自适应非相干累加次数和门限的捕获策略研究

阐述了扩频通信系统中伪码捕获的基本原理,分析了传统的基于噪声功率检测的自适应门限设定方法。针对现有捕获策略的研究重点主要集中在固定门限和自适应门限设定方面,提出了一种可以同时自适应调整非相干累加次数和门限值的捕获方案。详细介绍了新方案的结构和相应的自适应算法,给出了其捕获性能的仿真结果。通过和传统自适应门限方案的对比表明新方案在低信噪比情况下的捕获性能明显优于传统方案,大大扩展了捕获系统的动态范围。     

频谱检测中基于FCM的自适应门限选择机制

在认知无线电中,能量检测法是次用户实现频谱检测的重要方法之一。其中,检测参数的设置尤为重要。然而,当无线网络环境改变时,一些重要检测参数(如检测器门限)将会随之改变,因而及时准确地获取检测参数就显得十分必要。本文首先在理想高斯白噪声信道条件下推导了能量检测的最佳门限表达式。为了在变化的网络环境中快速自适应地获得最佳门限并降低检错率,提出了一种基于模糊C均值(fuzzy C means,FCM)的自适应门限选择机制。该机制只需根据接收到的能量样本的相似性和差异性进行聚类,选取隶属度值差异最小的能量样本作为最佳门限值,而无需信噪比、初始门限等先验信息,因此在能量检测中具有更强的自适应性。Matlab仿真结果证明,新机制下获取的最佳门限与本文中推导的高斯白噪声信道下的最佳检测器门限相比,具有很好的拟合度。     

VBLAST-MC-CDMA系统自适应调制仿真分析

提出一种应用卷积码编码的VBLAST-MC-CDMA系统上行链路结构,并将自适应调制技术应用于上行链路结构中。自适应调制门限的设定采用试验法。先设定需要的误码率门限,并以此为依据通过仿真结果确定系统调制方式的转换门限。通过仿真,分别讨论了用户数固定和用户数变化时该自适应调制系统的误码率性能。仿真结果表明,两种情况下自适应调制都能在不牺牲期望误码率性能的情况下提高系统的频谱效率。     

步进频信号距离-多普勒成像的干扰抑制

针对VHF/UHF波段日益复杂的射频干扰环境为雷达应用带来的挑战,提出了基于多普勒频域门限检测的自适应干扰抑制方法。通过在多普勒频域设置干扰检测门限,可以自适应地检测并抑制多帧步进频信号距离-多普勒成像过程中的射频干扰信号。理论分析及仿真表明,该方法不仅能够在尽可能减小雷达回波损失的前提下得到良好的干扰抑制效果,而且门限设计简单、易于实现,具有良好的适应性,适用范围较广,有利于工程实现。     

802.11 DCF中优化吞吐率的RTS门限调整算法

针对IEEE 802.11 DCF网络,提出了优化吞吐率的RTS门限分布式调整算法.通过分析一次成功发送和一次碰撞持续的平均时间,找到网络饱和吞吐率与RTS门限的关系.分析显示,存在一个最佳RTS门限,使得网络的饱和吞吐率最大.从一次发送过程平均时间最小化出发给出了求解最佳RTS门限的数值计算方法,然后,设计出一个分布式算法,以使终端能自动调整其RTS门限到最佳值,从而优化网络的饱和吞吐率.计算机仿真证明了该分布式算法的有效性.     

