一、可用于计算机仿真的参数最优化技术（论文文献综述）
赵波[1]（2020）在《卫星物联网随机接入系统关键技术研究》文中研究表明卫星物联网是无线通信领域的重要应用场景之一,也是未来B5G和空天地一体化网络的重要组成部分。随机接入技术由于不需要资源分配和中心调度已经成为卫星物联网中的多址接入方式,同时也受到了广泛的关注。然而随着卫星物联网终端数目的不断增多以及卫星物联网的智能化和能量有效化发展,随机接入技术也不断面临新的挑战。一方面,海量的卫星物联网终端数目使得卫星物联网的随机接入面临巨大的压力,会导致接入用户的冲突加剧,甚至造成网络拥塞;另一方面,卫星物联网终端逐渐小型化和智能化,这对终端的计算复杂度、发送功率限制以及能量消耗均提出了巨大的挑战。本文针对这些问题,从星间非协作卫星随机接入、星间协作卫星随机接入和中继辅助的卫星随机接入三个场景展开了对卫星物联网随机接入系统关键技术的研究,并从不同的角度提出了更有效的卫星随机接入协议。论文的主要研究内容与贡献包括以下几个方面:1.在星间非协作卫星随机接入方面,面向未来海量物联网节点的高吞吐量需求以及针对当前卫星随机接入协议低吞吐量问题,开展了星间非协作的高吞吐量卫星随机接入协议研究。首先提出了预加权的冲突解决分集时隙ALOHA（Pre-Weighting based Contention Resolution Diversity Slotted ALOHA,PW-CRDSA）协议,该协议通过采用联合多时隙多用户检测（Joint Multi-slot Multi-user Detection,JMMD）算法来解决分组冲突问题,提高了随机接入系统的吞吐量。然后提出了随机模式复用冲突解决分集时隙ALOHA（Random Pattern Multiplexing based CRDSA,RPM-CRDSA）协议,在该协议中用户采用资源复用的方式执行随机接入,同时接收端采用消息传递检测（Message Passing Detection,MPD）算法实现了多用户检测,通过收发端联合设计使得随机接入系统吞吐量被极大地提高。最后提出了基于空间分组的最优上行功率控制方案,该方案先通过分布式方式对用户进行空间分组并执行上行功率控制,又对空间分组数目和目标接收功率进行了联合优化,从而最大化了随机接入系统的吞吐量。与传统的卫星随机接入协议相比,提出的三种协议均带来很大的吞吐量提升。2.在星间非协作卫星随机接入方面,针对卫星物联网节点的能量受限问题,开展了星间非协作能量受限的卫星随机接入协议研究。首先提出了能量受限的最优CRDSA协议,该协议在用户总发送功率一定的条件下,通过联合优化分组发送功率和接收端检测门限,最大化了系统的可实现和速率（Achievable Sum Rate,ASR）。然后将CRDSA协议扩展到不规则重复时隙ALOHA（Irregular Repetition Slotted ALOHA,IRSA）协议,又提出了能量受限的最优IRSA协议,该协议在用户总发送功率一定的条件下,通过发送不同数目副本造成发送功率分集,又利用半分析（Semi-Analytical,SEA）模型近似了不同码率下的误包率（Packet Error Rate,PER）性能,并通过差分进化最优化算法得到了在不同码率和不同总发送功率限制条件下的最优用户度分布,从而最大化了系统的吞吐量。在能量受限场景下,提出的两种协议的吞吐量均极大地超出了传统的卫星随机接入协议。3.在星间协作卫星随机接入方面,针对星间非协作随机接入吞吐量低和星间干扰问题,开展了星间协作的卫星随机接入协议研究。首先考虑多颗卫星之间的完全重叠覆盖区域,提出了多星协作的CRDSA（Multi-Satellite Cooperative CRDSA,MSC-CRDSA）协议,该协议通过多星联合检测实现了碰撞分组的译码,并结合有效的干扰消除技术极大地提高了多星协作卫星随机接入的吞吐量。然后考虑多颗卫星之间仅有部分重叠覆盖区域同时引入了传输功率分集,提出了基于功率分集的最优MSC-CRDSA协议,该协议通过多星协作检测与发送功率分集相结合,极大地提高了多星协作卫星随机接入的吞吐量,同时通过优化发送功率的概率分布最大化了MSC-CRDSA协议的吞吐量。与星间非协作卫星随机接入协议相比,星间协作卫星随机接入协议能带来更大的吞吐量提升。4.在中继辅助的卫星随机接入方面,针对卫星物联网节点因发送功率限制或障碍物遮挡等因素无法直接接入卫星的问题,提出了一种新的带有中继的卫星随机接入架构,并开展了中继辅助的卫星随机接入协议研究。首先考虑卫星用户作为中继,此类中继除了自身需要发送信号外,还需要转发非中继用户的信号,为此提出了最优用户配对和功率分配方案。该方案构造了最优用户配对问题并通过提出的基于Q学习的分布式用户配对算法（Q-Learning based Distributed User Pairing Algorithm,QL-DUPA）来解决该问题,又通过凸优化方法最优化了每一个用户对之间的发送功率分配,最后将提出的最优用户配对和功率分配方案结合到随机接入协议,极大地提高了随机接入系统的和速率。然后考虑中继自身不需要发送信号而仅转发用户的信号到卫星,又提出了基于分布式Q学习的联合中继选择和接入控制（Distributed Q-Learning based Joint Relay Selection and Access Control,DQL-JRSAC）方案,该方案首先提出了一个半随机接入（Semi-Random Access,SRA）架构提高了Q学习的学习效率,又构造了联合中继选择和接入控制（JRSAC）问题,并提出利用分布式Q学习（DQL）实现了最优中继选择和接入控制。
张诗波[2]（2019）在《道路交通人车碰撞事故再现关键技术研究》文中研究指明随着机动车保有量的日益增多和交通事故处理程序的逐渐规范,专业化的事故分析需求正在显着增加。事故再现是事故分析的重要手段和重要内容,其主要任务是基于事故发生后的各种信息,运用适当的方法对事故发生过程和碰撞状态进行解释说明和重现。人车碰撞类事故是道路交通事故的主要类型,对这类事故的再现一直缺乏系统的方法体系,本文主要针对人车碰撞事故再现中的关键技术问题展开研究。论文整体上提出并构建了人车碰撞事故再现的方法体系,包括五大关键技术问题,分别为:事故深度调查方法、事故仿真建模方法、行人被抛运动规律分析、不确定性分析方法和事故再现优化方法。论文第2章以自2011年以来参与的国家车辆事故深度调查体系（NAIS）的构建与数据采集为背景,提出了适合中国国情、面向事故再现的人车事故深度调查工作体系;设计了事故现场勘查无人机系统及其图像矫正程序,构建了基于照片还原事故现场的方法,探讨了检测道路线形、路面附着系数、人与路面摩擦系数的方法;阐述了四种相对直接的车辆碰撞速度分析方法,包括基于视频的方法、基于车辆制动距离的方法、运动学解析法和基于EDR的方法;对NAIS数据库中20112016年度181例人车事故进行了整理分析,得到了致命级人车碰撞事故的特征和致因机理。论文第3章研究了两种面向运动学事故再现的人车事故仿真建模方法,分别为单刚体建模方法和多刚体建模方法;探讨了这两种方法的基本原理、核心算法和建模方式;结合一真实人车事故案例,分别利用ARAS和PC-Crash实现了事故碰撞的单刚体和多刚体仿真建模。论文第4章针对中国道路上人车事故发生频率最高的矮长头车、高长头车和面包车等三种车型,通过大量仿真试验,研究探讨了在20 km/h110km/h车辆碰撞速度下,三种车型与行人标准碰撞中行人抛射角度、抛射高度、第一落点距离以及总抛距等方面的形态规律,阐述了卷绕型、顶推型、拱推型三种碰撞形态,构建了新的抛距公式;在此基础上,研究探讨了接触位置、车型参数、行人速度、行人碰撞姿态等参数对行人被抛运动形态的影响;结合295例NAIS事故深度数据（含91例有监控视频的案例）和108例澳大利亚CASR事故深度数据验证了新提出的抛距公式的有效性,并与其他抛距模型进行了对比。论文第5章在对人车事故再现不确定性问题进行界定描述的基础上,研究了可用于人车事故再现不确定性分析的上下界法、差分法、不确定度评价法等三种常规方法和蒙特卡洛法;提出了适用于事故仿真条件下人车事故再现不确定性分析的隐式仿真-蒙特卡洛法（ISMC法）,给出了ISMC法的实现步骤,进行了实际的案例应用;通过一个具体的算例,验证了以上五种方法的有效性,并对比了其适用范围、计算效率和计算精度。论文第6章在对人车碰撞事故再现优化问题进行界定描述的基础上,提出了适用于仿真试验条件下人车事故再现人工调整优化的黄金分割搜索法、复合形法和随机试验法等三种方法,研究了各种方法的基本原理、迭代步骤和流程,并以实际的案例应用加以了验证。
