甚低频电磁波在地-电离层波导中的场强预测

甚低频电波传播特性分析与预测是提高甚低频导航/授时系统精度的关键。本文基于甚低频电磁波在"地-电离层"波导中的传播理论,结合IRI模型和NRLMSISE-00大气模型以及传播矩阵方法,构建了甚低频电波传播场强实时预测模型。对比了不同电离层模型间的差异以及电离层参数的时变特性,仿真预测了接收点场强及其日变化情况,并与文献实测结果进行了比较。计算结果表明:本文预测结果与实测数据吻合较好,较采用电离层指数模型的传统解析方法精度得到明显提升,可更有效地反映接收点场强的时变特性。     

甚高频无线电导航信号的覆盖范围估计

为了精确地估计甚高频无线电导航信号的覆盖范围,考虑民用航空飞行校验对导航台覆盖区边缘信号强度的限制要求,建立航空导航业务传播预测模型,通过对甚高频无线电导航信号的传输损耗精确计算场强并求得覆盖边界。本文利用国际通用标准大气,陆地中纬度地理环境条件下的统计传播测试信号数据以及实际的飞行导航数据和对该模型进行计算,有利于降低甚高频无线电导航台覆盖范围预测中的误差。     

地面天线覆盖楼宇的传播模型分析

针对目前尚无一个无线电波自地面室外信源至楼宇内的传播模型的情况,无线通信运营商在考虑相关的覆盖方案时,没有一个系统理论的依据来进行相关的信号覆盖预测,以及功率分配.本论文从无线传播特点分析,选出适合室外信号覆盖楼宇的信号传播模型,分析结果可作为今后设计实施方案的参考.     

工业加热炉温度Smith模糊自适应PID控制算法研究

针对工业加热炉温度控制系统具有非线性,模型参数具有纯滞后、时变的特性,提出了smith模糊自适应PID控制算法,该算法利用smith预估控制克服系统纯滞后的影响,模糊控制对模型参数要求的不精确性和适应性,PID控制提高系统的稳态精度。仿真结构表明,该控制算法具有较强的鲁棒性、有效地抑制了大纯滞后、时变的影响,对参数变化具有很强的适应性,对加热炉温度能取得良好的控制性能。     

一种时变衰落信道的SNR估计方法

信号噪声比率（SNR）估计是在时变衰落信道环境下相移键控通信系统的重要指标,目前有两种可实现的估计方法：数据辅助估计和非数据辅助估计。时变衰落信道可以建立为一个关于时间的多项式模型。传统的估计方法精度受限于Cramer—Rao下界信道,信道时变特性对于SNR估计的影响可以忽略。目前,一种新颖的最大似然（ML）SNR估计方法是由时变衰落模型推导而来的。对于DA场景估计来说,有一种简易的闭环估计方案,其准确性能评估依赖于正确与错误（不匹配）的多项式阶数。对于NDA估计,未知的数据符号建立为随机的模型,利用了边缘似然估计方法。最大期望算法通过迭代方法使得似然函数最大。仿真结果表明,相比先前公布的算法实现,该估计算法统计效率更高。     

暂态模型LET-KF数据同化地表温度序列分析

针对传统地表温度序列分析方法预测精度不高的问题,提出一种基于暂态模型补充预测的局部集合扩展卡尔曼(LET-KF)数据同化地表温度序列分析方法。首先,对地表温度模型进行研究,根据植被和泥土覆盖率,设计地表温度暂态模型;然后,为提高卡尔曼滤波算法性能,并结合地表温度暂态模型预测输出特点,设计局部集合变换卡尔曼数据同化算法。通过与泰安周边地表温度卫星观测值和实测值数据同化实验表明,所提算法有效提高了对地表温度预测的精度。     

基于灰色马尔柯夫改进模型预测供应链独立需求

以拓展供应链独立需求量预测方法和提高预测精度为目的,采用指数变换、优化灰导数和替代值修正等方法对GM(1,1)进行了系统改进,然后将其与马尔柯夫模型结合,构造了系统改进的灰色-马尔柯夫模型.经实测比较,系统改进的灰色-马尔柯夫模型平均预测精度比传统的灰色-马尔柯夫模型提高了2.1%.同时供应链独立需求量预测精度的提高对整个供应链的优化运行提供了基础和保障.     

