用智能天线和功率控制提高感知系统信干噪比

为了减小干扰和降低误码率,达到性能优化。将智能天线和功率控制两种技术相结合,通过智能天线对信号进行波束成形处理,再利用基于博弈论的发送端功率控制。考虑其他用户发送功率等级策略的影响,通过不断迭代功率,实现各个用户发送功率值的改善。比较纯粹使用功率控制的方法,可以使感知系统的信干噪比、吞吐量、发送功率等性能得到更多改善,仿真实验证明了其优越性。     

WPCN中下行链路能力扩展模型与最大化用户最小速率方法

针对无线供电通信网络的下行阶段缺乏信息传输功能等问题,提出一种基于无线携能通信技术的具有下行链路信息传输能力的网络模型。该模型将一个传输单位分为上、下行两个阶段,在上行阶段,用户发送射频信号进行信息传输,各小区基站完成信息解码任务;在下行阶段,基站通过波束成形技术和多载波技术向用户发送射频信号,各用户通过时分切换或功率分流方式完成信息解码与能量捕获。基于该模型,提出一种最大化最小速率的方法,通过最大化最小用户上行信息传输速率求解各小区内各用户的最优上行发送功率,通过最大化最小用户下行信息传输速率求解各个小区内的基站的最优下行波束成形矢量,实现网络中各用户相对公平的性能最优。仿真结果表明,本文方法提高了用户的最小传输速率。     

在中继选择系统中的发送功率和调制方式的联合优化方案

在传感器网络中,降低网络总功耗和延长网络寿命是网络设计和优化的重要要求.本文研究了采用机会性中继选择的解码前传系统,提出了一种能提高系统功率效率的中继选择、调制方式和发送功率的联合优化方案.该方案中,源节点和中继节点使用不同的发送功率.在给定误码率和系统参数的条件下,可以通过分布式的计算方法获得最优解.仿真结果表明所提方案能获得比协作MIMO系统更高的功率效率.     

基于OFDM的一种空时协作方案

根据OFDM子载波信道的相关性及协作分集的发送特点,利用协作的广播阶段,提出了可获得OFDM调制下多径增益的一种简单空时协作方案。在协作分集发送的不同时隙,将信号在相关性最小的子载波信道上传输,与传统协作方案比,该系统在不降低传输速率的情况下多获得一阶的分集增益。通过对中断概率的研究,给出了最佳的功率分配方案,并对系统理论误码率进行了分析。仿真结果表明该方案可以获得明显的性能增益。     

一种适用于CDMA20001x系统的信干比估算方法

给出了一种适用于CDMA2000 1x系统的信干比估算方法--基于信号统计特性的SIR估算方法.利用给出的系统模型,采用计算接收机输出端判决统计量均值和方差的方法,最终可以估算出接收机输出端的SIR.通过计算机仿真,给出了该算法估算信干比的结果及采用该算法的CDMA2000 1x系统闭环功率控制的性能曲线,证明了该算法在CDMA2000 1x系统中的有效性.     

基于分级偏最小二乘回归的径向基函数神经网络

为提高径向基函数神经网络的泛化性能,提出一种利用分级偏最小二乘回归方法构造径向基函数神经网络的方法,逐步增加网络中的隐节点数直至达到合适的网络规模,消除了训练数据中存在的多重共线性对网络泛化能力的不利影响.所得径向基函数神经网络的泛化能力比偏最小二乘回归构造的径向基函数神经网络提高了约30%.船舶航向跟踪预测控制仿真验证了该算法的可行性和有效性.     

Application research of wavelet neural networks in proces control

非线性过程的建模和控制问题尚无通用的模型结构和方法可用于过程控制。结合小波和神经网络方法进行过程控制的通用模型和方法的研究,提出了一种仅用尺度函数逼近的小波神经网络模型,并用它来实现非线性预测控制方案。该模型能用线性最小二乘方法进行拟合,因而具有易于实现和通用的优点。由于简化了在线优化方法,所提出的非线性预测控制方案已在线实现。用该方法进行了两个非线性系统的模型辨识和一个双线性系统的控制仿真,模型的通用性、辨识和控制方法的简单易用和仿真结果表明,所提出的方案对过程工业和非线性、高阶系统有很好的实用性,有着比标准ＰＩＤ控制器好得多的控制效果。     

基于神经网络的ATM网络ABR业务流量控制

提出了异步转移模式ATM网络可用位速率ABR业务一种基于神经网络的流量控制方法。采用基于径向基神经网络的流量控制算法可以实现在线学习,自适应根据流量大小的变化和网络的拥塞状况调整神经网络的模型参数。仿真结果表明与传统的静态反馈方法相比,文中所用的算法可有效地提高信道的利用率和降低信元丢失率。     

部分反馈信息下多用户多输入多输出下行链路的容量优化

针对多用户多输入多输出下行链路中，基于部分信道状态信息反馈的联合发送方法不能有效抑制多用户间相互干扰的问题，提出了一种支持各用户信号独立检测的多用户联合发送方案．该方案只需要各用户信道响应矩阵的主右奇异向量作为反馈信息，在计算预处理矩阵时引入正变化操作，与已有方案相比，在增加少量前馈信息的条件下，可以最小化多用户问相互干扰，提升系统容量．仿真结果表明，所提出的方案能够提高检测信干噪比，降低系统的平均误码率，在发送、接收天线数为4、平均发送信噪比为20dB时，系统容量比无正交化时提高了1倍以上．     

一种多信道移动Ad hoc网络功率控制MAC协议

针对现有的多信道功率控制MAC协议（如DCA-PC）存在着控制信道利用率低和节点间采用大功率的通信对小功率通信干扰严重的缺点,提出了一种改进方案——DDCA-PC.DDCA-PC允许采用较低的功率发送控制帧,同时将大功率的通信限定在特定信道上.仿真实验表明,与DCA-PC相比,采用该协议可以在有效提高网络吞吐量的同时,降低能量的消耗.     