李彬[3]（2018）在《基于雷达高分辨距离像的目标识别算法研究》文中进行了进一步梳理雷达自动目标识别技术是现代雷达系统的重要技术组成部分,是雷达技术发展的主要方向之一。随着装备信息化程度和智能化程度的提升,雷达自动目标识别技术必会在更深层次上影响战场态势,加速战争理念的更新。基于高分辨距离像（High Resolution Range Profile,HRRP）的目标识别技术最具有应用潜力的一种雷达自动目标识别技术。该技术通过发射宽带信号获取目标散射中心的回波,再对回波进行一定的处理,得到距离维上的高分辨率向量,是散射中心的直接反映,关系着目标的尺寸、形状和表面材料等特征。因此,只要能够对高分辨距离像进行合理分析,就意味着能在一定程度上实现目标的分类和判别。本论文主要围绕国家自然基金项目“基于信息融合的机载雷达目标识别新算法研究”,结合雷达高分辨距离像识别的理论与工程应用背景,从数据库构建、预处理、特征提取、分类识别算法和统计建模及其稳健识别等方面展开深入研究。论文的主要工作如下:（1）研究了目标的多散射点模型与HRRP物理特性的对应关系,建立了目标的全方位样本库,主要解决雷达目标识别算法性能受限于样本库完备程度的问题。利用该数据库,设计了自适应小波阈值函数去噪算法。该去噪算法利用小波分析特性对HRRP的回波噪声分布特征进行分析,能根据输入HRRP自适应地调整小波系数阈值,修正了软阈值函数会对小波系数进行缩放的缺点;避免了硬阈值函数会产生新的突变点使信号失真的问题,应用更为灵活。（2）提出了可应用于HRRP特征提取的非参数化数据压缩算法,以克服经典线性判别分析算法应用于HRRP特征提取的4个固有缺陷。该非参数化方法以样本分布的局部特性为基础,使用近邻均值或者近邻样本对参数型散布矩阵离散化,再将特征提取问题转换为特征值分解问题而得到。仿真结果表明,非参数化算法能够扩展经典数据算法的适用范围,增加特征提取后异类数据之间的可分性,具有识别率高,稳定性好的特点。（3）在将4种基于小波变换的特征提取算法应用于HRRP识别的基础上,提出了基于进化算法的自适应小波神经网络特征提取和识别算法。主要解决梯度下降法在计算参数时极依赖于初值、易收敛于局部极值、计算效率低的问题。所提算法既可以只用于HRRP的特征提取,也可以直接输出分类结果。且该方法利用了自适应小波网络的多分辨分析特性,能够增加提取特征的差异,提高识别率。仿真表明,其识别率接近90%且能提升处理速度。（4）提出了基于混合概率主成分分析模型（Mixtures of Probabilistic Principal Component Analysis,MPPCA）的HRRP统计识别方法,解决了样本数较少时直接计算HRRP统计参数不准确且运算效率低的问题。所提算法以高斯混合模型的概率组合特性为理论基础,对经典PPCA模型进行扩展得到。因此,可通过期望最大值（Expectation Maximization,EM）算法估计HRRP统计模型参数,既解决了参数估计问题,又可利用混合概率模型的聚类特性对HRRP重新分帧,进一步削弱了HRRP的方位敏感性。并且MPPCA模型引入了隐变量参数空间,所以需要估计的自由参数大大减少,提升了计算效率。仿真实验表明,MPPCA模型比PPCA模型具有更好的识别性能。（5）提出了PPCA模型参数补偿算法和基于t分布PPCA模型的HRRP识别算法,所提的两种算法主要用于解决PPCA模型对噪声敏感的缺陷。模型参数补偿算法利用噪声和信号的向量关系,预先估计噪声的能量,对经典PPCA模型进行补偿达到对噪声稳健的目标。仿真表明,该方法可以降低训练样本PPCA模型与测试样本PPCA模型之间的差异,削弱不同环境因素引起的识别率下降问题;t分布PPCA模型的概率基础是t分布,因此能够利用t分布对噪声稳健的特性提高模型的稳健性。并且该模型可进一步扩展为混合概率t分布PPCA模型,进一步削弱HRRP的方位敏感性。在数值实验中,通过准确描述人工数据的协方差矩阵,验证了混合概率t分布PPCA模型的有效性。在仿真实验中,通过分析HRRP在噪声环境下的聚类效果,证明了该模型对噪声稳健且能削弱HRRP的方位敏感性。
鲁子爱[4]（2002）在《港口服务系统仿真与港口规模优化研究》文中研究指明港口建设规模的优化研究就是以货运成本最低为目标确定各种港口设施规模，使港口建设与整个交通运输系统相互协调配套，提高港口的运行效率、优化运输系统、降低货运成本。 本文按系统分析方法，利用计算机仿真技术研究港口建设的优化规模，力图为港口规模研究开拓新领域、寻求新思路。 在分析研究港口服务系统特征的基础上，建立了港口运营生产的计算机仿真系统，系统充分考虑了港口生产的随机特性和其它影响因素，能够比较客观地反映港口的实际运行状况，获得可靠的港口数值特征值，为港口建设发展规模的研究提供了强有力的分析工具，填补了港口工程领域的一项空白。 分析研究了运输系统中各种费用项目对货物转运费的影响程度，科学合理地选取费用项目，建立了港口规模优化模型，根据模型的特点和各参变量的物理意义及其相互关系导出了港口最优规模必须满足的条件，给出了利用相对比较简单的“爬山法”寻求最优解的方法，研制了相应的计算程序。与以往的研究成果相比，该优化模型考虑的因素更全面、求解更方便。 以港口运营仿真系统和排队论方法为工具，分析研究了厦门港的运营生产状况，针对其大船泊位偏少、小船泊位偏多的突出问题，提出了厦门港应该优先发展万吨级以上深水泊位、改造小船泊位以提高其靠泊能力的港口发展战略，给出了2010年厦门港的最优建设规模，为厦门港的建设与发展提供了决策依据。 结合实例研究进行了港口参数的敏感性分析，指出提高泊位装卸效率比增建码头泊位更能改善港口的运营状况、减少船舶在港时间、加快车船货周转、降低货物转运成本。提出了在港口建设中应尽量选择高效率的装卸系统，在老码头的改造中应首先考虑淘汰落后的装卸系统等具有指导意义的新观点。 结合实例分析，研究探讨了港口泊位利用率和锚地保证率的合理取值，得到了最优泊位利用率与泊位数的关系和合适的锚地保证率，为综合性港口的优化设计提供了参考数据。
虞熠鹏[5]（2021）在《基于能量品位的燃气-蒸汽联合循环热电联产机组热电成本分析研究》文中进行了进一步梳理燃气-蒸汽联合循环（Gas turbine combined-cycle,GTCC）供热发电机组系统具有能量利用率高、可靠性和灵活性好、清洁化程度高等优点。在需要大量蒸汽热负荷的工业园区建设GTCC热电联产机组和集中供热系统,是工业高质量发展的重要途径。工业园区的集中供热系统建设时常涉及源、网等环节的多个投资主体,科学精准地核算热电联产机组的供热成本方能合理分配供热效益。本文从能量品级的角度对燃气-蒸汽联合循环热电联产过程中各种能量的利用价值进行量化分析,提出能量品位量化系数的概念,建立综合能量梯级利用与热电负荷关系的热电成本分摊计算模型,采用Ebsilon软件对热电联产机组进行稳态建模分析评估,对多组热电负荷组合工况采用不同成本分摊方法进行计算和比较,并得到最终的计算结果分析。该模型综合考虑了燃气-蒸汽联合循环的能量梯级利用关系与运行过程中具体工况下的热电负荷组合条件,可合理分配燃料成本到供热和发电两方面,为制定供热和发电价格提供决策依据。主要研究内容如下:论述了能源动力系统的模块化建模方法的技术与方法,并以燃气轮机为例,论述了压气机、燃烧室、涡轮机等部件的机理模型。根据燃气-蒸汽联合循环机组热电联产的热力系统项目模型的热力平衡图,利用Ebsilon建模仿真平台,基于燃气-蒸汽联合循环机组的设计工况进行了建模,并进行误差校核,仿真误差控制在研究可接受范围内。基于校核的设计模型,对机组的多种衍生工况进行了建模仿真。提出了一种综合能量梯级利用与热电负荷关系的热电分摊比计算方法。论述了几种传统热电分摊比计算方法的不足之处。能量梯级利用法引入能量品位量化系数A,通过建模得到的数据,得到能量品位量化系数后,可得到燃气-蒸汽联合循环系统中供热和供电的权重比例系数,把整个过程中的能量损失按照权重比例系数分配,得到最终的热电分摊比。基于第二章Ebsilon仿真模型得到的工况数据,本章计算出综合能量梯级利用与热电负荷关系的热电分摊比计算方法和四种传统热电分摊比方法的结果,并对比。相较于传统方法,该方法的优势在于能够更好地体现燃气-蒸汽联合循环的能量品位梯级利用的原理。运用本文提出的综合能量梯级利用与热电负荷关系的热电分摊比计算方法,结合实际成本数据,提出计算模型,得到多个工况下负荷供热成本的计算结果。进而利用计算结果,可在工业园区蒸汽供给的负荷分配方案为供热方或发电方提供经济最优化方案。
赵安然[6]（2021）在《数据驱动下X公司生产调度系统研究与实现》文中指出当下,制造业正在经历由高速发展向高质量发展的关键转型期,顾客对产品的个性化、价格、质量、时间、服务等综合指标需求越来越高,以数字化、网络化、智能化为特征的新一代智能制造模式作为这一时代的产物已经成为研究热点,其应用将极有力地推动制造业生产过程的敏捷化、标准化等。其中,新模式在优化作业车间生产调度问题（JSSP）上成果显着,并成功应用在一些制造业龙头企业。然而,中小型企业由于基础薄弱,如果强行复制标杆企业的应用模式,将导致一系列灾难性后果。本文以X公司JSSP为研究背景,面向其生产车间多品种、小批量生产方式且订单下达频繁导致调度混乱的现状,基于数据处理和知识挖掘等智能算法助力中小型企业数字化、网络化的赋能进而实现对新模式的成功应用,本研究力图规避使用传统的数学建模与算法的复杂性高和普适化程度低、完全仿真方法的计算量大和成本高等缺点,采用数据驱动的方法,结合计算机仿真技术、机器学习技术以机器前待加工产品的最小平均完工时间、最小平均延迟时间为目标,平衡生产系统中各订单中产品的完成时间,研究并开发一套以机器为单位实时指派调度规则（DR）的调度系统,达到优化X公司生产调度、实现实时对机器指派DR、提高生产车间生产效率的目的。首先,在整理大量相关文献和对X公司深入调研的基础上,为保证模型构建和实验分析过程的样本数据量,根据X公司生产车间的生产特点且得到X公司相关管理人员认可后,模拟出其生产车间同类别同工艺流程产品在所经过的机器上的加工时间、准备时间等作为该类产品的原始静态属性数据,根据原始静态属性数据求得如最大剩余加工时间、松弛时间等作为该类别产品的原始动态属性数据,并与原始静态属性数据组成原始属性数据;其次,建立DR库,利用计算机仿真技术对同类别同工艺流程产品以机器为单位从DR库中优选出该类产品应被指派的最优DR,其中该DR作为原始属性数据样本的标签,对获得的原始带标签数据的属性数据进行加工以获得适合机器学习分类算法的原始可用带标签数据,进而对原始可用带标签数据预处理获得高质量数据;再次,构建随机森林（RF）多分类模型,根据输入属性预测最优DR,构建支持向量机（SVM）二分类模型监控RF多分类模型输出的DR是否可用,对判断为不进行使用的DR所对应的样本属性数据进行重新仿真从DR库中优选出最优DR作为该样本下的可用DR,融合RF多分类模型、SVM二分类模型和仿真优选最优DR最终形成DR优选模型;最后,根据对X公司生产车间整个生产调度过程的业务流程的优化结果,开发出一套生产调度系统并将提出的模型嵌入其中,实现本文所提模型的落地使用。对优化X公司生产车间生产调度问题的研究方法与成果,对中小型离散制造企业向智能制造模式跨越性转型提供了借鉴意义,其提出的DR优选模型以其开发过程简单、计算成本低、解决订单频繁扰动的普适化程度高等优点可广泛应用于解决中小型离散制造企业JSSP中。
