基于牵制控制的变时滞复杂网络自适应同步

在牵制控制的基础上,文章探讨了节点与耦合均含变时滞复杂网络的自适应同步问题.首先,利用非线性耦合常微分方程描述了一般复杂网络的动态模型,同时给出了必要的定义、假设和引理.然后,基于李雅普诺夫稳定性理论和自适应控制原理,设计了简单适当的自适应控制器,让其通过对部分节点进行牵制控制来实现整个网络的同步,并且给出网络渐近同步的充分条件.最后,通过数值实验结果很好地验证了理论的可行性与有效性.     

基于Snake算法的深度图像人体目标跟踪

基于彩色图像的人体跟踪算法鲁棒性不高的主要原因是对目标进行跟踪时,受到光照变化、复杂背景、物体遮挡等因素的影响.针对此问题本文利用Kinect采集深度图像进行人体目标跟踪.首先在深度图像中通过用户索引检测出人体目标,可方便地去除图像中复杂背景的干扰.然后利用基于角点的自动初始化方法得到人体的轮廓信息,再结合Snake算法实现人体目标跟踪.最后将该算法与基于深度图像的Camshift算法进行对比分析.结果表明,在室内应用Snake算法不受灯光和复杂背景等因素的影响,能对人体目标进行实时跟踪,且比Camshift算法具有更强的抗干扰能力,跟踪更准确.     

基于反步法的机械臂鲁棒自适应位置/力控制

针对机械臂终端受环境约束而产生的位置/力控制问题,提出一种鲁棒自适应控制算法。该方案采用反步法的思想设计具有全局收敛特性的位置/力控制器,根据坐标变换得到降阶的动力学模型,设计中考虑了驱动电机模型使控制器更符合实际控制要求,并将其分解为动力学控制器和电机控制器两部分以降低设计难度。利用自适应方法对动力学模型中的非线性部分和未知扰动进行补偿,采用鲁棒控制克服电机参数的不确定性的影响。二自由度机械臂的仿真结果表明,系统能快速有效跟踪参考信号,说明该控制器是有效的。     

一种车载卫星通信跟踪技术

文中提出了一种基于两轴座架结构的低成本车载卫星通信天线跟踪技术.首先介绍了该座架结构形式,分析了其特点,介绍了横摇轴对系统性能的影响,推导出了其空间对星三轴计算补偿公式,在此基础上进一步对跟踪误差进行了仿真分析,说明了补偿的必要性.还对系统一些关键技术如传感器卡尔曼滤波、圆锥扫描跟踪进行了介绍.工程实际应用表明,该项跟踪技术跟踪卫星信标信号稳定,达到了系统设计要求.     

纯物质过冷熔体中自由枝晶生长相场模型的自适应有限元法模拟

基于自适应有限元方法,通过求解表征纯物质相场模型的非线性抛物型方程,研究镍过冷熔体中不同起伏情况下单个完整等轴枝晶的演化过程.模拟结果表明:采用自适应有限元方法求解相场模型时结果更接近真实物理模型,在计算终止时整个计算域节点数仅为2.79×105个,远小于采用相同网格间距普通方法的1.6×106个,较大不同计算域对枝晶尖端速度的平衡值影响不大;随着起伏强度的增大,枝晶尖端获得更高的温度梯度,等温线波动更大,一次枝晶臂表面失稳,二次枝晶臂向过冷溶液中凸起的趋势越强,二次枝晶臂越发达.     

AMC与HARQ相结合的跨层设计在D2D中继通信中的研究

在蜂窝网络中引入终端直通（D2D）技术,能有效提升系统频谱效率.文中在研究了物理层自适应调制编码（AMC）策略与数据链路层自动请求重传（ARQ）技术相结合的跨层设计理论基础上,提出了D2D中继通信场景下AMC与HARQ相结合的跨层设计方案.仿真结果表明,采用AMC与HARQ相结合的跨层设计策略能显著提升D2D通信的频谱效率,增加D2D中继通信的吞吐量.     

基于运动对齐预测模型的分布式视频压缩感知重构

为了提高分布式视频压缩感知（Distributed Video Compressive Sensing,DVCS）的率失真性能,文中提出根据视频非关键帧图像的时间相关性将帧内各块分为静止块与运动块两类,并对它们设定不同的测量率以提高压缩感知（Compressive Sensing,CS）捕获信息的效率.在重构过程中,提出运动对齐多假设预测模型进行重构,该预测模型在测量域内实现运动估计,并根据运动信息在参考帧内寻找到待重构块的若干候选匹配块,利用它们的线性加权和残差重构得到非关键帧图像的重构结果.仿真实验结果表明,文中所提出的DVCS重构算法能有效提升系统的率失真性能,与现有方法相比,在重构时间基本不变的情况下,获得更好的主客观视频重构质量.     

基于运动特征的人体异常行为识别

为了提高监控视频中人体异常行为识别的实时性和准确率,提出了基于运动特征的人体异常行为识别方法。利用分块更新的背景差法从图像中提取出完整的人体轮廓,通过区域关联结合颜色直方图实现人体目标跟踪,解决了非线性运动时漏跟和误跟的问题。通过人体运动轨迹、运动姿态及运动时间3个参数,对人的5种异常行为进行分析判断。实验结果表明,所提算法不仅能实时地对人体进行检测和跟踪,还能快速、准确地识别出异常行为,具有简单实用的特点。     

无线网络中自适应的资源预留切换算法研究

为满足移动用户在切换过程中服务的连续性,针对无线网络的特性,对无线网络中的切换控制算法进行了分析和比较,提出一种简单的自适应资源预留算法,分析该算法对网络性能的影响,并通过仿真比较该算法与传统的资源预留算法对网络性能的影响,验证了该算法的可行性。     

一种基于AC-RBF神经网络的网络安全态势预测方法

为了准确地把握网络安全发展态势,提出了一种基于自适应聚类径向基函数(adaptive clustering radical basis function,AC-RBF)神经网络的网络安全态势预测(network security situation prediction, NSSP)方法?该方法对网络安全态势样本自适应聚类,获得了神经网络隐层节点数,采用梯度下降法训练神经网络,寻找网络安全态势样本之间的非线性映射关系,利用该关系对未来时刻网络安全态势进行了预测? 仿真实验表明,相对于 K-均值 RBF 神经网络及支持向量机(support vector machine,SVM)预测模型,该方法在神经网络规模较小的情况下,不仅能够反映网络安全态势的总体趋势,而且还提高了预测精度,能够提供给网络安全管理员一个直观的网络安全态势图 ?