摘要：提出高速列车非线性模型的极大似然(Maximum likelihood,ML)辨识方法,适合于高速列车在非高斯噪声干扰下的非线性模型的参数估计.首先,构建了描述高速列车单质点力学行为的随机离散非线性状态空间模型,并将高速列车参数的极大似然(ML)估计问题转化为期望极大(Expectation maximization,EM)的优化问题;然后,给出高速列车状态估计的粒子滤波器和粒子平滑器的设计方法,据此构造列车的条件数学期望,并给出最大化该数学期望的梯度搜索方法,进而得到列车参数的辨识算法,分析了算法的收敛速度;最后,进行了高速列车阻力系数估计的数值对比实验.结果表明,所提出的辨识方法的有效性.

摘要：为估计目标运动的状态估计量,设计相应的传感器管理方案,文章依据贝叶斯概率知识,采用极大似然的最优化方法来估计目标运动的状态估计值;依据目标状态估计的误差协方差矩阵与其Fisher信息矩阵间的联系,推导似然函数关于目标状态各个分量的偏导数;采用随机离散时间系统知识,推导出对角式Fisher信息矩阵所有对角线上的各个元素;以Fisher信息矩阵的迹范数作为传感器管理中的最优代价函数,采用0-1整数规划算法来求解传感器的分配矩阵;最后将极大似然的目标状态估计及其相应的传感器管理方案应用于无人直升机的飞行控制系统中,以验证本文方法的有效性。

摘要：针对雷达通信功能共享的波形设计问题,设计一种基于分数阶傅里叶变换的正交频分复用共享信号,并提出一种基于极大似然估计的多散射点雷达信号处理方法.采用脉冲发射方式,脉内调制通信信息,实现数据传输;在雷达一个相干处理周期内,首先对雷达回波序列进行建模,然后利用最大似然估计获得高分辨一维距离像,最后将各脉冲数据按照距离门重排,沿脉冲维进行快速傅里叶变换完成速度估计.仿真结果表明,文中方法能在改善通信误码率性能的情况下,实现多目标的距离速度估计.

摘要：流感、肺结核等呼吸道传染病严重威胁人类的健康,因此当疫情爆发时,快速、准确地推断疾病起源,对于疾病防控具有重要的理论意义和应用价值.和社交网络上的谣言传播以及计算机网络上的病毒传播不同,呼吸道疾病依赖于人际物理接触,而且具有更为复杂的疾病传播模型.在该篇综述里,作者首先介绍了人际接触网络、疾病传播模型和疾病传播溯源问题的形式化定义,以及溯源问题在传播时间、快照覆盖程度、传播源数量和传播源候选节点这四个层面上的推广,给出了溯源算法的评价指标(准确率和错误距离)和基于贝叶斯极大似然估计的设计脉络;然后分别分析了现有的溯源算法,包括基于传染源中心性的算法、基于置信传播的算法、基于蒙特卡洛的算法以及基于最小描述长度的算法.在这四类算法中,基于传染源中心性的算法最多,使用了包括传播中心性、Jordan中心性、动态年龄和无偏中介中心性共4种中心性指标,并且基于传播中心性和Jordan中心性的算法被推广到更为一般的情形,如多个传播源、快照信息不完全等.作者分别在四种理想网络和两种真实人际接触网络下,实现并比较了常用溯源算法的性能.评估结果(包括准确率、错误距离、运行时间)表明:(1)溯源算法普遍对网络结构较为敏感;(2)多数算法对疾病传播参数具有鲁棒性;(3)相对于其他算法而言,动态消息传递算法尽管耗时几乎最长,但具有最高的准确度;(4)在耗时较短的算法中,无偏中介中心性具有相对较小的误差距离.根据实验结果,根据不同的使用场景推荐了不同的算法:(1)当运行时间不重要时,推荐动态消息传递算法;(2)相反,当希望快速溯源时,应该考虑基于无偏中介中心性的算法,当网络是随机树时,Jordan中心估计算法更优;(3)反向贪心算法和动态年龄算法分别在随机网络和无标度网络上兼顾了准确率和运行时间.最后,作者总结了该文中介绍的所有溯源算法的适用性和时间空间复杂度,讨论了它们的实际应用以及后续的免疫措施,并提出未来的研究趋势,包括研究更准确的极大似然估计算法以提高算法的准确度、挖掘并利用传播过程中的信息以提高现有溯源算法的效率,以及考虑动态人际接触网络以提高算法的实用性等.

