有限推力模型火星探测捕获策略分析

本文提出了基于有限推力模型,目标约束为轨道半长轴和偏心率的火星探测器的捕获问题.分析了三种捕获方式：燃料最优捕获、姿态匀速转动和姿态惯性定向捕获策略,并分别利用最优控制和粒子群优化算法针对不同捕获策略进行了求解.分析表明,以燃料最优为指标的捕获策略为邦邦控制,其推力方向基本沿着与飞行速度相反的方向,但在工程实现中对姿态控制系统要求很高,难以实现.捕获过程中姿态惯性定向易于实现,但是重力损失比较严重.姿态匀速转动的捕获策略比邦邦控制更容易实施,并且能有效地减小重力损失,因此在工程中有很重要的实用价值.     

报文分组捕获阈值控制的研究

提出一种自适应报文分组捕获阈值控制方法 .介绍此控制方法的系统模型 ,并对系统的性能进行详尽的分析     

一种变步长超宽带同步捕获的方法

针对跳时超宽带系统中多径和窄脉冲引起的平均捕获时间长、捕获精度低等问题,提出一种用于改进平均捕获时间和捕获精度的变步长同步捕获的方法。算法采用非连续搜索并利用多个门限有效调整搜索步长,整个搜索过程遵循由粗到精的快速搜索策略。本文对该算法的平均捕获时间进行性能分析,并在基于脉冲体制的跳时超宽带系统仿真中将其与经典算法进行比较,采用平均捕获时间和捕获精度作为衡量标准。     

自适应均值直接捕获算法研究

与传统捕获方法相比,P码信号直接捕获具有抗干扰的能力,因此国内外出现很多的P码直接捕获的方法,其中具有一定应用价值的是均值法。首先对P码直接捕获接收机进行系统理论分析,并对均值法原理进行阐述。根据均值法会额外造成信噪比损失的缺点,结合非相关累加的性质提出了基于均值法的自适应直接捕获算法。其后通过理论分析和实验仿真证明此方法仍然可以保留均值法计算量较小的优点,并且克服了均值法无法捕获到较弱信号的不足,对实际P码直接捕获接收机设计具有一定的参考价值。     

多径衰落环境下采用参考信道的自适应混合捕获

引入参考信道方法实现直序扩频系统PN码的自适应混合捕获,判决门限由参考信道采用单元平均恒虚警方法自适应设置．由于2个信道的本地PN码相位差远大于多径信号的最大时延,参考信道不会出现多径信号,因此能有效消除多径干扰对捕获系统的影响．对提出的参考信道捕获方法性能进行分析．仿真结果表明,提出的方法在良性环境下具有接近传统单元平均方法的性能,而多径衰落下性能明显优于传统的单元平均方法．     

Smith型增长种群的最优捕获问题

研究了Smith型增长种群的最优周期捕获问题.为了研究种群开发的可行性,我们分析了捕获系统的稳定性,得到了正平衡点存在的条件.基于稳定性分析,利用简单的数学证明,我们获得了最优捕获策略和相应的最优种群密度.     

一类离散捕食-食饵系统的最优捕获策略

对一类离散的具有双密度制约的捕食-食饵系统的捕获策略进行了研究,应用差分方程稳定性理论得到了该系统正平衡点的存在性和稳定性的条件.为获得最大的经济效益,应用二次函数的理论讨论了在捕获努力量不同的情况下,应如何控制食饵种群及捕食者种群捕获努力量的大小,以获得在维持稳定捕获前提下的最优捕获策略,为实际生产提供了理论指导.     

竞争系统两种群捕获的生物经济最优控制问题

研究了对竞争系统两种群捕获的生物经济平衡问题 ,应用最优控制理论讨论了最优捕获策略 ,得出了贴现率能够影响捕获种群的利润水平。     

基于信噪比控制的自适应伪码捕获算法

针对复杂电磁环境下接收信噪比随机变化的特点,提出了一种基于信噪比控制的自适应伪码捕获算法,减少了捕获时间,降低了虚警概率。在分析滑动相关捕获法的性能基础上,构建了滑动相关伪码捕获的自适应结构,实现了在接收信噪比控制下积分时间和门限值的设置,研究了上述参数对捕获性能的影响,仿真结果表明:根据积分时间不同,在SNR>-3 dB时,平均捕获时间最大可以减少50％,在SNR<-7 dB时虚警概率下降5％～35％,满足信噪比变化情况下对捕获性能的设计需求。     

基于Agent和数据挖掘的自适应入侵检测系统

入侵检测系统是网络安全保护体系中的一个重要组成部分,目前大多数入侵检测系统不能适应网络环境的变化,即不具备自适应性.针对这种情况,提出了一种入侵检测系统的自适应策略,该自适应策略由条件空间和策略空间构成,条件空间用来描述网络环境,策略空间用来描述采用的策略.对于条件空间中的某一具体的环境状态,在策略空间存在唯一的策略与之对应.在构建自适应策略的基础上,利用Agent和数据挖掘技术,设计了一个自适应入侵检测系统.模拟实验表明了该自适应策略的有效性.     

