执行器饱和时的SISO系统模型参考自适应控制

针对大多数执行器不可避免地会出现饱和现象,尤其是工作范围大、非线性特性严重的被控制对象,提出了一种模型参考自适应设计方法,把输入过饱和部分看作干扰信号,并用可调参数和跟踪误差函数对饱和干扰进行估计,通过参数调节消除饱和现象,针对不同相对阶的系统分别进行讨论,使本方法更具普遍性。仿真结果表明,本方法能够使系统有较好的跟踪能力和抗饱和能力。     

不完全信息下的群体多属性决策方法

针对群体多属性决策问题,提出一种新的不完全信息下的群体多属性决策方法。该方法假设方案在主观评价属性下的评价值采用区间数的形式来表示专家评价值的不确定性和模糊性。针对每一主观评价属性设定一组与之对应的专家重要性权重值,反映决策者在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家评价值的相似度,将专家评价值进行集结得到专家群体关于方案集的决策矩阵。计算各方案与理想方案的相似度,并以此对方案进行优劣排序。通过实例说明所提方法的可行性。     

间断动力学系统实时仿真的分段组合算法

对于含有间断动力学系统的实时仿真问题，由于间断点的不确定性和实时仿真的快速性，无法直接采用定步长和变步长RK方法以及一般非实时间断仿真算法进行处理。针对间断点采用四阶实时连续RK公式进行预估和对间断区间进行平均分段处理的思想，构造并且研究了实时间断处理的分段组合算法．在舍间断点的分段区间上采用新的加权值法，其余分段区间应用不同阶次的实时RK公式，可以有效地提高实时仿真的精度。数值实验的结果表明该算法是有效可行的。     

基于非线性跟踪—微分器的金融时间序列预测

基于非线性跟踪-微分器的基本原理,开拓性地用二阶离散和三阶离散非线性跟踪-微分器对上证综指进行了预测.从预测结果来看,二阶非线性离散跟踪-微分器预测相对误差控制在8%以内,三阶离散非线性跟踪-微分器预测相对误差控制在5%以内,显示了较好的预测效果.     

子波变换新方法

本文在理论分析子波变换物理概念的基础上,提出了一种工程上应用的新颖快速子波变换算法,即“频谱切割法”。该方法能够在电路上实现实时的快速子波变换。     

White noise estimation for discrete-time systems with random delay and packet dropout

This paper is concerned with the optimal and suboptimal deconvolution problems for discrete-time systems with random delayed observations. When the random delay is known online, i.e., time stamped, the random delayed system is reconstructed as an equivalent delay-free one by using measurement reorganization technique, and then an optimal input white noise estimator is presented based on the stochastic Kahnan filtering theory. However, tb_e optimal white-noise estimator is timevarying, stochastic, and doesn＇t converge to a steady state in general. Then an alternative suboptimal input white-noise estimator with deterministic gains is developed under a new criteria. The estimator gain and its respective error covariance-matrix information are derived based on a new suboptimal state estimator. It can be shown that the suboptimal input white-noise estimator converges to a steady-state one under appropriate assumptions.     

散射区域加权压缩感知ISAR成像

压缩感知(compressive sensing,CS)理论为少量脉冲条件下实现高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像提供了新方法。然而由于CS的噪声敏感性,其成像易受到噪声污染;另外,少量脉冲条件下很难保证噪声参数估计精度,这进一步加剧了ISAR成像污染。针对这一问题,提出一种散射区域加权CS ISAR成像算法,利用目标散射区域信息对冗余字典中的基函数进行加权,修正CS重建算法以抑制噪声散斑。为提高噪声参数估计精度,对回波采样建立子序列矩阵,提出矩阵扰动理论噪声参数估计方法。实验结果表明,所提方法能够有效抑制噪声影响,提高低信噪比和少量脉冲条件下ISAR成像质量。     

融合PPI网络和基因表达的复合物识别算法

从大规模相互作用网络中识别蛋白质复合物,对解释特定的生物进程和预测蛋白质功能具有重要作用,同时也是后基因组时代一 个最重要的研究课题. 考虑到传统仅基于蛋白质相互作用网络（PPI网络）的蛋白质复合物识别算法可靠性不高,本文提出 了一种新的融合PPI网络和基因表达数据的蛋白质复合物识别算法IPCIPG. 区别于之前用基因表达数据评估PPI网络可靠性的做法,本文提出在蛋白质复合物的识别过程中将PPI网络和基因表达数据有机地结合起来. 算法IPCIPG首先根据边聚集系数（ECC）与蛋 白质间共表达的相关性（PCC）计算PPI网络中每个节点的权重,权重最大的节点作为种子,然后从种子节点开始扩充生成稠密子图. 基于酵母数据集的实验结果表明,算法IPCIPG较其他算法HUNTER,HC-PIN,CMC,SPICI,MOCDE,MCL能够更准确,更有效地 识别出具有特定生物意义的蛋白质复合物.     

基于频域Katz分形维数的快速盲频谱感知

针对目前频谱感知方法对噪声不确定性敏感、低信噪比下准确度较差和运算速度慢的问题,提出了基于频域Katz分形维数的快速盲频谱感知方法。该方法根据信号和噪声的频域Katz分形维数特征的不同来感知主用户的存在。Monte Carlo仿真结果表明,该方法具有对噪声功率不敏感、受调制参数影响小、低信噪比下准确度高和运算速度快的优点,并能有效克服盒维数方法对某些调制参数的信号无法感知的缺点,可用于低信噪比、噪声具有不确定性情况下的快速盲频谱感知。     

MANET中的多目标组播路由协议

针对临时性、少量信息群发业务模型,提出一种多目标组播路由协议,利用已有的单播路由信息实现组播发送功能。中间节点根据组播分组中目的节点的地址和路由信息,结合本节点路由表或转发表,对相关目的节点执行转发。协议无需维护组播树和组播成员状态,可在任意提供路由表或转发表的单播路由协议基础上工作。在该应用模型下,协议的分组递交率性能与单播路由协议相当,发送开销比单播和其他组播路由协议大大减少,控制比特开销也较低。