徐乃清[7]（2020）在《基于捷变波形的雷达抗干扰技术研究》文中认为现代雷达所处的电磁环境日益复杂多变,这对雷达系统性能及发射波形提出了更高的要求。捷变波形作为能够根据其所处的电磁环境及目标特性实时地改变的信号形式,具备更好的探测性能、低截获性能和抗干扰性能。由于捷变波形的设计自由度远远高于经典波形,其性能也远超经典波形形式。但设计自由度的提高,对捷变波形的设计方法提出了更高的要求。对满足雷达探测需求且具有抗干扰能力的捷变波形优化算法的研究具有重要意义。本文在压制式干扰和欺骗式干扰的干扰模型和干扰机理的基础上重点开展了基于捷变波形的雷达抗干扰技术研究,主要包括:（1）针对具有低副瓣模糊函数和优良探测性能的捷变波形脉冲串设计问题,提出了一种结合交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM）和极大极小算法（Majorization-Minimization,MM）的捷变脉冲串设计方法。本文首先将脉冲串模糊函数设计问题建模为带约束四次型最优化问题,然后根据泰勒展开,给出了位于原函数上界的辅助函数的构造方法。针对辅助函数的优化,本文提出了一种基于交替方向乘子法的求解方法。仿真结果表明,本文提出的算法具有收敛速度快,运算耗时少的特点。（2）针对压制干扰下的捷变波形脉冲串优化问题,提出了基于交替优化（Alternative Optimization,AO）策略的抗压制干扰的单脉冲信号及脉冲串波形设计方法。该方法将联合优化问题拆分成两个单变量的二次约束下的二次规划（Quadratically Constrained Quadratic Programming,QCQP）问题,并通过循环交替优化两个子问题的过程直至收敛,得到原问题的最优解。仿真结果表明,本文提出的算法能有效抑制压制干扰,且具有求解速度快,实时性好的特点。（3）针对欺骗式干扰下的捷变波形脉冲串优化问题,研究了脉间正交波形设计问题。本文通过傅里叶变换将时域目标函数转换成频域形式,并通过引入辅助变量对其做近似处理,将四次优化问题降为二次优化问题进行求解。针对正交脉冲串设计问题,在欺骗干扰信号的时间延迟为一个PRI的假设下,提出了一种基于MM-ADMM算法的正交脉冲串设计方法。仿真结果表明,本文提出算法能够设计满足要求的正交信号,且相比于智能搜索算法在运算速度上大幅提高。
刘硕智[8]（2019）在《公交运行过程建模与自适应驻站控制策略分析评估方法》文中研究说明公交优先发展战略是应对各大城市日趋严重的交通拥堵、污染等问题,提升人民群众生活品质,促进城市可持续发展的重要手段。在城市公交系统中,常规公交以其布线灵活、覆盖面广等优势扮演着主力军的角色。但由于常规公交线路所处的交通环境复杂,公交管理、调度水平不高等原因,目前常规公交运行可靠性和效率普遍偏低,公交串车、车辆过载等现象频发,极大降低了城市公共交通的运营服务水平和公共交通相较于其他交通方式的竞争力和吸引力,制约了公交优先发展战略的持续快速发展。随着近年来公交智能化、信息化水平的不断提高,公交运营企业可依托智能公交系统更好实现对于公交系统运行状态的实时监测以及对于公交运行车辆的实时调度控制。在此背景下,相关学者和从业人员广泛开展了关于公交动态控制问题的研究与实践工作,发展出了驻站控制、跳站控制、信号优先控制等丰富的公交动态控制方法,并将最优化控制、反馈调节控制等先进的控制理念引入到了相关控制方法的构建与求解之中。本文重点研究了公交车辆的自适应驻站控制问题,并在现有研究基础上进一步深化了以下三方面的工作。一是基于树形图矩阵构建了用以描述公交车辆运行过程的数学方法,利用该方法可更为深入地阐释公交运行过程不可靠性的内在根源,并更为准确地刻画公交串车、车辆过载等现象;二是放松了现有大部分研究中要求驻站控制点处插入的松弛时间足够大的约束条件,提出了可分析任意公交运行环境和驻站控制参数组合对于公交运行可靠性影响的定量分析方法,利用该方法可有效权衡实施自适应驻站控制策略后对于公交运行可靠性和运行效率的影响;三是进一步讨论了公交车容量限制对于公交运行可靠性演化过程的影响,并在此基础上提出了可从乘客平均常规候车时间、平均额外候车时间和平均车内时间三方面定量评估自适应驻站控制实施效果的方法,该方法可作为求解最优自适应驻站控制方案的有效工具。具体而言,论文主要研究内容及成果包括:（1）提出了基于树形图矩阵的公交运行时刻表偏差的分析方法,该分析方法将公交车辆运行过程中遇到的各类随机因素的干扰作用以树形图矩阵的形式进行了整理,通过对树形图矩阵的递推迭代则可很好揭示出公交运行时刻表偏差随着公交运行过程的累积和放大现象,同时也对公交车辆间运行过程的相关关系从理论层面进行了解释。相关分析结果很好印证了实际公交运行过程中存在的“快车更快,慢车更慢”的公交运行规律以及“公交串车”的现象。此外本文发现,在公交车辆发生串车后,串车车辆将以公交车队的形式运行,此时车辆的运行规律也将随之发生改变。为此提出了考虑串车现象的树形图矩阵动态修正方法,修正后的树形图矩阵不再以单辆公交车,而是以公交车队为研究对象来分析公交运行过程。结果显示,修正后的树形图矩阵很好描述了串车现象发生后公交运行时刻表偏差的演化过程。（2）首先在不考虑车辆相关性和串车现象的前提下提出了基于等效控制系数的自适应驻站控制分析方法,该分析方法放松了以往大部分研究中要求驻站控制点处插入的松弛时间足够大的约束条件,通过将等效后的控制系数替换原控制系数的方式分析了当松弛时间较小时驻站控制策略的实施效果。接下来利用树形图矩阵进一步研究了考虑车辆相关性和串车现象的公交车辆驻站过程,通过分析公交车队中的首车、尾车和队伍最中间车辆的驻站控制过程,提出了用以计算驻站控制点处的离站树形图矩阵的数值求解方法。此外分析结果还表明,当驻站控制点处插入的松弛时间较小时,公交车辆的平均驻站时间会在原松弛时间的基础上增加一个额外的偏移量。（3）在实际公交运营中,可利用的公交资源往往是有限的（例如有限的公交车队规模、有限的公交车容量等）,此时就需要通过合理制定自适应驻站控制方案来充分利用公交资源,并实现公交系统的稳定高效运行。为此,首先利用树形图矩阵提出了考虑车容量限制的公交运行过程分析方法,该方法以公交车队为研究对象分析了其在驻站控制点和非驻站控制点的公交乘客上车过程。此后分析了当公交资源有限时驻站控制策略相关控制参数的权衡问题,并提出了从公交乘客出行时间的角度评估自适应驻站控制策略实施效果的方法,该方法可计算任意驻站控制策略下公交乘客的平均常规候车时间、平均额外候车时间和平均车内时间等出行时间花费。
苟军年[9]（2019）在《基于压缩感知的不完全投影CT图像重建算法研究》文中提出计算机断层成像（Computed Tomography,CT）技术广泛用于轨道交通设备检测、汽车关键部件检测、工业无损检测、医疗服务和诊断等领域。然而,X射线辐射对人体和周边环境的危害也越来越受到重视。为了减轻X射线辐射对人体的危害,医学诊断CT系统需要考虑降低辐射剂量,工业CT检测也常面临半覆盖投影、稀疏角度投影及有限角度投影等不完全投影情况。以上情形必然面临不完全投影的CT图像重建问题。对于不完全投影,无法满足香农采样定理的要求,所产生的混叠伪影最终导致难于高质量地重建CT图像。压缩感知（Compressed sensing,CS）理论有助于利用图像的稀疏性作为先验知识来进行CT图像重建,可以明显改善不完全投影CT图像的重建质量。基于CS理论、全变差（Total variation,TV）和字典学习（Dictionary learning,DL）正则稀疏约束,针对上述不完全投影的图像重建问题,本文提出了不完全投影的CT图像重建的模型、改进方法及求解方法。主要创新性工作包括:（1）CT检测时,由于工件尺寸过大,常会存在视场区域FOV（Field of view,FOV）不能完全覆盖工件的整个截面的情形。为了用相对较小的探测器检查较大尺寸的工件,提出了半覆盖投影的CT迭代重建方法。基于CS和Split Bregman技术,提出了同时受图像像素值L1范数和TV约束的CT图像正则重建模型及重建算法SB-TVM,给出了算法的求解方法。通过Shepp-Logan模体的数值仿真重建结果表明,在半覆盖投影CT图像重建中,SB-TVM算法与现有的代数重建技术（Algebraic reconstruction techniques,ART）算法及图像像素L1范数约束（Split Bregman方法）相比,具有重建质量好的优点。定量分析指标均方根误差（Root mean square error,RMSE）、平均绝对误差（Mean absolute error,MAE）、峰值信噪比（Peak signal to noise ratio,PSNR）和重建残差（Residuals）也说明SB-TVM算法的重建效果较优。