具有多丢包的随机奇异系统的分布式后验滤波器

考虑网络传输过程中的随机数据包丢失现象,研究带有多个传感器的局部随机奇异线性系统的分布式后验滤波问题。首先,基于典范型分解将原奇异系统转化为快、慢两个降阶子系统。快子系统的后验滤波由已有结果给出,然后针对慢子系统提出局部后验滤波器,且推导了任两个传感器子系统之间的互协方差矩阵的计算公式;进而由线性最小方差意义下的矩阵加权融合算法获得原始奇异系统的分布式融合后验滤波器。仿真研究验证了算法的有效性。     

基于二次型规划考虑网络丢包的鲁棒状态估计

提出一种可以体现网络丢包的离散时间线性时不变状态空间模型,并将鲁棒状态估计的问题转化为向量优化问题.为了能够快速有效地对该问题进行求解,通过标量化方法将向量优化问题转化为普通的标量二次型规划问题,然后将状态估计问题转化为对标准l1正则化最小平方问题的求解.结合Kalman滤波的更新过程,提出了能够适用于具有数据包丢失情况下的鲁棒状态估计算法,通过仿真实验验证了算法的有效性.     

网络环境下离散时间非线性系统量化输出反馈镇定

研究了带有扇形非线性和不完美测量的离散时间系统的输出反馈镇定问题.所提出的控制律模型同时考虑了网络诱导的时滞、丢包和信号量化.通过选取恰当的李亚谱诺夫泛函,得到了依赖于网络状况且具有较少保守性的稳定条件.据此,以一种非线性矩阵不等式的方式给出了静态输出反馈镇定控制器的存在性准则,该非线性矩阵不等式可以利用所提出的锥补线性化(cone complementary linearization,CCL)方法求解.最后提供了一个数值例子验证了方法的有效性.     

基于异步动态系统的网络控制系统建模

研究了同时存在数据传输延时与数据包丢失的网络控制系统的建模问题．系统中传感器采用时间驱动，执行器与控制器采用事件驱动，传感器的数据采用单包传输．假设传输延时小于采样周期，且数据包传输的成功率一定，则整个网络控制系统可以描述为一个具有2个事件的异步动态系统．针对对象状态均可测，控制律采用状态反馈的情况，利用双线性矩阵不等式方法，讨论了网络控制系统指数稳定的问题，给出了稳定性的充分条件．     

基于灰色控制的网络控制系统丢包补偿

本文论述了网络控制系统的产生、特点、复杂性和发展优势，分析总结了在网络控制系统数据包丢失方面的主要研究成果和进展．根据灰色模型的预测性，提出了基于灰色控制理论对网络控制系统数据传输中包丢失补偿策略，并应用此补偿策略对网络控制倒立摆系统进行了仿真实验研究，仿真结果显示丢包补偿后的系统输出几乎与未丢包时一致，从而证实了所提研究策略的正确性与有效性．     

网络控制系统信道调度和控制器协同设计

以网络控制系统为研究对象,讨论信道受限和丢包对系统性能的影响.假设在任意采样时刻只有部分系统可以接入信道,且系统在进行数据传输时会发生丢包现象.首先,将丢包过程描述为独立的伯努利过程,根据每个系统的信道接入状态,建立系统的切换模型;然后,利用平均驻留时间技术,得到系统指数均方稳定的充分条件以及信道的可调度条件;最后,根据以上结果,给出系统信道调度策略和控制器的协同设计算法,使得系统镇定的同时具有理想的衰减率.     

基于多包传输的网络控制系统控制器设计

考虑传感器到控制器通道上时延和丢包的非均匀分布特性,建立了基于多包传输的连续时间网络控制系统模型.通过定义Lyapunov泛函,并应用Jensen不等式,提出了具有非均匀分布的时延和丢包的网络控制系统镇定控制器设计方法;同时将该结果扩展到控制器到执行器通道存在非均匀分布时延和丢包的网络控制系统中.对于传感器到控制器通道和控制器到执行器通道同时采用多包传输的情况,本文提出的控制器设计方法依然可行.数值例子验证了本文给出的控制器设计方法的有效性.     

传感器饱和约束下网络控制系统丢包故障检测

研究了一类网络控制系统丢包情况下传感器输出饱和的故障检测问题.首先假设网络控制系统丢包存在于传感器到控制器之间,并用两个独立的伯努利分布序列来描述.然后在传感器输出饱和约束条件下设计了一个故障检测观测器,用来加大故障对残差的敏感性并减小干扰对故障的影响.最后基于线性矩阵不等式技术,得到一个鲁棒故障检测系统有界均方稳定的充分条件,并满足了H∞性能指标.数值算例表明了在丢包和传感器饱和约束情况下所提方法的有效性.     

美沙酮维持治疗者93例脱失原因分析

目的：了解美沙酮维持治疗者的脱失原因。方法：采用电话随访和家访对93例脱失者进行跟踪调查。结果：脱失率为51.1%（93/182）。因偷吸或发生刑事案件被拘捕的26例,占28%;自动退出,无法联系的23例,占24.7%;治疗期间因艾滋病感染死亡5例,占5.4%;自称脱毒成功的17例,占18.2%;其他综合因素共有22例,占23.6%。结论：影响美沙酮维持治疗依从性的因素是多方面的,应该针对不同的原因采取相应的干预措施。     

一种不定时延与数据包丢失的统一建模方法

研究更接近于实际情况的不确定性时滞丢包模型,人为设置数据包不确定迟延转化固定迟延的时间标准,而不是以数据包最坏情况的迟延为标准。数据包迟延超过固定迟延的时间标准即认为数据包“丢失”,也包括了数据包确实丢失的情形,从而把时延和数据包丢失建模统一起来,并且利用迟到的数据对“丢失”的数据进行预估补偿,而不是丢弃不用。仿真结果表明所提到的方法是有效的。