性和优越性.     

基于伪谱理论分析电力系统的暂态增长

使用伪谱理论进行电力系统的稳定分析,通过计算电力系统状态矩阵的伪谱得到其特征值的敏感性,并利用伪谱横坐标来度量系统的鲁棒性.矩阵指数和暂态仿真给出了敏感特征值与系统暂态增长的关系.     

基于Curvelet变换的数字水印算法

数字水印技术能起到版权保护的作用,从数字水印的鲁棒性与不可感知性要求出发,介绍了Curvelet变换的多方向、多分辨、带通特点及各层的系数特征,提出了一种基于Curvelet变换和HVS的图像数字水印技术,这种数字水印方法是将数字水印嵌入到原始图像经Curvelet变换后的高频系数构成的矩阵当中.仿真实验表明该算法简单有效,原图像与嵌入水印后图像差异小,水印提取准确,不仅能保证数字水印不可感知性,而且在对嵌入水印图像进行裁剪、加噪、旋转及涂改等攻击后具有较强的鲁棒性.     

Robustness of F-tests in singular linear models

F-test is the most popular test in the general linear model. However, there is few discussions on the robustness of F-test under the singular linear model. In this paper, the necessary and sufficient conditions of robust F-test statistic are given under the general linear models or their partition models, which allows that the design matrix has deficient rank and the covariance matrix of error is a nonnegative definite matrix with parameters. The main results obtained in this paper include the existing findings of the general linear model under the definite covariance matrix. The usage of the theorems is illustrated by an example.     

Robustness of Cooperation on Highly Clustered Scale-Free Networks

We study the effect of mutation on the evolutionary prisoner＇s dilemma in highly clustered scale-free networks. It is found that cooperation is more sensitive and vulnerable to strategy mutation in more highly clustered networks. For small mutation rates, high clustering coefficient promotes cooperation. For medium mutation rates, high clustering coefficient inhibits the emergence of cooperation. For large mutation rates, cooperation is insensitive to clustering property. We provide explanations for the effects of clustering on cooperation with varied mutation rates.     

基于高准确度搜索运动目标关键帧的智能跟踪算法

分析了目标在不同运动阶段所呈现的不同成像特征,为了增加跟踪的鲁棒性,提出了一种基于高准确度搜索运动目标关键帧的智能跟踪算法,并搭建了实验平台,进行了相关实验.实验结果和某靶场试验中实际应用结果表明,该算法准确度高,鲁棒性好、成功率高.