参数自适应的随机早期检测算法

随机早期检测(Random Early Detection，RED)是一种广泛应用于包交换网络的主动队列管理技术，它通过保持较小的平均队列长度，在缓冲区溢出前主动丢包，降低路由器的丢包率，保持较低的服务延迟，避免缓冲区锁定，提高网络的利用率。但是RED严重依赖于参数的设置。该文根据保持网络流量平稳的丢包率和路由队列的变化提出了一种自适应地调节参数的RED改进算法。模拟实验的结果表明，自适应地调节参数提高了RED的适应性，降低了数据包排队延时和丢包率，提高了链路利用率。     

在滑动窗口中判决的自适应门限检测方法

对在突发通信中基于噪声功率和基于信号功率的自适应门限信号检测方法进行研究,提出了在滑动窗口中进行比较判决的自适应门限检测方法,用多个采样点进行比较判决以取得最优的同步信号。仿真比较不同情况下的系统性能,结果表明改进方案能得到精确的系统同步信号,低信噪比时,基于噪声功率的自适应检测方法检测概率较大。     

基于未来负载预测的无线异构网络自适应负载均衡算法

为避免由于网络负载抖动而造成的频繁网络选择,本文为无线异构网络提出了一种预测网络未来负载的自适应负载均衡算法。通过马尔可夫链预测负载状态空间的概率,将预测到的概率通过负载趋势函数映射为趋势值,利用趋势值进行网络选择和自适应触发门限的调整。仿真结果表明,该算法能有效降低接入阻塞率及均衡切换次数。     

基于自适应模糊滑模控制的主动队列管理算法

针对TCP这样大型复杂的网络系统的拥塞问题,考虑系统中存在的不确定因素是未知非线性的情况,设计了一种采用自适应模糊滑模控制理论的主动队列管理算法。该算法基于网络模型的特殊性,构造了Lyapunov-Krasovskill函数,设计了滑动模面,并基于线性矩阵不等式的方法给出该系统鲁棒渐近稳定的充分条件,所设计的自适应模糊控制律能够使系统的状态轨迹在有限时间内到达滑动模面。仿真结果表明,该算法在网络条件变化的情况下,能实现准确的跟踪目标队列长度,避免网络拥塞的发生。     

非饱和条件下802.11无线网络的精确分析模型

对无线网络中节点队列间的耦合性及其带来的影响进行了研究,并首次将其应用于非饱和条件下DCF分析模型的建立.建立了非饱和条件下的服务时间模型并结合M/G/1排队模型分析了网络的时延与吞吐量.仿真实验证明了队列间的耦合性在非饱和条件下给网络带来的影响.通过仿真实验结果与数值分析结果的对比,验证了分析模型的准确性.     

智能汽车环境感知与规划决策一体化仿真测试平台

为了解决智能汽车在虚拟仿真测试过程中存在的测试模块单一化、较难提供高密度高逼真交通流场景等问题,利用智能汽车仿真软件PreScan的环境感知仿真与规划决策开发工具箱MATLAB/Simulink,以及交通仿真软件Vissim快速生成高逼真环境车流的功能,搭建了智能汽车“软件在环”一体化测试平台。该平台可快速搭建智能汽车高逼真仿真场景,可快速有效地对智能汽车的环境感知与规划决策模块进行一体化仿真测试,还能综合评估智能汽车对交通流的影响。通过快速路汇入区仿真案例,验证了本仿真测试平台的有效性。     

大型活动下路网可靠性动态交通仿真平台及实例分析

针对大型活动的交通特点,以动态交通仿真模型INTEGRATION为基础,以路网可靠性算法为核心,建立了一个面向大型活动下路网可靠性影响评价的动态交通仿真平台,描述了该仿真平台的主要功能模块:路网构建模块,交通需求模块、交通运行模块和可靠性分析模块,提出了路网可靠性评价指标和算法,为大型活动下的路网可靠性评价提供了一套有效的分析工具.最后选择首都体育馆演唱会开展了实际案例的分析.     

具有可变终端代价项的非线性模型预测控制

针对离散时间非线性系统的模型预测控制问题,提出了一种具有可变自调节终端代价项的模型预测控制方案.此方案通过引入自调节因子,并对其设定不同的自调节规则,使终端代价函数项具备了可变自调节性能.证明了带有可变自调节终端代价项的模型预测控制方案可保证闭环系统的性能.为自调节因子提出了若干自调节规则,并分别分析了它们的性质.用实例证明了研究结果的有效性.     