（2）对稀疏和有限角度投影,使用ART和同时代数重建技术（Simultaneous ART,SART）算法重建的CT图像经常存在明显的伪影。利用DL在图像特征提取和信号稀疏表示方面的优势,提出了一种迭代重建算法ART-DL-L1来克服上述不足。算法基于L1范数约束的DL,结合ART技术,给出了“先ART后自适应字典”的交替迭代求解策略。对于含噪声360°稀疏投影数据和120°有限角度投影数据,使用ART-DL-L1获得的Shepp-Logan图像的重建结果明显优于使用SART、TV及最新的ART-DL-L2算法获得的重建结果。重建图像的定量分析采用RMSE、MAE、PSNR、Residuals和结构相似性（Structural similarity,SSIM）指数等五个评价指标。分析结果表明,使用ART-DL-L1算法重建图像的五个指标优于使用其他三个算法获得的相应指标。仿真也考虑了ART-DL-L1算法的DL部分的图像块尺寸对结果的影响。对于Shepp-Logan体模,确定最佳重建图像质量的图像块尺寸为25（5×5）。所提出的ART-DL-L1算法可以减少伪影并且抑制投影数据的噪声。（3）为了提高稀疏和有限角度投影CT图像的重建质量,提出并仿真验证了一种基于Lp范数约束的DL的CT图像重建算法ART-DL-Lp。重建模型的目标函数包含Lp范数约束的词典学习正则项,并结合ART算法来求解目标函数。算法采用“先ART,后自适应DL”的交替求解策略。研究考虑了ART-DL-Lp在不同p值（0<p<1）下对重建结果的影响。对含噪的360°稀疏和150°有限角度投影数据,仿真实验表明ART-DL-Lp算法的重建结果优于ART、SART和ART-DL-L2的对应结果。RMSE,MAE,PSNR,Residuals和SSIM的评价结果均优于对比的三种算法的结果。对两种不完全投影情形,ART-DL-Lp算法的p参数值越小,重建图像越接近原图,五项评价指标也越好。所提出的ART-DL-Lp算法对CT图像的重建效果较好,其对含噪声的不完全投影重建结果优于ART、SART和ART-DL-L2算法,且较小的p参数值产生更好的重建效果。（4）基于TV正则和L2、L1、Lp（0<p<1）范数约束的字典学习正则技术分别提出了TV-DL-L2、TV-DL-L1和TV-DL-Lp三种复合正则的CT图像重建算法,并给出了“先TV,再自适应DL”的分步交替求解策略。仿真验证了算法TV-DL-L2对150°、120°和90°三种有限角度投影的图像重建效果。对比、分析了算法TV-DL-L2的重建图像与ART、SART和TV的重建图像。对于三种有限角投影情形,算法TV-DL-L2的重建图像的质量优于对比对象的质量,其重建图像的上述五种指标均优于ART,SART和TV算法的相应评价指标。仿真验证了TV-DL-L1和TV-DL-Lp算法对360°以及150°两种含噪声投影数据的重建效果。结果表明两算法的重建结果优于TV和TV-DL-L2算法的重建结果。定量分析指标对比也表明:TV-DL-L1和TV-DL-Lp算法对模体Shepp-Logan的重建质量高于TV和TV-DL-L2的重建质量。把TV和字典学习相结合的TV-DL-L2、TV-DL-L1和TV-DL-Lp重建算法,提高了不完全投影CT图像重建的质量。针对CT图像不完全投影重建存在不足,提出了SB-TVM、ART-DL-L1、ART-DL-Lp、TV-DL-L2、TV-DL-L1和TV-DL-Lp等六种算法。仿真实验表明,所提出算法的重建图像质量优于对比算法的重建图像质量;重建图像的定量评价指标也优于对比算法的相应结果。所提出算法达到了提升和改善不完全投影图像重建的质量的效果。
赵文[10]（2019）在《基于信道非线性变换的物理层加密方法与技术》文中研究指明通信技术的飞速发展极大地改变了人们的日常生活方式,对社会发展产生深远影响。加密技术可保证通信系统的信息安全,保护合法用户的隐私,因此研究安全通信技术具有重要意义。基于密码学的网络层加密技术虽然可保证传输信息的保密性,但非合作方可通过开放的无线信道截获信息,并凭借处理能力不断提升的后端处理系统破解加密信息。相比之下,物理层加密技术可提供更可靠的保密性能,但目前通信系统的安全技术依然会受到诸多因素的制约,如:系统同步性能、加密参数初值敏感性、加密过程引起的系统功率损失以及安全通信距离等。为此,本文提出基于信道非线性变换的物理层加密技术,利用非线性变换改变信道传输特性,可有效降低非合作用户的信号接收质量,提升截获信号的破解难度。同时本文还对上述加密方法的非合作方解密策略进行研究,提出一种基于最优延时搜索的非线性盲辨识补偿算法,通过分析补偿前后加密信号解调效果的改善度,评估加密技术的安全性能。本文主要研究内容和成果包括以下几个方面:（1）针对物理层安全问题,讨论基于信道非线性变换实现物理层加密的基本方法:简述射频通信系统的非理想传输特性所引起的信号失真,分析各类失真的产生机制、系统模型以及模型辨识方法,通过理论分析和仿真实验,明确以信道群延时函数和传递函数非线性变换为核心的两种信道加密思路。此外,本文还对上述两种加密技术的非合作方解密策略进行分析,并针对加密系统的非线性失真和群延时失真级联效应,提出基于最优延时搜索的非线性盲辨识补偿思路。（2）针对物理层安全问题,提出一种群延时函数非线性变换（GDNT:Group Delay function Nonlinear Transformation）加密技术,其核心原理为利用群延时函数设计非线性变换对,使加密前后的信号相关性最小,从而满足完美保密性（PS:Perfect Secrecy）条件。受到严重码间串扰的影响,加密信号解调星座点散乱分布,无法经抽样判决译码为正确信息,且由PS条件知,此时非合作方只能通过随机猜测的方式推测原始信息内容。GDNT以加密前后信号相关性的频域形式为目标函数,以相关性最小为准则推导群延时函数加密参数的非线性方程组,并以傅里叶级数的改进模型表示群延时函数,利用加权非线性最小二乘算法（WNLS:Weighted Nonlinear Least Square algorithm）推导加密参数的迭代公式。经加密实验和非合作方解密实验验证,GDNT具有良好的加密效果和安全性能。（3）针对物理层安全问题,提出一种传递函数非线性变换加密技术,其核心原理为利用记忆非线性变换对（MNT:Memory Nonlinear Transform pair）改变传输信道的幅度、相位传输特性,在原始信号带内生成非线性频谱增生隐藏原始信号,降低其信号干扰比,恶化非合作方的信号接收质量。MNT基于信号三阶互调差频分量的幂级数模型构建非线性变换对,并对加密后信号的发射频谱进行优化,再利用相位滤波引入记忆效应,以振荡波函数和伪随机序列表示群延时,在频域设计相位加密滤波器。最后基于MNT加密系统进行信号加密效果测试和合作方信噪比损失分析,以此评估加密系统性能。（4）针对MNT加密系统研究非合作解密策略,通过分析加密系统的群延时失真和非线性失真的联合效应,提出一种基于最优延时搜索的非线性系统参数盲辨识补偿（GSIC:best Group delay Searching based nonlinear system blind Identification and Compensation）技术作为非合作解密方法。GSIC以强功率信号经非线性行为模型的输出信号与弱功率信号的瞬时功率残差作为目标函数,基于瞬时功率残差最小的辨识准则,推导求解非线性行为模型核系数的线性方程组,并利用加权迭代改善法（WII:Weighted Iterative Improvement algorithm）解决病态线性方程组求解问题,经仿真信号以及接收前端实采信号的非线性补偿实验验证,GSIC对接收系统弱非线性具有显着抑制效果。最后利用GSIC对MNT加密系统进行非合作解密测试,评估GSIC的解密性能,验证MNT系统频谱优化策略以及引入复杂记忆效应的必要性。
二、可用于计算机仿真的参数最优化技术（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、可用于计算机仿真的参数最优化技术（论文提纲范文）
（1）卫星物联网随机接入系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 卫星物联网随机接入面临的问题 |
| 1.2.1 卫星通信的大传播时延问题 |
| 1.2.2 终端协作和集中调度困难问题 |
| 1.2.3 海量MTC终端导致的网络拥塞问题 |
| 1.2.4 MTC终端的低功耗问题 |
| 1.3 卫星随机接入的研究现状 |
| 1.3.1 星间非协作卫星随机接入研究现状 |
| 1.3.2 星间协作卫星随机接入研究现状 |
| 1.3.3 中继辅助的卫星随机接入研究现状 |
| 1.4 论文研究内容与组织结构 |
| 第二章 卫星随机接入系统模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 卫星随机接入系统架构 |
| 2.2.1 网络架构 |
| 2.2.2 随机接入帧和分组结构 |
| 2.2.3 节点流量模型 |
| 2.2.4 卫星随机接入过程 |
| 2.3 卫星随机接入性能评估指标 |
| 2.3.1 吞吐量 |
| 2.3.2 丢包率 |
| 2.3.3 平均能量消耗 |
| 2.4 卫星随机接入基本协议 |