基于互动仪式链理论的短视频弹幕平台用户情绪预警机制研究——以Bilibili弹幕网站为例

【目的/意义】短视频平台的兴起让弹幕成为公众情感交流的重要载体,构建短视频平台弹幕情绪预警机制有助于更好地把握舆情态势。【方法/过程】以互动仪式链理论为基础,建立Bilibili弹幕视频互动仪式模型,并对驱动互动仪式链形成的用户情绪设计了预警机制。构建了EGM-马尔可夫-Fisher模型,并与EGM(1,1)、EGM-马尔可夫模型的预测结果进行了精度对比,以实现较为准确的负面情绪风险预警;在预测阈值的基础上结合灰色关联分析方法,提出情绪预警分级方案。最后通过爬取Bilibili网站舆情事件数据对预警机制进行检验。【结果/结论】EGM-马尔可夫-Fisher模型的预测精度较高,其在情绪监测预警方面具有良好的适用性。结合灰色关联分析改进的分级方法预测可靠,为提升用户情感互动体验和网络空间的有效治理提供参考。【创新/局限】研究挖掘了短视频平台互动仪式中弹幕与实现情绪预警的关联,构建了预警模型,未来可针对用户主体特征深化情绪传播研究。     

基于振动误差的工件面形精度预测模型研究

工件面形精度的预测是非球面加工的重要问题。在已知影响条件下快速、准确地预测出工件的形状精度可以减少试验次数,缩短试制周期,降低生产成本。本文以抛物面非球面为研究对象,对影响非球面加工精度的振动误差进行了分析,用仪器检测出各个加工轴的振动信号,结合加工试验的数据建立了神经网络模型,以预测机床加工精度。仿真和实验结果显示,该模型预测精度比较高,具有一定的工程实用性。     

雷达和导航信号的混沌分析与遗传优化的RBF神经网络预测

文章从建立雷达和导航信号的轨迹的相空间入手,通过计算Lyapunov指数,得出系统的演化行为是混沌的过程的结论,并对其进行了主分量(PCA)分析,而小波分析与遗传算法优化的RBF网络结合,解决了传统的线性理论不能预测混沌时间序列的难题,从预测的结果来看,全面提高了预测速度,为系统建模奠定了基础。     

多层递阶回归分析及其在长期预报中的应用

1 引言多层递阶方法是运用现代控制理论中的系统辨识方法而提出的一种数学预测模型,它摒弃了一般数理统计方法中的固定参数预报模型,而将预报对象系统看成是随机动态的时变系统。由于它充分考虑了动态系统的时变特性,对时变系统具有较强的适应能力,因而近年来引起了预测工作者的极大兴趣,并进行了许多有益的探索和尝试。然而,笔者在实践中发现,多层递阶方法的预报效果有时很不稳定,特别是所选用的预报因子间存在较大的量级差异时,其预报精度往往比回归分析显著下降。进一步分析可知,某个预报因子相对其它因子     

随机时滞复杂网络的脉冲滞后同步

正针对复杂网络内部具有服从二项分布的随机时变离散时滞项,在含有时延特性的脉冲控制器影响下,复杂网络间的同步问题。在实际应用中,网络系统内部节点信息交流的时延状态出现具有随机性,理想状态下,不会出现时延信号,而在非理想环境中,时延状态将会出现。基于上述情形,选取控制器内部含有时滞特性的脉冲控制器,控制此类复杂网络最终实现滞后同步。运用李雅普诺夫稳定性理论与一类脉冲微分不等式定理,得到系统在时滞脉冲影响下,网络内部带有随机时延情形的复杂网络间的脉冲     

考虑土壤水分影响的比辐射率方法在地表温度反演中的应用

地表比辐射率是确定地表长波能量平衡的一个关键参数,也是影响地表温度反演的主要因素,因此比辐射率的精确测定具有重要意义。地表比辐射率除了受地表覆盖类型的影响,与土壤水分含量也密切相关。本文针对MODIS通用分裂窗算法和Landsat TM/ETM+单窗算法,根据Mira等建立的土壤含水量和土壤比辐射率的经验模型,利用SMEX04试验中Arizona研究区的遥感数据和地面观测数据,探讨考虑土壤水分影响后的比辐射率信息在地表温度反演中是否能够提高其反演精度。研究结果表明:利用考虑土壤水分影响后的比辐射率所反演的地表温度平均误差(ME)和均方根误差(RMSE)均低于比辐射率未考虑土壤水分影响反演的地表温度,其中通用分裂窗算法反演的地表温度ME降低了1.0~1.5K,RMSE降低了0.4~0.8K;单窗算法反演的地表温度ME降低了0.7K,RMSE降低了0.9K。因此,基于土壤比辐射率与土壤水分关系模型的比辐射率修正方法能够提高地表温度的反演精度,并且敏感性分析的结果表明目前土壤水分遥感数据0.04cm~3 /cm~3 的误差对本文使用的考虑土壤水分获取地表比辐射率进而反演地表温度的方法影响不明显。     

基于组合修正模型的软件鲁棒性检测算法分析

为了提高软件鲁棒性检测精度,将灰色预测模型和马尔可夫链进行组合,提出一种基于串联灰色马尔可夫链模型的软件鲁棒性检测组合模型。利用灰色系统模型预测软件可靠性的整体趋势,马尔可夫链对软件可靠性的随机性、波动性进行预测,实现对灰色模型预测结果的修正,实现软件可靠性的准确预测。仿真结果表明,相对于传统预测方法,灰色马尔可夫链组合模型提高了软件鲁棒性的测量精度,可以为软件开发工作提供一些科学性、建设性建议,提高软件质量。     

