基于Anytime算法的模型预测控制器的优化反馈调度

模型预测控制器可以实现为具有Anytime算法特征的模型预测控制（MPC）任务，它允许在执行时间和控制性能之间进行折衷．文中针对一组MPC任务，提出一种优化反馈调度算法（FS-CBS），在有限处理器时间约束范围内使全局控制性能最大化．该算法为每个MPC任务分配了一个恒定带宽服务器（CBS），并对CBS所预定的处理器时间进行动态调节，同时通过约束条件保证整个任务集的可调度性和各组分的稳定性．仿真结果表明，该算法对MPC运行时的执行时间变化不敏感，明显优于基本的CBS算法．     

模糊加工时间和/或模糊交货期下的单机调度问题

分析了一类带模糊加工时间和/或模糊交货期的单机调度问题,调度目标是最小化误工任务数.为了简化计算,用模糊三角数表示模糊加工时间和模糊交货期,引入可能性理论中的必然性测度,分别在只有加工时间为模糊数、只有交货期为模糊数以及加工时间和交货期都为模糊数等3种情况下,比较任务完成时间和交货期,判断任务是否误工.指出确定性环境下的最小化误工任务数单机调度问题是模糊情况的特例.     

民间奇葩——山西右玉道情的艺术特征研究

右玉道情艺术有着悠久的历史,它因流布区域在右玉县而得名,主要流布于山西北部、内蒙古南部边界地区,是一个具有极强地域性的戏曲种类。右玉道情是研究民间民俗宗教文化的活化石。剧本内容丰富,语言通俗易懂、自然朴素,体现了右玉浓郁的乡土气息和地域色彩。     

开封市机要网工程的设计与实现

随着信息技术的发展,中共中央办公厅机要局和国家广播电影电视总局办公厅联合下发通知,要求全国各地区建立党政机要通信专网。为此,河南有线电视集团开封分公司建设了连通开封市和开封五县机要局的"开封市机要专用网",以满足工作需要。本文主要从网络设计、技术描述等方面,详细描述了该专用网的建设要点,对该专用网目前的使用情况做了调查,提出了该专用网的以后发展方向。     

西藏传统文化的荣格学研究

荣格最具独创性的心理学理论就是“原型”理论。“阴影”与“面具”作为两个最主要的原型,在人与外界环境的交互作用中起着非常重要的作用,同时这两个原型又是互相矛盾的。我们通过分析自性原型来说明人应该如何对待包括阴影与面具在内的矛盾两极性的问题,并结合西藏传统文化对原型进行了初步地剖析与探讨。     

用于状态估计的自适应粒子滤波

分析了粒子滤波的性能关键，提出了一种新的自适应粒子滤波算法．该算法采用一种新提议分布，即将UKF（Unscented Kalman Filter）与自适应强跟踪滤波器（STF）相结合．新提议分布通过UKF构造粒子群，而粒子群中的每个粒子中的每个sigma点用STF来更新，它可以在线调节因子而使得算法自适应．非线性状态估计仿真试验证实了改进的粒子滤波算法的有效性．     

基于实时操作系统的反馈调度算法实现

对常见实时操作系统(RTOS)类型进行讨论。阐述了RTOS中实现多任务调度的基本原理,剖析了S.Ha.R.K.内核。在此基础上重点研究了反馈调度算法在该内核上的实现,给出了实现的框架结构,以及重要程序的伪代码;并对提出的两种反馈调度算法在实现方面的性能进行了评价。     

平流层飞艇再生能源能量平衡的关键技术分析研究

介绍了平流层飞艇再生能源系统的构成及功能,在再生能源能量平衡分析中建立了太阳电池阵列在平流层飞艇曲面铺装的模型和能源闭环模型,分析了能源消耗构成和全天24 h的能量平衡;且实现了太阳电池输出功率的可视化仿真。结果表明平流层飞艇能够在全天实现能量平衡。分析了能源系统的关键技术参数对能源系统的影响,结果显示:锂电池能量密度、太阳电池转换效率和锂电池充电效率是平流层飞艇能源系统的最关键技术参数。研究结果为平流层飞艇能量平衡分析方案论证和方案设计提供参考。     

高职自动化专业英语的项目式教学的探索

分析高职自动化专业英语教学的特点及现状,阐述项目式教学的内涵及意义,并详细分析项目式教学实施的原则。探索高职自动化专业英语的项目式教学,提出项目式教学实施的解决方案。     

Passive Target Tracking Based on Current Statistical Model

Bearing-only passive tracking is regarded as a nonlinear hard tracking problem. There are still no completely good solutions to this problem until now. Based on current statistical model, the novel solution to this problem utilizing particle filter （PF） and the unscented Kalman filter （UKF） is proposed. The new solution adopts data fusion from two observers to increase the observability of passive tracking. It applies the residual resampling step to reduce the degeneracy of PF and it introduces the Markov Chain Monte Carlo methods （MCMC） to reduce the effect of the “sample impoverish”. Based on current statistical model, the EKF, the UKF and particle filter with various proposal distributions are compared in the passive tracking experiments with two observers. The simulation results demonstrate the good performance of the proposed new filtering methods with the novel techniques.