分数阶复杂动态网络的牵制 自适应脉冲混合同步

利用广义的Barbalat引理,并针对Chen分数阶复杂动态网络,设计了一种牵制自适应脉冲混合同步控制新方法,只需控制网络中的一部分节点就能实现控制整个网络的目的.理论分析与仿真结果表明:所设计的控制策略能有效地实现分数阶复杂动态网络同步,节约控制成本且易于实现.最后讨论了受控节点数和分数阶次的改变对网络同步速度的影响.     

地下铀矿山氡析出智能优化控制研究

铀矿山氡及氡子体具有放射性,其浓度过高严重危害井下作业人员的身心健康,因此,开展氡析出优化控制具有重要的现实意义与应用前景。本文根据铀矿山氡析出系统的影响因素,应用自适应模糊推理系统构建铀矿山氡析出与其影响因素关系模型,然后应用并行遗传算法优化模型参数,实现铀矿山氡析出率最小化。并以某铀矿山安全生产为例,考虑其影响氡析出的主要影响因素为通风参数,应用自适应模糊遗传优化方法实现了铀矿山氡析出率与通风参数之间最优控制问题,为改善通风系统提供了最优决策依据。     

基于DCT域改进的自适应数字水印算法

针对DCT变换特点,提出一种改进的自适应水印算法.选取3个DCT中频系数,求均值及DCT矩阵主对角线均值,比较嵌入位与它们的关系,调整嵌入位的大小实现水印自适应嵌入.水印信息经过Arnold置乱后嵌入到原始图像.实验表明,该算法隐蔽性良好,水印提取效果较好,对旋转、剪切、滤波、JPEG、修改等攻击具有较好的鲁棒性和稳健性.     

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。     

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.     

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。