| 2.4.1 SA协议 |
| 2.4.2 DSA协议 |
| 2.4.3 CRDSA和 CRDSA++协议 |
| 2.4.4 IRSA协议 |
| 2.5 卫星随机接入基本协议问题分析 |
| 2.6 卫星随机接入总体研究方案 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 星间非协作的高吞吐量卫星随机接入协议研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题分析及研究思路 |
| 3.3 PW-CRDSA协议 |
| 3.3.1 预加权的多用户信号传输模型 |
| 3.3.2 联合多时隙多用户检测(JMMD)算法 |
| 3.3.3 PW-CRDSA协议描述 |
| 3.3.4 计算机仿真结果 |
| 3.4 RPM-CRDSA协议 |
| 3.4.1 二维时频随机接入帧及系统设置 |
| 3.4.2 提出的RPM方案 |
| 3.4.3 RPM多用户检测方案 |
| 3.4.4 RPM-CRDSA协议描述 |
| 3.4.5 RPM-CRDSA性能分析 |
| 3.4.6 计算机仿真结果 |
| 3.5 基于空间分组的最优上行功率控制 |
| 3.5.1 功率控制信号传输模型 |
| 3.5.2 上行功率控制CRDSA方案 |
| 3.5.3 上行功率控制CRDSA的丢包率分析 |
| 3.5.4 最优上行功率控制 |
| 3.5.5 计算机仿真结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 星间非协作能量受限的卫星随机接入协议研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题分析及研究思路 |
| 4.3 能量受限的最优CRDSA协议 |
| 4.3.1 能量受限的CRDSA方案 |
| 4.3.2 丢包率分析 |
| 4.3.3 可实现和速率最大化 |
| 4.3.4 计算机仿真结果 |
| 4.4 能量受限的最优IRSA协议 |
| 4.4.1 能量受限的IRSA方案 |
| 4.4.2 密度进化分析 |
| 4.4.3 度分布最优化 |
| 4.4.4 计算机仿真结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 星间协作的卫星随机接入协议研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题分析及研究思路 |
| 5.3 MSC-CRDSA协议 |
| 5.3.1 多星协作系统模型 |
| 5.3.2 多星协作随机接入方案 |
| 5.3.3 MSC-CRDSA协议描述 |
| 5.3.4 MSC-CRDSA吞吐量分析 |
| 5.3.5 计算机仿真结果 |
| 5.4 基于功率分集的最优MSC-CRDSA协议 |
| 5.4.1 多星协作系统模型 |
| 5.4.2 基于功率分集的MSC-CRDSA |
| 5.4.3 丢包率分析 |
| 5.4.4 功率分布最优化 |
| 5.4.5 计算机仿真结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 中继辅助的卫星随机接入协议研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题分析及研究思路 |
| 6.3 用户中继辅助的最优用户配对和功率分配 |
| 6.3.1 面向5G的用户中继卫星网络模型 |
| 6.3.2 用户中继系统信号传输模型 |
| 6.3.3 最优用户配对 |
| 6.3.4 最优功率分配 |
| 6.3.5 冲突解决卫星随机接入协议 |
| 6.3.6 计算机仿真结果 |
| 6.4 基于分布式Q学习的联合中继选择和接入控制 |
| 6.4.1 卫星地面中继系统模型 |
| 6.4.2 单中继信号传输模型 |
| 6.4.3 半随机接入架构 |
| 6.4.4 联合中继选择和接入控制 |
| 6.4.5 计算机仿真结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要工作与贡献 |
| 7.2 有待于进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）道路交通人车碰撞事故再现关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 事故再现研究方法的研究 |
| 1.2.2 事故深度调查的研究 |
| 1.2.3 车速估算方法的研究 |
| 1.2.4 仿真建模方法的研究 |
| 1.2.5 事故再现不确定性问题的研究 |
| 1.2.6 事故再现优化问题的研究 |
| 1.2.7 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 第2章 人车碰撞事故深度调查方法研究 |
| 2.1 深度调查工作体系 |
| 2.1.1 调查内容 |
| 2.1.2 工作流程 |
| 2.1.3 深度调查装备 |
| 2.1.4 数据库设计 |
| 2.2 事故信息采集方法 |
| 2.2.1 现场标记与照相方法 |
| 2.2.2 基于照片还原事故现场的方法 |
| 2.2.3 事故现场勘查无人机系统设计 |
| 2.2.4 道路状况检测方法 |
| 2.3 车辆碰撞速度分析方法 |
| 2.3.1 基于视频的方法 |
| 2.3.2 基于车辆制动距离的方法 |
| 2.3.3 运动学解析法 |
| 2.3.4 基于EDR的方法 |
| 2.4 人车碰撞事故深度调查实践 |
| 2.4.1 NAIS概况 |
| 2.4.2 人车事故特征 |
| 2.4.3 事故致因机理分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 人车碰撞事故仿真建模方法研究 |
| 3.1 单刚体建模方法 |
| 3.1.1 单刚体模型描述 |
| 3.1.2 单刚体碰撞动力学模型 |
| 3.1.3 车辆单刚体模型 |
| 3.1.4 行人单刚体模型 |
| 3.2 多刚体建模方法 |
| 3.2.1 多刚体模型描述 |
| 3.2.2 多刚体接触算法 |
| 3.2.3 车辆多刚体模型 |
| 3.2.4 行人多刚体模型 |
| 3.3 人车碰撞事故仿真建模案例 |
| 3.3.1 案例案情介绍 |
| 3.3.2 ARAS单刚体仿真 |
| 3.3.3 PC-Crash多刚体仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 人车碰撞行人被抛运动规律研究 |
| 4.1 试验设计 |
| 4.2 标准碰撞规律 |
| 4.2.1 矮长头车碰撞 |
| 4.2.2 高长头车碰撞 |
| 4.2.3 面包车碰撞 |
| 4.3 其他因素的影响 |
| 4.3.1 接触位置的影响 |
| 4.3.2 车型参数的影响 |
| 4.3.3 行人速度的影响 |
| 4.3.4 行人碰撞姿势的影响 |
| 4.4 对比验证 |
| 4.4.1 基于事故视频验证 |
| 4.4.2 基于NAIS和CASR真实事故数据验证 |
| 4.4.3 与现有抛距模型对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 人车碰撞事故再现不确定性分析方法研究 |
| 5.1 人车碰撞事故再现不确定性问题描述 |
| 5.2 常规不确定性分析方法 |
| 5.2.1 上下界法 |
| 5.2.2 差分法 |
| 5.2.3 不确定度评价法 |
| 5.3 蒙特卡洛法 |
| 5.3.1 蒙特卡洛法基本原理 |
| 5.3.2 蒙特卡洛试验数生成及其检验 |
| 5.3.3 蒙特卡洛不确定性表达 |
| 5.4 隐式仿真-蒙特卡洛法(ISMC法) |
| 5.4.1 ISMC新方法的提出 |
| 5.4.2 ISMC法实现步骤 |
| 5.4.3 ISMC法应用案例 |
| 5.5 算例及方法比较 |
| 5.5.1 算例 |
| 5.5.2 各方法比较 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 人车碰撞事故再现优化方法研究 |
| 6.1 人车碰撞事故再现优化问题描述 |
| 6.2 黄金分割搜索法 |
| 6.2.1 基本原理 |
| 6.2.2 算法步骤 |
| 6.2.3 应用案例 |
| 6.3 复合形法 |
| 6.3.1 基本原理 |
| 6.3.2 算法步骤 |
| 6.3.3 应用案例 |
| 6.4 随机试验法 |
| 6.4.1 基本原理 |
| 6.4.2 算法步骤 |
| 6.4.3 应用案例 |
| 6.5 各方法比较 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 (附表1~附表16) |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 |
（3）基于雷达高分辨距离像的目标识别算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 雷达HRRP目标识别技术的发展及现状 |
| 1.3 雷达一维距离像识别中的主要问题 |
| 1.3.1 距离像的归一化问题 |
