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。     

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 ?     

一种基于自适应采样的网络丢包率测量方法

丢包率是基本的网络性能指标之一,现有测量方法在测量精度和探测量开销之间存在冲突.本文提出一种基于自适应采样的丢包率测量方法,利用时延-丢包相关及丢包-丢包相关的特性,根据测量过程中大时延测量样本和丢包事件对网络突发丢包的指示作用,自适应地动态调整探测周期,从而在不大幅提高探测量的前提下,提高了测量准确性.仿真实验结果表明,该方法在测量精度和探测量开销上有较好的折中.与ping相比,该方法测量误差降低较多,而探测量开销则增加不多;与较为准确的BADABING相比,测量误差相差不大,但探测量开销明显减少.     

基于碰撞树的自适应多叉树RFID防碰撞算法

提出了一种自适应多叉树防碰撞算法,该算法构建了无碰撞时隙的二叉查询树,通过计算碰撞因子估计标签数量,从而自适应的选择二叉树或四叉树。理论和仿真表明:该算法克服了现有算法数据传输量大的缺点,同时在二叉树分支内实现了无碰撞时隙以减少总时隙,对多标签情况下,通过自适应的选择四叉碰撞树来减少碰撞时隙。算法有效地减少了数据传输量,提高了时隙利用率和系统吞吐率,具有一定的创新性。     

广义KP-BBM方程的相似、约化、精确解及守恒律

利用经典李群方法对(2+1)维GKP-BBM方程对称和约化,借助三个辅助方程得到了许多的精确解,并且给出GKP-BBM方程的守恒定律。     

DMF回收系统闭环控制的实现方案及算法分析

为了得到较高纯度的二甲基甲酰胺(DMF),针对DMF回收系统参数特性,提出一种压力、流量的单闭环控制系统和精馏塔串级温度控制方案。单闭环控制系统由上位机、PLC、压力传感器、流量计和电动阀组成。精馏塔温度串级控制系统中,主环是模糊自适应PID温度控制,副环是常规PI流量控制。现场测试及仿真结果表明,FM355C闭环控制和模糊自适应PID串级控制具有良好的稳定性、响应快和超调量小的特性。     

自适应逆推算法在感应电机控制中的应用

针对Krause和Thomas提出的带有两个定子绕组和两个转子绕组的二相等价电机模型,通过坐标变换得到沿着磁通向量转动的坐标方向上的电机动态模型.应用逆推技术设计了自适应控制器,通过选择Lyapunov函数来保证整个系统的稳定性,进而逐步导出控制率和参数自适应律.该方法克服了参数的不确定性以及负载扰动对系统的影响,确保了转子磁链和转速的跟踪性能以及系统的稳定性能.系统的转子磁链与转速能渐近跟踪给定的参考信号,仿真结果验证了该控制策略的有效性.     

紧格式无模型自适应控制在直线电机中的仿真

将基于紧格式线性化的非线性系统无模型自适应控制方法应用于直线电机的运动控制中.用紧格式动态线性时变模型替代直线电机非线性系统模型,根据直线电机运动模型的输入输出数据在线估计系统的伪偏导数.仿真实验表明,紧格式无模型自适应控制方法对电机这种具有不确定动态的非线性系统有较强的自适应性、抗干扰性、稳定性和鲁棒性.     

基于非视距鉴别的室内移动节点跟踪算法

NLOS环境是影响室内移动节点跟踪的关键因素之一.为了降低NLOS环境对室内移动节点跟踪的影响,提出一种自适应跟踪滤波算法.该算法首先基于典型室内环境非视距偏置误差的时间变化特性分析,建立修正偏置扩展卡尔曼滤波来估计距离量测中的非视距误差;然后根据估计结果对LOS/NLOS环境进行鉴别;最后联合NLOS鉴别算法和修正偏置扩展卡尔曼滤波建立自适应跟踪滤波算法.数值仿真结果表明,该算法在室内环境具有较好的跟踪精度和较强的自适应性.