基于模糊神经网络的大时滞系统的预测控制

工业生产过程中常有大时滞存在,用传统控制方法不能获得满意的控制效果。为解决这个问题,本文提出了基于模糊预测的模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks)控制器,根据过程的动态变化实施控制器的在线调整,仿真和实践都表明了该控制方案的优越性。     

基于径向基函数神经网络的热工过程模型辨识

为了准确反映热工过程动态特性,实现热工过程整体优化控制,提出了一类新的径向基函数神经网络(RBF-NN)的建模方法:采用熵方法和竞争学习算法,结合非线性自回归滑动平均(NARMA)模型的输入/输出结构实现RBF-NN的优化,辨识RBF-NN结构,并用最小二乘算法(LS)确定权向量,实现了典型的非线性热工过程建模。通过两个实例验证:基于NARMA结构的RBF-NN建模,具有较高的辨识精度和较少的隐层节点。     

装载机线控转向控制算法研究

采用神经网络PID控制算法对装载机线控转向系统进行控制,在MATLAB/SIMULINK环境支持下,建立了装载机线控转向系统仿真模型,并通过仿真对比了系统在无校正、常规PID控制与神经网络PID控制的性能,仿真结果显示神经网络PID控制响应时间较快,抗干扰能力强。     

一种新颖的用于单相逆变器的重复控制器

单相逆变器越来越被广泛应用于不间断供电装置和其他工业设备中.为了让单相逆变器能够输出高质量及最低谐波总含量的正弦波电压,提出了一种新颖的数字重复控制算法.在这种方法中,重复控制器嵌套于状态反馈控制中,其中重复控制器能够消除周期性的扰动,跟踪周期或直流参考信号,实现无差跟踪.这里系统地阐述了该控制器的设计方法,并分析了采用该控制器的系统的稳定性.基于设计结果搭建仿真模型,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于神经网络的永磁同步电机的鲁棒控制

提出一种基于神经网络的永磁同步电机的鲁棒控制策略·基于此策略设计了神经网络PID速度控制器,使速度控制器能实时在线调整,由一种混合型神经网络作为辨识器,利用神经网络的学习特性实现对永磁同步电机系统不确定性的鲁棒控制·为了加快响应速度,提高响应性能,采用多步预测性能指标函数下的反传算法·仿真和实验结果表明,所提出的控制方法明显优于一般永磁同步电机系统的控制方法,具有较强的鲁棒性·     

一种线性化与变结构相混合的发电机励磁控制器

以电力系统的非线性数学模型为基础,根据直接反馈线性化与滑模变结构控制理论,提出了一种旨在提高电力系统稳定性的由直接反馈线性化与滑模变结构混事控制完成的电力系统同步发电机励磁控制器,仿真研究表明,所提出的励磁控制器不仅可以有效地改善系统的动态品质,而且在提高电力系统的稳定性,尤其是大干扰稳定性方面有明显的作用。     

基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统的应用研究

针对无刷直流电动机的速度问题,提出了一种基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统,即利用改进型BP神经网络来优化PID控制器的比例,积分,微分系数。所采用的BP神经网络的学习算法为粒子群算法,可以有效克服标准BP算法一般所存在收敛速度慢、存在局部极小值等问题,从而可以实现对无刷直流电动机的高精度的速度控制。最后,建立了仿真系统,其结果表明该算法效果良好。     

Joint channel allocation and power control with fairness in multi-hop cognitive radio networks

This paper investigates channel allocation and power control schemes in OFDM-based multi-hop cognitive radio networks.The color-sensitive graph coloring(CSGC) model is viewed as an efficient solution to the spectrum assignment problem.The model is extended to combine with the power control strategy to avoid interference among secondary users and adapt dynamic topology.The optimization problem is formulated encompassing the channel allocation and power control with the interference constrained below a tolerable limit.Meanwhile,the proposed resource allocation scheme takes the fairness of secondary users into account in obtaining the solution of optimization.Numerical results show that the proposed strategy outperforms the existing spectrum assignment algorithms on the performance of both the network throughput and minimum route bandwidth of all routes,as well as the number of connected multi-hop routes which implies the fairness among secondary users.     

新型解耦控制器的设计及其应用

基于传统的解耦方法和内模控制理论,提出一种采用单位反馈结构的PID/PI解耦控制器的解析设计方法,通过适当地添加补偿项,消除控制器中可能包含的不稳定因素,使得这种新型的解耦控制策略适用于含有多时滞和右半平面零点的双输入双输出系统.该方法克服了现有数值化求解方法的局限性,可在线调节解耦控制器的控制参数,使系统达到较好的动态性能和鲁棒性能.同时,对于存在乘性不确定性的被控过程,分析了控制系统满足标称性能和鲁棒稳定性的充要条件,并由此确定出控制器参数的调节范围.将这种新型的解耦控制策略应用在四容(阶)水箱试验中,仿真验证了其优越性.     

一种细胞神经网络图像滤波方法

以人脑神经细胞之间的联接关系为背景提出的细胞神经网络,由大量胞元组成,且只允许最邻近的胞元之间直接通信,这种神经网络模型对二维图像的初级加工很有用,它的实现也较容易在介绍了细胞神经网络模型的基础上,阐述了细胞神经网络用于图像滤波的方法,给出了软件程序框图及仿真结果结果表明,可取得理想的处理效果