| 1.3.2 距离像的平移敏感性问题 |
| 1.3.3 距离像的方位敏感性问题 |
| 1.4 论文内容和安排 |
| 2 HRRP的成像原理及散射点模型 |
| 2.1 HRRP的成像原理及获取方式 |
| 2.1.1 步进频波形合成高分辨距离像 |
| 2.1.2 线性调频波形获取高分辨距离像 |
| 2.2 多散射点模型及HRRP特性 |
| 2.2.1 目标的多散射点模型 |
| 2.2.2 与散射点模型相关的HRRP特性 |
| 2.3 仿真实验数据获取 |
| 2.3.1 模型获取 |
| 2.3.2 数据库构建 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于非参数数据压缩算法的HRRP识别 |
| 3.1 HRRP的预处理 |
| 3.1.1 平移对齐 |
| 3.1.2 HRRP的功率谱特征 |
| 3.2 经典数据压缩算法的非参数化改进 |
| 3.2.1 主成分分析 |
| 3.2.2 线性判别分析 |
| 3.2.3 制约LDA应用的因素 |
| 3.2.4 LDA的非参数化 |
| 3.3 基于非参数最大间隔准则的HRRP特征提取 |
| 3.4 特征提取的一般性框架 |
| 3.5 仿真实验 |
| 3.5.1 分类器设计 |
| 3.5.2 特征提取及识别实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于小波分析的HRRP识别 |
| 4.1 小波分析基础 |
| 4.1.1 小波分析的时频特性 |
| 4.1.2 多分辨分析 |
| 4.1.3 分解和重构 |
| 4.2 HRRP的小波去噪方法 |
| 4.2.1 小波去噪的原理和方法 |
| 4.2.2 应用于HRRP的小波阈值去噪算法 |
| 4.2.3 小波去噪实验 |
| 4.3 基于小波变换的HRRP特征提取 |
| 4.3.1 基于小波分解的能量分布特征 |
| 4.3.2 基于小波分解的模极大值特征 |
| 4.3.3 基于小波包分解的熵特征 |
| 4.3.4 基于自适应小波网络的特征 |
| 4.3.5 特征提取及识别实验 |
| 4.4 基于进化算法和自适应小波网络的HRRP识别 |
| 4.4.1 基于自适应小波神经网络的特征提取和分类 |
| 4.4.2 结合进化算法的自适应小波神经网络 |
| 4.4.3 基于自适应小波神经网络的HRRP识别实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于统计建模的HRRP识别 |
| 5.1 HRRP统计建模识别基本理论 |
| 5.1.1 最大似然参数估计 |
| 5.1.2 期望最大值参数估计 |
| 5.1.3 自适应高斯分类器 |
| 5.1.4 Kullback-Leibler距离分类器 |
| 5.2 基于混合概率主成分分析的HRRP识别 |
| 5.2.1 基于概率主成分分析的HRRP建模 |
| 5.2.2 基于混合概率主成分分析的HRRP识别 |
| 5.2.3 基于MPPCA模型的HRRP识别实验 |
| 5.3 基于PPCA修正模型的HRRP稳健识别 |
| 5.3.1 模型修正 |
| 5.3.2 基于PPCA修正模型的稳健识别 |
| 5.3.3 基于PPCA修正模型的HRRP识别实验 |
| 5.4 基于t分布扩展PPCA模型的HRRP识别 |
| 5.4.1 t分布扩展PPCA模型 |
| 5.4.2 参数估计 |
| 5.4.3 基于t分布扩展PPCA模型的HRRP识别实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 内容总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 |
（4）港口服务系统仿真与港口规模优化研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 前言 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 港口规模研究现状 |
| 1.2 排队论及其应用 |
| 1.2.1 系统排队模型 |
| 1.2.2 排队论应用研究 |
| 1.3 系统仿真的应用与发展 |
| 1.4 研究框架 |
| 1.4.1 研究思路与方法 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 1.5 主要结论与成果 |
| 第二章 系统仿真基本理论 |
| 2.1 系统与系统仿真 |
| 2.1.1 系统 |
| 2.1.2 系统仿真 |
| 2.2 随机变量及其生成方法 |
| 2.2.1 随机变量及其概率分布 |
| 2.2.2 港口系统仿真中常用的概率分布 |
| 2.2.3 随机数的产生与随机变量的生成 |
| 2.3 离散事件系统仿真 |
| 2.3.1 离散系统的基本要素 |
| 2.3.2 离散系统仿真模型 |
| 2.3.3 时间的推进 |
| 2.3.4 离散事件系统仿真程序设计 |
| 2.4 排队系统仿真 |
| 2.4.1 排队系统的特征 |
| 2.4.2 排队模型符 |
| 2.4.3 排队系统的性能指标 |
| 2.4.4 排队系统仿真建模 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 港口运营仿真系统 |
| 3.1 港口服务系统的特征 |
| 3.1.1 港口服务系统是随机系统 |
| 3.1.2 港口服务系统是离散事件系统 |
| 3.1.3 港口服务系统是单队列排队系统 |
| 3.2 港口仿真系统设计原则 |
| 3.3 港口仿真系统设计 |
| 3.3.1 船舶的模拟 |
| 3.3.2 港口服务的模拟 |
| 3.3.3 仿真时钟的推进 |
| 3.3.4 系统模拟流程 |
| 3.4 仿真系统简介 |
| 3.4.1 系统的特点与功能 |
| 3.4.2 系统使用说明 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 港口规模优化研究 |
| 4.1 最优化技术 |
| 4.2 港口规模优化 |
| 4.3 影响港口规模的主要因素 |
| 4.3.1 港口建设投资 |
| 4.3.2 船舶费用 |
| 4.3.3 港口生产营运费用 |
| 4.3.4 货物在运输中的时间价值 |
| 4.3.5 货物转运速度引起的费用 |
| 4.4 港口规模优化模型 |
| 4.4.1 目标函数 |
| 4.4.2 有关参数的确定 |
| 4.4.3 约束条件 |
| 4.5 优化模型的求解 |
| 4.5.1 最优解的存在性 |
| 4.5.2 最优解应满足的条件 |
| 4.5.3 寻优方法与步骤 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 实例分析 |
| 5.1 港口概况 |
| 5.1.1 码头泊位状况 |
| 5.1.2 泊位装卸效率 |
| 5.1.3 到港船舶分布 |
| 5.1.4 港口吞吐量 |
| 5.2 有关计算参数 |
| 5.2.1 码头泊位投资 |
| 5.2.2 锚泊位投资C_（m．k） |
| 5.2.3 参数f_k |
| 5.2.4 船舶艘天费用C_s |
| 5.2.5 船舶平均装卸量G_k |
| 5.3 港口现状分析 |
| 5.3.1 船舶排队状况 |
| 5.3.2 港口货物转运费 |
| 5.3.3 港口的优化规模 |
| 5.4 港口发展规模研究（2010年） |
| 5.4.1 到港船舶类型分布 |
| 5.4.2 码头泊位规模分析 |
| 5.4.3 港口锚地规模分析 |
| 5.5 敏感性分析 |
| 5.5.1 装卸效率对码头优化规模的影响 |
| 5.5.2 港口装卸能力对港口营运的影响 |
| 5.5.3 港口装卸能力对锚地规模的影响 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于能量品位的燃气-蒸汽联合循环热电联产机组热电成本分析研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 热电联产机组热力系统建模研究 |
| 1.2.2 热电联产机组热电分摊比方法研究 |
| 1.2.3 供热负荷优化分配研究 |
| 1.3 本文研究内容和方法 |
| 第2章 燃气-蒸汽联合循环热电联产机组热力系统建模理论与方法 |
| 2.1 热力系统建模与仿真 |
| 2.1.1 计算机仿真 |
| 2.1.2 系统建模 |
| 2.1.3 模型求解 |
| 2.1.4 热力系统 |
| 2.2 热力系统模块化建模 |
| 2.2.1 压气机模块 |
| 2.2.2 燃烧室模块 |
| 2.2.3 涡轮机模块 |
| 2.3 燃气-蒸汽联合循环机组热电联产的热力系统项目模型搭建 |
| 2.3.1 模型的热力平衡图 |
| 2.3.2 模型搭建结果 |
| 2.3.3 仿真模型计算结果验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 综合能量梯级利用与热电负荷关系的热电分摊比计算方法 |
| 3.1 传统热电分摊比计算方法 |
| 3.1.1 热量法 |
| 3.1.2 实际焓降法 |
| 3.1.3 做功能力法(?方法) |
| 3.1.4 热电联合法 |