卫星自主导航中25～60公里星光大气折射模型研究

星光大气折射法是卫星自主导航技术发展起来的一种新的导航方法,直接影响其精度的主要因素是星光大气折射模型的不确定性。本文在研究卫星自主导航方法和大气折射原理及平流层大气的实际状态和基本变化规律的基础上,基于地球大气密度的实验数据,给出了平流层大气密度随高度变化的模型。采用球形大气分层的研究方法,根据光在湍流大气中的传播机理和卫星、地球、星光切线高度之间的几何关系以及光学定律推导出的折射角与大气密度的关系式,建立了星光大气折射模型．给出了影响导航精度的高度范围25～60公里的星光大气折射角随切线高度变化的经验公式。仿真结果表明,符合大气折射的变化规律,与现有的经验公式吻合较好,而且考虑了大气密度实际变化的影响．并有较大的实际应用价值。     

基于PCA-BP神经网络的郑州市年用水量预测

城市用水量是城市给水系统规划的重要指标之一,对供水系统的调度、改进具有重要意义。通过收集郑州市年用水量数据,从四个方向对郑州市用水量影响因素进行灰色关联分析,并选择主要影响因素进行主成分分析后,作为BP神经网络模型的输入数据,从而建立了PCA-BP神经网络预测模型对郑州市年用水量进行预测,并与BP神经网络模型结果进行对比。结果表明,PCA-BP神经网络在用水量预测中精度比BP神经网络预测精度较高,具有可靠性和适用性。     

多层递阶回归方法在地下水资源评价中的应用——以吉林中部平原区德惠市为例

地下水资源是具有时空动态变化的系统,以往用于地下水位预测和资源计算的数理统计方法均为固定参数模型,不免影响了计算结果的可靠性。而多层递阶回归方法是针对时空动态系统而言的,它摒弃了数理统计方法中的固定参数预报模型,模型中的系统参数是随时空变化的,是建立在将预报对象(如地下水位)作为随机动态时变系统的基础之上的。它首先进行动态系统的时空参数预报,然后在此基础之上进行系统状态的预报,从而提高了预测结果的可靠性。该方法对计算含水层的水文地质参数和边界条件无严格要求,只要求地下水水位、开采量与降水量等补给量的多年统计资料,因此非常适用于水文地质条件复杂又有地下水长系列动态观测资料的地下水开发区。本文以吉林中部平原区德惠市为例,阐明了该方法的运用过程。     

非线性移动通信系统的PSK控制盲信道调制算法

非线性移动通信系统的准确调制可以提高信道盲均衡性能,改善通信质量。传统的信道调制算法采用非线性滚动预测方法,对非线性移动通信系统的谐波平衡效果不好。提出一种基于PSK控制盲分离技术的非线性移动通信系统的信道调制算法。构建非线性移动通信系统的信道模型,设计键控移相PSK控制盲分离算法,计算PSK控制盲调制解析信号的包络和相位,消除多径干扰,实现信道均衡。仿真结果表明,采用该算法进行信道调制,信道模型多径时延差小于一个码元宽度的情况下,移动通信信号的信道均衡起伏较为平稳,有效降低了通信系统的误码率,提高通信质量。     

基于灰色关联分析与主成分分析的BP网络模型及其应用研究

如何提高BP神经网络算法的预测精度与效率,始终是人们关注的一个重要问题。本文利用灰色关联度分析与主成分分析对BP神经网络的输入变量进行了预处理,提高了BP算法对于复杂经济问题的预测精度与效率。本文最后以中国房地产总量的预测问题为例,验证了模型的有效性。     

城市室内外高精度定位导航关键技术与服务示范

目前,卫星定位技术已经非常成熟,所有的卫星导航系统对高山、海洋、城市等室外环境能够进行精确的定位。然而,当面临有建筑物遮挡的室内环境时,卫星导航定位的能力就大打折扣了。面对北斗卫星导航系统在室内定位服务方面存在的缺陷,以及人们对于室内高精度定位服务提出的更多需求,“羲和”系统应运而生。“羲和”系统是针对构建基于多系统融合的精确、泛在、智能化导航与位置服务系统的需求而提出的解决方案,该系统是“十一五”、“十二五”期间国家863计划地球观测与导航技术领域支持的重点项目。“羲和”系统基于北斗/GNSS、移动通信、广播和卫星通信等系统,提供室内导航信号和室外卫星导航增强信号,采用协同实时精密定位技术,大幅提高室外卫星导航系统定位精度,有效解决卫星导航信号到达个人移动终端“最后一公里”的问题,是北斗系统应用的精细化和延伸,与北斗的结合将有力地带动北斗走进公众导航与位置服务领域,迅速弥补单一北斗系统与GPS等系统竞争的不足。