带丢包Markov切换线性系统的状态估计问题研究

针对一类带丢包的Markov切换系统,提出一种含有双Markov切换参数的交互式多模型算法.该算法利用一个二态的Markov链对系统是否丢包进行建模,得到双Markov链系统,通过定义乘积集将两个Markov切换参数所对应的模型集进行融合,并给出单个模型集中各模型与乘积集中各模型的对应关系.在此基础上,以交互式多模型算法为框架,采用分层的方法,并利用一种新的最优估计算法对双Markov链系统进行滤波.仿真实验证明了该算法的有效性.

面向批量请求的次级用户均衡行为与系统优化问题的研究

为了刻画认知无线网络中次级用户数据请求的批量到达行为,针对动态频谱分配策略,建立一种传输可中断的批量到达排队模型.假设主用户数据包的到达率服从参数为λ2的指数分布,次级用户数据包的批量到达过程服从参数为Λ的泊松分布,批量大小服从参数为α的几何分布;假设成功传输一个次级用户数据包的需要的时间服从参数为μ1的指数分布,采用M arkov链方法进行排队模型的稳态分析,给出次级用户数据包平均延迟的封闭解.通过建立收益函数,证明纳什均衡下的批量到达率高于社会最优下的批量到达率.面向次级用户给出收费方案,实现动态频谱分配策略的社会最优.

基于灰色马尔科夫链的用电量预测模型分析及应用研究

准确预测用电量是电力系统运行和规划的基础,是电力企业制定配售计划、经营战略和策略的基础。用电量受到产业结构、经济发展、居民收入水平和国家政策的影响,是一个灰色系统。针对我国供电量进行预测,首先采用灰色模型GM(1,1)进行预测,利用初步预测结果的相对误差构建马尔可夫转移矩阵,对灰色模型得出的预测值进行马尔可夫修正,经实例验证,预测精度可以进一步大幅提高。