| 3.2 综合能量梯级利用与热电负荷关系的热电分摊比计算方法 |
| 3.2.1 燃气-蒸汽联合循环能量品位分析 |
| 3.2.2 能量品位量化系数 |
| 3.2.3 权重比例系数 |
| 3.2.4 热电分摊比 |
| 3.2.5 梯级利用法的优势 |
| 3.3 热电分摊比计算结果关于单股抽汽流量的变化图 |
| 3.4 热电分摊比计算结果关于环境温度条件的变化图 |
| 3.5 热电分摊比计算结果在三股抽汽的不同流量组合变化图 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 联合循环热电联产机组的多工况热电成本分析 |
| 4.1 负荷优化 |
| 4.2 计算模型 |
| 4.3 计算结果分析 |
| 4.3.1 单位供热成本与单位供电成本关于抽汽量的关系图 |
| 4.3.2 余热锅炉效率关于抽汽量的关系图 |
| 4.3.3 机组性能参数随抽汽量、环境温度的变化图 |
| 4.3.4 单位供热成本与环境温度的关系图 |
| 4.3.5 单位蒸汽成本与抽汽量的关系图 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与不足 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（6）数据驱动下X公司生产调度系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 数据在生产过程中的应用 |
| 1.3.2 生产调度方法 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 X公司生产车间需求分析与总体方案设计 |
| 2.1 X公司发展现状与生产特点 |
| 2.2 问题分析与解决思路 |
| 2.3 调度模型设计 |
| 2.3.1 数据收集 |
| 2.3.2 原始数据处理 |
| 2.3.3 DR优选 |
| 2.3.4 带标签数据处理 |
| 2.3.5 特征选择 |
| 2.3.6 模型1 构建 |
| 2.3.7 模型1 输出结果监控 |
| 2.3.8 指派DR |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 DR优选模型构建 |
| 3.1 初始DR库生成 |
| 3.2 原始数据维度改变 |
| 3.3 初始DR优选模型构建算法 |
| 3.4 初始DR优选模型监控模型构建算法 |
| 3.5 DR优选模型评估指标 |
| 3.6 DR优选模型设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 实验设计与分析 |
| 4.1 环境配置 |
| 4.2 带标签数据生成 |
| 4.2.1 原始数据模拟 |
| 4.2.2 产品完工延迟判断 |
| 4.2.3 高质量带标签数据生成 |
| 4.3 DR优选模型构建 |
| 4.3.1 以最小平均完工时间为目标 |
| 4.3.2 以最小平均延迟时间为目标 |
| 4.4 DR优选模型效果评估 |
| 4.4.1 以最小平均完工时间为目标 |
| 4.4.2 以最小平均延迟时间为目标 |
| 4.4.3 实验结果总结 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 生产调度系统的设计与实现 |
| 5.1 系统设计 |
| 5.1.1 需求分析与实现方法 |
| 5.1.2 业务流程设计 |
| 5.1.3 技术架构设计 |
| 5.2 数据库设计 |
| 5.2.1 数据库概念设计 |
| 5.2.2 数据库逻辑设计 |
| 5.2.3 数据库物理设计 |
| 5.3 系统功能实现 |
| 5.3.1 系统开发的平台 |
| 5.3.2 系统开发的指导原则 |
| 5.3.3 系统功能的实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士期间科研成果 |
| 致谢 |
（7）基于捷变波形的雷达抗干扰技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文工作及内容安排 |
| 第二章 雷达干扰模型分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 压制式干扰 |
| 2.2.1 射频噪声干扰 |
| 2.2.2 噪声调幅干扰 |
| 2.2.3 噪声调频干扰 |
| 2.3 欺骗式干扰 |
| 2.3.1 欺骗干扰产生方式 |
| 2.3.2 欺骗干扰转发模式 |
| 2.3.3 欺骗干扰工作方式 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于模糊函数的捷变波形设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于模糊函数的脉冲串设计问题模型 |
| 3.3 基于ADMM算法的脉冲串设计方法 |
| 3.3.1 ADMM算法介绍 |
| 3.3.2 基于ADMM算法的脉冲串设计算法 |
| 3.4 基于MM算法的脉冲串设计方法 |
| 3.4.1 MM算法介绍 |
| 3.4.2 辅助函数构造方法 |
| 3.4.3 基于MM-ADMM算法的脉冲串设计算法 |
| 3.5 仿真实验与结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 抗压制干扰捷变波形设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 抗压制干扰的单脉冲信号及失配滤波器设计 |
| 4.2.1 单脉冲信号与失配滤波器联合优化模型 |
| 4.2.2 QCQP问题求解方法 |
| 4.2.3 单脉冲信号与失配滤波器联合优化求解方法 |
| 4.3 抗压制干扰的脉冲串及失配滤波器设计 |
| 4.3.1 脉冲串与失配滤波器联合优化模型 |
| 4.3.2 脉冲串与失配滤波器联合优化求解方法 |
| 4.4 仿真实验和结果分析 |
| 4.4.1 抗压制干扰捷变波形设计算法仿真 |
| 4.4.2 抗压制干扰脉冲串设计算法仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 抗欺骗干扰捷变波形设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 脉间正交波形设计 |
| 5.2.1 脉间正交波形设计模型 |
| 5.2.2 脉间正交波形设计模型求解方法 |
| 5.3 正交脉冲串设计 |
| 5.3.1 正交脉冲串设计模型 |
| 5.3.2 正交脉冲串设计模型求解方法 |
| 5.3.3 分块三对角矩阵求逆算法 |
| 5.4 仿真实验与结果分析 |
| 5.4.1 脉间正交波形设计算法仿真 |
| 5.4.2 正交脉冲串设计算法仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（8）公交运行过程建模与自适应驻站控制策略分析评估方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 公交运行过程与运行可靠性的分析方法 |
| 2.1.1 公交串车现象的成因分析 |
| 2.1.2 公交运行过程的建模与仿真 |
| 2.1.3 公交运行可靠性的分析方法 |
| 2.2 公交运行过程中的动态控制方法 |
| 2.2.1 常见的公交动态控制方法 |
| 2.2.2 自适应驻站控制方法 |
| 2.2.3 公交动态控制与公交调度方案的组合优化 |
| 2.3 研究现状总结 |
| 第3章 公交运行过程分析的基础理论与仿真环境构建 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 一种描述公交运行过程的经典模型 |
| 3.2.1 数学符号及其说明 |
| 3.2.2 模型描述 |
| 3.2.3 模型特点分析 |
| 3.3 公交运行仿真环境构建 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 考虑车辆相关性和串车现象的公交运行过程分析 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 基于树形图的公交运行过程相关性分析 |
| 4.2.1 公交时刻表偏差的传播规律分析 |
| 4.2.2 公交运行过程的树形图表示法 |
| 4.2.3 公交运行过程的相关性分析 |
| 4.2.4 树形图矩阵的快速求解算法 |
| 4.3 考虑串车现象的公交运行过程分析 |
| 4.3.1 公交车队运行过程的模型描述 |
| 4.3.2 考虑串车现象的树形图矩阵动态修正方法 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.4.1 仿真参数设置 |
| 4.4.2 仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 权衡运行可靠性与效率的自适应驻站控制方法 |
| 5.1 研究背景 |
| 5.2 基于等效控制系数的驻站控制策略分析方法 |
| 5.2.1 等效控制系数的引入 |
| 5.2.2 驻站控制策略的等效分析方法 |