摘要：为满足采用不同调制方式和空时编码类型的MIMO(Multiple Input Multiple Output)通信的性能分析需求,在深入研究MIMO通信机理和空时编译码机理基础上,基于MATLAB/GUI软件环境进行MIMO通信仿真软件设计,实现了对不同参数条件下MIMO通信系统性能分析的可视化、可交互性。仿真结果表明DBLAST(Diagonal Bell-Labs Layered Space-Time)在4FSK(Frequency Shift Keying)和QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)调制方式下性能较优,利用设计的仿真软件可对MIMO通信的参数优化配置提供指导。

摘要：宽带移动通信信道处于微多径条件下由于带宽受限和多径传播导致的码间干扰使信号发生畸变,需要进行BPSK调制,增强冲激响应。在移动通信系统微多径条件下,提出一种宽带移动通信BPSK调频信号冲激响应增强算法,设计极大似然判决反馈均衡的宽带移动通信信号前馈调制算法,设计多径条件下宽带移动通信信道模型与最优接收机,得到多径条件下时延扩展与信道特性测量模型,在输入端周期性地发送超过信道脉冲响应长度的数据训练序列,基于极大似然准则进行BPSK调频信号调制,跟踪信道变化的能力,实现微多径条件下宽带移动通信的前馈调制。结果表明,算法能使波达方向角的相关峰值增强,调制特性更为稳健,输出信道冲激响应有较好的增益,增强带宽,提高了通信质量,展示了算法在移动通信信道改善方面的应用价值。

摘要：高速铁路具有速度高、能耗低、运力大、安全正点等诸多技术经济优势,因此成为世界各国优先发展的和谐友好绿色交通工具。然而,随着列车运行速度的提高,列车与接触网、轮轨、空气的相互作用显著加剧,列车系统的动态作用环境明显恶化,这给高速列车的安全、稳定运行带来巨大隐患。因此,为了保障高速列车的安全运行、促进高速铁路的健康可持续发展,迫切需要开展适合于高速列车的有效建模、控制、优化的基础研究。基于高速列车动力学模型的建立,对高速列车动力学模型进行数学化简,进而运用极大似然辨识方法和闭环频域辨识方法对高速列车动力学模型进行了辨识。通过两种不同辨识方法的比较可以了解模型中参数对模型影响的程度,可以为准确建模提供理论基础。首先,构建了描述高速列车单质点力学行为的随机离散非线性状态空间方程和差分方程;其次,用辨识算法进行仿真,分析算法的收敛速度和参数的影响程度;最后,通过设计控制器控制的优劣来评价辨识方法的有效性。结果表明,所提出的辨识方法是有效性的。

摘要：采用CCSK承载非同步随机接入信息的方法;基于HAF-NM算法的PPS的极大似然参数估计;一种QPSK全数字化载波频偏估计算法;分块选择重传的LDPC码混合自动重传请求协议设计;

摘要：随着高速电气化铁路的发展,接触网零部件的可靠性要求也越来越高。笔者在分析外载及零部件应力后,通过样条插值和极大似然等方法估算分布参数,以应力-强度的干涉模型得出各零部件可靠度,为估计接触网的工作能力状态或寿命提供了参考。

摘要：针对多传感器跟踪系统中多源测距下常规传感器配准方法无法形成等效量测的问题,设计了一种联合目标定位与传感器配准方法。利用量测噪声构造似然函数,联合交互式多模型方法估计目标位置,通过对似然函数极大化,实现了多源测距传感器系统偏差估计和目标定位。仿真结果表明,该方法具有快速收敛性和较高估计精度,可有效解决多源测距下传感器配准和目标定位问题。