基于一类特殊特征值集的扩散算子逆谱问题

该文研究有限区间上带有Robin-Dirichlet边界条件的扩散算子逆谱问题,证明一类特殊的特征值集合可以唯一确定扩散算子,并给出重构算法.     

“仓店一体化”模式下订单拣选与配送集成调度优化

针对“仓店一体化”模式下提供限时送达服务的新零售仓店,研究多拣货员、多客户、配送方式为带限时送达约束的路径优化分批配送情形下的订单拣选与配送集成调度问题。以最小化订单最大履行时间和配送成本为目标,构建了混合整数非线性规划模型,并设计两阶段启发式算法(H-2)进行求解,最后通过数值实验对算法进行验证与分析。数值实验结果表明,H-2具有较高的求解质量;相较于传统调度算法(TS)在效率提升、资源节约以及客户满意度提高方面具有更优的表现,进而为新零售仓店管理者提供决策支持。     

复杂背景下小目标恒虚警检测技术研究

为了实现复杂背景下的弱小目标恒虚警检测,提出了一种基于CEM算法的恒虚警探测算法.在分析CEM算法滤波处理结果分布规律的基础上,采用TM-CFAR方法选择恒虚警探测门限,并结合形态学方法克服了背景虚警概率曲线中的拖尾现象.以ETM数据为例进行了计算机模拟.结果表明,该方法在信干比为-5dB和虚警率为10-4的条件下,可以有效地检测出被探测目标.     

基于蓝牙5.1的室内定位寻向系统研究

当前室内定位的需求逐渐增大,但已有方案大都定位不够精确且成本高,为此设计了基于蓝牙5.1的室内定位寻向系统.首先经拉依达准则处理信号,剔除异常值;其次使用MATLAB拟合建立RSSI数据与移动终端到信标间距离的数学模型;再次根据距离,通过四点定位算法计算移动终端的位置,实现定位;最后根据指定目标点坐标,使用基于前进方向...     

一种基于贪心算法的雷达网通信资源调度策略

针对组网雷达探测通信一体化的需求,从适应组网雷达通信拓扑时变和时间资源动态优化角度出发,提出了一种基于贪心算法的雷达组网通信资源调度策略.该方法建立了一种基于雷达时分通信的矩阵拓扑模型,用于实现通信节点应答冲突的预判与规避,同时根据通信矩阵拓扑特征,以最大时间资源节省为目标构建了贪心策略,获得了优化的时间资源调度方案....     

测向信息辅助的导频分配策略

多用户大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）系统能够有效提升系统和速率,但是导频资源有限情况下,用户数增加时,非正交导频引起的导频污染会严重降低系统容量。针对导频资源不足引起的干扰问题,提出了用户测向信息辅助的导频分配策略。先介绍了用户到达角估计算法,分析了角度域信道与用户间非正交导频干扰之间的关系;再提出了一种角度域用户分组方法,并对用户导频进行优化,从角度域和导频空间两个维度降低用户间导频干扰,提高了系统和速率;最后,将信道估计归一化均方误差作为性能指标进行比较,以验证算法的有效性。仿真结果表明,该算法在导频资源受限的多用户场景中,能够有效减小用户间导频污染,验证了所提算法的有效性和可靠性。     

基于改进蝴蝶优化的DV-Hop定位算法

为了进一步提高距离向量跳段算法（Distance Vector-Hop,DV-Hop）的定位精度,提出了一种基于改进蝴蝶（Butterfly Optimization Algorithm,BOA）优化的DV-Hop算法（Improved Butterfly Optimization Algorithm,IBOA）。首先,采用多通信半径来优化节点间的最小跳数,并且利用修正因子来减小节点之间的平均跳距误差,降低算法的定位误差;其次,将黄金蝴蝶算法用于求解节点定位目标函数最优值;最后,引入佳点集、动态切换概率策略以及全局扰动因子,提高算法的迭代速度和寻优能力。仿真结果表明,相较于传统DV-Hop算法和现有改进算法,IBOA算法的平均定位误差分别下降了25.40%、6.54%,具有良好的定位精度。     

超密集网络下行传输局部按需协作的功率分配方法

针对超密集网络的下行传输,分析研究了频谱效率和功率分配方案,并基于对性能和复杂度的综合考量,提出了密集部署接入点（Access Point,AP）基于部分用户迫零和按需进行局部协作的功率分配方法。先假设每个AP知道用户的位置信息,且仅服务其附近的用户,利用迫零准则消除所服务用户之间的干扰,即部分用户迫零。功率分配则基于信道大尺度衰落进行。但可能存在无法满足部分用户最低通信需求的情况,需针对这部分用户形成局部协作簇,并对功率分配进行重新优化。仿真结果显示,该算法在避免了功率资源全局优化带来的高计算复杂度问题的同时,也保证了系统性能。     

基于分布式大数据的Expectile回归分析

为应对分布式大数据对传统统计建模分析带来的巨大挑战,考虑Expec tile回归模型以实现基于分布式大数据的有效数据处理和统计推断.其新颖之处在于对分布式存储于每台机器中的数据,分别应用Expectile回归,再通过平均方法聚合这些回归结果并进行综合推断.在算法上,考虑在处理大数据计算中热门的交替方向乘子算法(ADMM)基础上,提出了分块ADMM算法,该迭代算法易于并行计算,结果稳健,而且可以显著减少存储大数据所需的容量.不仅基于分布式大数据的Expectile回归模型的参数估计具有良好的有效性和渐近性质,而且数值模拟和实证分析也都验证了该方法在处理分布式大数据时的有效性.     

5G行业专网自管理系统的设计及实现

针对移动通信运营商政企客户在使用5G行业专网服务过程中遇到的自主管理、网络及业务可视化、故障预警和运营保障等方面的痛点问题,提出了一种政企客户可自主管理5G行业专网的解决方法,设计及实现了网络管理、业务监控和数据分析等能力,帮助政企客户快速掌握5G行业专网网络的使用,达到对5G行业专网可视、可管、可控的目的。