基于光伏获能的WSNs节点能量管理策略

针对WSNs中基于预测算法的能量分配与管理机制的不足,研究太阳能可充电无线传感器网络中能耗管理,提出基于历史获能的能量中性管理机制。设计了一种自适应跟踪太阳光的节点获能模型,进而构建了一种基于历史获能的能量中性管理机制,根据当前操作周期中由太阳能转化而来的可用能量,调节下一操作周期中节点工作的占空比,以解决节点太阳能获取与节点能耗的优化问题。理论分析与实验结果表明,提出的基于历史获能的能量中性管理机制,实现了太阳能电池板大小与节点能耗的最佳匹配,为太阳能可充电无线传感器网络中的能量获取及能耗管理提供了值得借鉴的解决方案。     

基于NSCT的自适应阈值图像去噪算法

为了有效的去除图像中的噪声，保护图像细节，在研究了非采样下Contourlet（NSCT）变换和贝叶斯阈值的基础上，综合考虑NSCT变换后系数尺度间和尺度内的相关性，提出了一种新算法。该算法结合NSCT系数的相关性和贝叶斯风险最小准则估计区域自适应贝叶斯阈值，再利用硬阈值函数去噪，最后通过最小均方误差准则进行比例萎缩，得到真实系数估计。对于被高斯白噪声污染的图像，实验将该算法与经典算法相比较，结果表明在绝大多数情况下，该算法在峰值信噪比和视觉效果上都优于经典算法。     

基于FPGA的直流无刷电机新型控制系统设计

为提高直流无刷电机控制系统集成度、可靠性和稳定性,设计了基于FPGA的方波驱动直流无刷电机 控制系统.系统采用反电动势过零点检测方案,针对启动难,提出新型三步法,加速阶段分两步,首先进行定频升压 加速,然后采用定频定压的方式稳速,外同步到内同步换相的切换以自同步换相成功的次数为判决条件,通过自适 应阈值控制换相滤除了换相过程中的过零点干扰信号,增加了系统稳定性.电机控制器结构简单,不需位置传感器 及硬件滤波等电路模块.基于FPGA实验表明,该控制器启动效果好,电机运行稳定,最高转速达到13 785 r/min.     

计算机化自适应测验技术在情绪智力智能测评中的初步应用——基于项目反应理论

在项目反应理论(IRT)框架下,采用计算机化自适应测验技术实现对情绪智力的智能测评.基于IRT系列分析(含单维性检验、模型拟合检验、局部独立性检验以及项目质量分析),构建了符合IRT测量学要求的情绪智力测评的题库,并以此为基础探讨了计算机化自适应测验技术在情绪智力智能测评(CAT-EI)中的应用.实验结果表明:(i)CAT-EI相关算法具有较高的参数估计精度,同时具有较理想的测量信度和效度;(ii)CAT-EI可使用较少的题量(M_ean=9.88题)达到使用整个题库(67题)的测量精度,它一方面能做到减轻被试的测试负担,另一方面实现了对情绪智力高效、快速、准确的智能测评.总之,该研究为实现对情绪智力智能测评提供了一种新的测量技术支持.     

及时性自适应高维经济基本面建模与汇率预测分析

在人民币国际化不断推进,人民币汇率双向波动加强的背景下,构建具有优良预测能力的汇率预测模型愈发重要.参数模型对汇率预测的能力不仅取决于模型设定是否正确,还取决于模型能够同时:一方面能否迅速探测模型参数的结构性变化以使用最佳信息估计模型参数,另一方面能否及时识别模型解释变量以使用最佳解释变量对汇率进行预测.本文构建了自适应变元算法.该算法不仅能实时检测模型参数的结构性变化,探测参数的最大化同质区间,同时还能对变量进行及时识别以选择最佳模型解释变量,提高模型的预测能力.在样本外向前3至24个月的汇率预测中,自适应变元算法能显著超越随机游走,马尔可夫机制转换模型,误差修正模型,实时最优窗算法,多元自适应可变窗算法与其他经济基本面模型包括:弹性货币模型,购买力平价模型,利率平价模型,泰勒规则模型,偏移泰勒规则模型.变量选择结果显示,自"811"汇改以后,经济基本面因素决定了人民币汇率走势.中国与其他发达经济体包括欧元区,英国与日本的经济基本面同样能够决定美元兑人民币汇率走向.另外,自"811"汇改之后,人民币汇率预期相比于"811"汇改之前更易受到外部冲击的影响,合理的人民币汇率预期监管依然需要依赖于实行有管理的浮动汇率制度,防止汇率风险.     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）对目标捕获能力，进而提高多UAV协同搜索效率，提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm，ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先，根据环境的先验信息，在原概率图基础上引入标志位，建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型，提高环境和目标的信息感知准确度；其次，定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息，建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数；最后，建立分布式UAV之间的信息交互模型，运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合，在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明，基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生，使得UAV能够准确地搜索到目标；同时，对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性，保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

基于最大熵方法的鲁棒自适应滤波及其应用

针对过程噪声和量测噪声受到脉冲噪声影响而呈现非高斯分布,且噪声统计特性不精确从而导致估计精度下降的问题,提出一种基于最大熵方法的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波(maximum correntropy variational Bayes adaptive Kalman filter, MCVBAKF)算法,并将其应用于捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)/全球卫星定位系统(global positioning system, GPS)组合导航系统。首先,使用最大熵鲁棒滤波方法对由脉冲噪声产生的野值问题进行处理;然后,通过改进的变分贝叶斯自适应方法进行后验更新,估计噪声,收敛所估参数的估计值;最后,进行了仿真对比。结果表明, MCVBAKF在复杂环境下可以有效提升滤波精度和稳定性。     

改进的低时延全回波Q路由算法

针对传统路由算法不能适应拓扑环境及网络负载变化导致的拥塞问题,提出了一种改进的低时延全回波Q路由算法。改进算法对于原有算法附加学习率因子进行替换,使用调节范围更大、适应性更好、算法性能更稳健的双曲正割算子;改进算法根据不同网络情况自适应地调节学习率,进而提供合理的路由决策。仿真结果表明,该算法可以适应于静、动态拓扑环境,与已有的路由算法相比,改进算法能有效地减少高、低负载时数据的平均递交时间,降低路由间的振荡,提高数据包的投递率,且体现更好的稳健性。     

基于分数阶字典的间歇采样转发干扰自适应抑制算法

间歇采样转发干扰是一种对现有体制雷达具备高度威胁的新型干扰,典型样式包括间歇采样直接转发干扰、间歇采样重复转发干扰和间歇采样循环转发干扰。干扰信号与真实回波时频域、分数阶域混叠,常规信号处理方法难以做到有效分离。针对该问题,分析了3种干扰样式时域、最优分数阶域特征,构造了两种分数阶正交字典,即分数阶大字典和分数阶联合字典,区分弱干扰背景回波信号和强干扰背景回波信号,采取不同的干扰抑制方法,从而构建了基于分数阶字典的间歇采样转发干扰自适应抑制算法。仿真结果表明,所提算法适用强弱干扰背景,弱干扰背景下恢复信号与真实回波相似度更高,强干扰背景下恢复信号信噪比(signal to noise ratio, SNR)损失更低。