| 5.3 基于树形图矩阵的驻站控制策略分析方法 |
| 5.3.1 不考虑串车现象时驻站控制过程中的车辆相关性分析 |
| 5.3.2 考虑车辆相关性与串车现象的公交驻站过程分析 |
| 5.4 仿真分析 |
| 5.4.1 仿真参数设置 |
| 5.4.2 仿真结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 考虑车容量限制的驻站控制及控制效果评估方法 |
| 6.1 研究背景 |
| 6.2 考虑车容量限制的公交运行过程分析 |
| 6.2.1 公交车载乘客数的分析方法 |
| 6.2.2 车载容量限制下公交车队离站树形图矩阵的求解方法 |
| 6.3 自适应驻站控制策略的控制效果定量评估方法 |
| 6.3.1 有限公交资源下驻站控制策略相关控制参数的权衡问题 |
| 6.3.2 驻站控制策略对于乘客出行时间影响的定量分析方法 |
| 6.4 仿真分析 |
| 6.4.1 仿真参数设置 |
| 6.4.2 仿真结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 |
（9）基于压缩感知的不完全投影CT图像重建算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 CT技术的发展历程 |
| 1.3 CT成像系统基本组成 |
| 1.4 国内外研究现状及发展动态 |
| 1.4.1 解析重建法与迭代重建算法 |
| 1.4.2 半覆盖投影CT图像重建 |
| 1.4.3 全变差(TV)正则化的CT图像重建 |
| 1.4.4 字典学习正则化的CT图像重建 |
| 1.4.5 CT图像重建存在的不足 |
| 1.5 不完全投影CT图像重建 |
| 1.6 主要研究内容和结构安排 |
| 1.6.1 论文的主要内容 |
| 1.6.2 全文结构安排 |
| 2 重建理论基础及重建评价 |
| 2.1 压缩感知理论及应用 |
| 2.1.1 压缩感知理论 |
| 2.1.2 压缩感知理论的应用 |
| 2.2 CT成像原理 |
| 2.2.1 CT的物理原理 |
| 2.2.2 CT的数学原理 |
| 2.3 重建图像的质量评价 |
| 2.3.1 定性评价方法和依据 |
| 2.3.2 定量评价指标及定义 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 半覆盖投影的少迭代CT图像重建 |
| 3.1 半覆盖投影重建模型 |
| 3.2 半覆盖投影图像重建 |
| 3.2.1 Bregman距离定义 |
| 3.2.2 基本Bregman迭代方法 |
| 3.2.3 Split Bregman迭代方法 |
| 3.2.4 重建算法的TVM约束 |
| 3.2.5 SB-TVM重建算法 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 实验软硬件环境及重建参数 |
| 3.3.2 Split Bregman算法的无噪声重建 |
| 3.3.3 Split Bregman算法的带噪声重建 |
| 3.3.4 SB-TVM的无噪声重建 |
| 3.3.5 SB-TVM带噪声的重建实验 |
| 3.3.6 重建指标数据与迭代耗时对比 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 L1范数约束的字典学习 |
| 4.1 L1范数约束的字典学习CT图像重建 |
| 4.2 字典学习方法 |
| 4.2.1 稀疏表示 |
| 4.2.2 字典学习 |
| 4.3 字典学习的图像重建 |
| 4.3.1 L2范数约束的字典学习重建 |
| 4.3.2 L1范数约束的字典学习重建算法 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 投影角度及重建参数 |
| 4.4.2 带噪声的360°稀疏投影重建 |
| 4.4.3 带噪声的120°有限角度投影重建 |
| 4.4.4 字典学习块大小不同的带噪360°稀疏投影重建 |
| 4.4.5 字典学习块大小不同的带噪120°有限投影重建 |
| 4.4.6 重建图像评价指标数据对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 Lp范数约束的字典学习CT图像重建 |
| 5.1 Lp范数约束的字典学习重建算法 |
| 5.2 实验结果与分析 |
| 5.2.1 带噪声的360°稀疏投影重建 |
| 5.2.2 带噪声的150°有限角度投影重建 |
| 5.2.3 p值大小不同的带噪360°稀疏投影重建 |
| 5.2.4 p值大小不同的带噪150°稀疏投影重建 |
| 5.2.5 重建图像评价指标数据对比 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 全变差和L2/L1/Lp字典学习复合正则的CT图像重建 |
| 6.1 复合正则模型 |
| 6.1.1 全变差(TV)方法 |
| 6.1.2 TV与L2字典学习的复合正则 |
| 6.2 TV与L2字典学习的复合正则的实验结果与分析 |
| 6.2.1 150°有限角度投影重建 |
| 6.2.2 120°有限角度投影重建 |
| 6.2.3 90°有限角度重建 |
| 6.2.4 有限角度重建指标数据对比 |
| 6.3 TV与L1/Lp字典学习的复合正则模型 |
| 6.4 TV与L1/Lp字典学习的复合正则的实验结果与分析 |
| 6.4.1 360°稀疏角度投影重建 |
| 6.4.2 150°有限角度投影重建 |
| 6.4.3 重建指标数据对比 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 字典学习类CT图像重建算法对比 |
| 7.1 字典学习类CT图像重建算法 |
| 7.2 实验结果与分析 |
| 7.2.1 360°稀疏角度投影重建 |
| 7.2.2 150°有限角度投影重建 |
| 7.2.3 重建图像评价指标数据对比 |
| 7.2.4 重建算法耗时数据对比 |
| 7.2.5 算法优劣原因分析 |
| 7.3 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（10）基于信道非线性变换的物理层加密方法与技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容和创新点 |
| 1.4 本文研究内容的结构安排 |
| 2 信道非线性变换加密的基本方法 |
| 2.1 通信系统的非理想传输特性 |
| 2.2 基于非理想传输特性的安全通信机制 |
| 2.3 非合作方解密策略 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 群延时函数非线性变换加密技术 |
| 3.1 群延时函数非线性变换加密原理 |
| 3.2 群延时函数非线性变换加密方法 |
| 3.3 实验与结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 传递函数非线性变换加密技术 |
| 4.1 信道传输特性非线性变换对 |
| 4.2 幅度非线性变换对 |
| 4.3 相位非线性变换对 |
| 4.4 传递函数非线性变换加密系统 |
| 4.5 实验与结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于非线性盲辨识补偿的非合作方解密技术 |
| 5.1 非线性变换加密系统模型分析 |
| 5.2 基于最优延时搜索的非线性盲辨识补偿算法 |
| 5.3 实验与结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 全文总结及展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 英文缩写注释表 |
| 附录 攻读学位期间发表论文目录 |
四、可用于计算机仿真的参数最优化技术（论文参考文献）
- [1]卫星物联网随机接入系统关键技术研究[D]. 赵波. 西安电子科技大学, 2020
- [2]道路交通人车碰撞事故再现关键技术研究[D]. 张诗波. 西南交通大学, 2019(03)
- [3]基于雷达高分辨距离像的目标识别算法研究[D]. 李彬. 西北工业大学, 2018(02)
- [4]港口服务系统仿真与港口规模优化研究[D]. 鲁子爱. 河海大学, 2002(02)
- [5]基于能量品位的燃气-蒸汽联合循环热电联产机组热电成本分析研究[D]. 虞熠鹏. 浙江大学, 2021(09)
- [6]数据驱动下X公司生产调度系统研究与实现[D]. 赵安然. 吉林大学, 2021(01)
- [7]基于捷变波形的雷达抗干扰技术研究[D]. 徐乃清. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [8]公交运行过程建模与自适应驻站控制策略分析评估方法[D]. 刘硕智. 西南交通大学, 2019(06)
- [9]基于压缩感知的不完全投影CT图像重建算法研究[D]. 苟军年. 兰州交通大学, 2019(01)
- [10]基于信道非线性变换的物理层加密方法与技术[D]. 赵文. 华中科技大学, 2019(03)