基于自校正MPC的舰载机着舰控制技术

针对模型参数不准确条件下的全自动着舰控制技术进行了研究,设计了一种基于保辛伪谱算法(symplectic pseudospectral method,SP)和带遗忘因子递推最小二乘法(recursive least squares with forgetting factor,FFRLS)的舰载机着舰自校正模型预测控制...     

车身覆盖件虚拟冲压线系统的设计与实现

介绍虚拟冲压线系统的总体结构、开发流程及其实例。该系统包括工序件的有限元分析、端拾器的虚拟装配设计、运动仿真、系统维护和项目管理等模块。首先对工序件进行有限元分析,给出端拾器夹持位置优化计算的流程图;端拾器的虚拟装配设计是基于Client/Server架构,采用VB6.0对CATIA进行二次开发,通过ADO访问数据库Oracle 9i来进行的;运动仿真主要在CATIAV5的DMU工作平台下完成;系统维护和项目管理是基于Browser/Server的系统的管理功能模块。     

具有概念漂移的P2P网络流量识别研究

针对P2P网络流量产生过程中存在概念漂移现象,提出具有概念漂移检测功能的多分类器动态集成流量识别方案。该方案包括概念漂移检测和分类器动态集成两大模块,由卡方统计推断原理实现概念漂移检测模块功能,采用基分类器的性能优先淘汰策略进行动态集成解决流量概念漂移发生后的识别问题。在以贝叶斯分类器、支持向量机、决策树作为基分类器,针对不同集成规模、数据块大小进行仿真实验,结果证明方案是可行的,模型的识别准确率达到82%以上。     

Convergence of Self-Tuning Regulators Under Conditional Heteroscedastic Noises with Unknown High-Frequency Gain

In the classical theory of self-tuning regulators, it always requires that the conditional variances of the systems noises are bounded. However, such a requirement may not be satisfied when modeling many practical systems, and one significant example is the well-known ARCH(autoregressive conditional heteroscedasticity) model in econometrics. The aim of this paper is to consider self-tuning regulators of linear stochastic systems with both unknown parameters and conditional heteroscedastic noises, where the adaptive controller will be designed based on both the weighted least-squares algorithm and the certainty equivalence principle. The authors will show that under some natural conditions on the system structure and the noises with unbounded conditional variances, the closed-loop adaptive control system will be globally stable and the tracking error will be asymptotically optimal.Thus, this paper provides a significant extension of the classical theory on self-tuning regulators with expanded applicability.     

神经网络自校正预测拥塞控制算法研究

传输速率、处理速度和节点缓存容量的饱和非线性特性、传输延迟的随机时变性、用户接入的随机性以及高优先级业务的突发性,使得网络中存在严重的不确定性,由此给异步传输模式(ATM)网络拥塞控制系统的分析与设计带来极大的困难。为此设计了鲁棒神经网络自校正拥塞控制算法。其优点在于:(1)最大限度地减小了测量误差和随机干扰的作用,有效地补偿了时变不确定非线性的影响;(2)保证了闭环系统的稳定性、收敛性和公平性,增强了系统对随机延迟等不确定性的鲁棒性。仿真分析进一步验证了该算法的有效性。     

船舶航线保持自适应控制器的设计与仿真试验研究

主要介绍适用于船舶航线保持自动控制系统的自校正控制算法，由于选择了具有偏航距离加权约束的广义最小差性指标，使所设计的控制器不仅适合于航向保持自动操舵，而且适合于航线保持自动控制，实验表明，该控制器具有良好的性能。     

空调房间温度预估模糊PID控制器的研究

针对中央空调房间温度被控对象的大滞后大惯性,设计了具有Smith预估的模糊自整定PID控制器。建立中央空调房间温度控制系统的数学模型,介绍预估模糊PID控制器结构,以及模糊控制规则的生成方法,并且对该控制方案进行了数字仿真。仿真结果表明:该方法调节精度较高,调节迅速,超调小,具有一定的可行性。