一种自适应门限控制方案的研究

描述了一种对于包获取的自适应门限控制方案，该方案根据噪声电平的最大似然估计自适应的设置判决门限，并对其性能进行了分析。通过和其它的包获取的门限控制方案的对比，说明了该方案的优越性。     

基于分数信号处理的变步长自适应振动主动控制方法研究

针对自适应振动主动控制系统中次级通道的辨识精度严重影响振动控制效果的问题,分析了常规的次级通道在线辨识算法存在的问题,提出一种基于分数信号处理的双步长两阶段变步长策略的次级通道在线辨识方法。该方法使用基于分数信号处理的自适应算法代替传统的最小均方(least mean square, LMS)算法进行次级通道的在线辨识,同时给出了一种双步长的两阶段变步长策略,在次级通道辨识环节收敛前后应用不同的变步长策略以提高辨识精度和降低辨识环节的波动。仿真结果表明,与现有方法比较,该方法的次级通道辨识收敛速度更快,系统收敛后的波动更小,次级通道的辨识精度和系统的稳定性都有了明显的提升。经验证,该方法有效解决了常规的次级通道在线辨识算法收敛速度慢、辨识精度低和辨识环节波动大等问题,具有更好的振动控制效果。     

Research on virtual node placement optimization strategy of cloud platform for information acquisition

A virtual node placement strategy based on service-aware is proposed for an information acquisition platform. The performance preferences and types of services in the information acquisition platform are analyzed as well as a comparison of the running time of services both in virtual node centralized and decentralized placing. All physical hosts are divided into different sub-clusters by using the analytic hierarchy process( AHP),in order to fit service of different performance preferences. In the sub-cluster,both load balance and quality of service are taken into account. Comparing with the heuristic algorithm,the experiment results show that the proposed placement strategy is running for a shorter time. And comparing with the virtual node placement strategy provided by OpenStack,the experiment results show that the proposed placement strategy can improve the execution speed of service in the information acquisition platform,and also can balance the load which improves resources utilization.     

基于遗传算法的产生式规则学习机制研究

本文研究了遗传处在应搜索策略在专家系统的误获问题上的适用性。     

球杆系统的阻尼自适应抗扰控制

为了提高球杆系统的稳定性和抗扰性能,设计一种阻尼自适应抗扰控制策略.首先,分析球杆系统的非线性动力学过程,并在平衡点附近建立用于控制策略设计的线性模型.然后,在线性自抗扰控制(LADRC)基础上,提出一种阻尼自适应抗扰控制策略,可以克服不稳定对象的闭环振荡,提升抗扰性能.最后,通过仿真和实验,对阻尼自适应抗扰控制与LADRC的控制效果进行比较.结果表明:相较于LADRC,文中方法的震荡超调、调节时间和抗扰性能等指标更加优异,文中方法具有优越性和有效性.     

Adaptive hybrid force/position control for an industrial robot: theory and experiments

This paper proposes a feasible force/position control method for industrial robots utilized for such tasks as grinding, polishing, deburring, and so on. Specifically, an adaptive force/position control strategy is designed in this paper which regulates the contact force between a robot and a workpiece to reach any given set-point exponentially fast, and enables the robot to follow a chosen trajectory simultaneously without requiring prior knowledge of the system parameters. The stability of the closed-loop system is analyzed by Lyapunov techniques. To test the validity of the force/position control method, some simulation results are first collected for the closed-loop system. Furthermore, some experiments are implemented on a 5DOF (degree of freedom) industrial robot for the constructed adaptive force controller. Both simulation and experiment results demonstrate the superior performance of the designed adaptive force/position control strategy.     

求解全局优化问题的改进灰狼算法

灰狼算法是一种高效的优化技术,但其在一些问题上存在求解精度不高、收敛速度较慢和易于陷入局部最优的缺点.因此,提出了一种改进的灰狼优化算法(MGWO).该算法引入了3种改进策略:平衡算法全局搜索性和局部开发性的指数规律收敛因子调整策略、提高算法求解精度的自适应位置更新策略和修订动态权重策略.通过两组在10个基准测试函数上...     

基于改进差分进化的高精度粒子滤波算法

针对智能优化粒子滤波算法精度较低和收敛速度慢的问题,提出一种改进适应度函数和搜索策略的差分进化粒子滤波算法(IDE-PF).该算法通过自适应融合粒子权值和量测误差得到适应度函数,并利用该函数评价粒子的可信度,引导粒子向后验概率密度取值高的位置移动,同时引入新的搜索策略,不仅保持了粒子多样性,还加快了算法收敛的速度.仿真结果表明,该算法可有效提高智能优化粒子滤波对于非线性系统状态估计的精度和实时性.