一般非线性离散系统的闭环迭代学习控制研究

通过对开环迭代学习控制的不足进行分析,提出了基于当前输出误差的闭环P型迭代学习控制律,针对一般非线性离散系统,给出了学习控制的收敛条件。仿真结果表明,简单的闭环P型迭代学习控制即能使非线性系统实现对期望轨线的无差跟踪。     

Shortest Path Routing Algorithm Based on Chaotic Neural Network

A shortest path routing algorithm based on transient chaotic neural network is proposed in this paper. Gam-pared with previous models adopting Hopfield neural network, this algorithm has a higher ability to overcome the local minimum, and achieves a better performance. By introducing a special post-processing technique for the output matrixes, our algorithm can obtain an optimal solution with a high probability even for the paths that need more hops in large-size networks.     

基于代价函数的盲分离在线白化算法

针对盲信号分离的白化预处理过程，提出了一种基于代价函数的在线白化算法．该算法利用一类代价函数的极值点特性，采用递归计算的方式获得信号的白化矩阵．与传统的白化算法相比，本算法计算量低、利用样本少，因此可适用于信号的在线预白化处理．仿真试验表明，本算法收敛速度快，白化效果理想，为进一步的研究在线盲分离提供了良好的基础．     

基于CANbus的分布式实时系统仿真平台

分布式实时系统的理论分析沿用了实时任务调度理论中的结果，但在分布式实时系统中，为了满足系统中事务的实时性要求，不仅要合理分配每个结点中的任务的优先级，而且还要考虑网络数据帧的优先级。在对分布式实时系统进行研究中，软件的模拟忽略了实际中的不确定性，因此有局限性。本文着重介绍基于CAN总线的分布式实时系统仿真平台，包括其硬件和软件，并且介绍了一个利用此仿真平台所作的关于节点之间时钟差异的仿真实例。     

基于二阶统计量的两步自适应盲分离算法

提出了一种新的两步自适应盲分离算法,利用代价函数的极值点特性分别获得混合信号和白化信号的特征向量矩阵,实现自适应盲分离过程．该算法避免了离线计算所采用的特征值分解等复杂运算,并且只利用信号的二阶统计量信息,计算工作量低．仿真结果表明,对含有附加噪声的盲混合信号具有良好的分离效果。     

量测噪声情况下基于D-S证据推理信息融合的滑模控制

研究了D－S证据推理多传感器信息融合方法在存在量测噪声的滑模控制中的应用，它有助于削弱模函数的不确定性。由于基本可信度函数不能解析获得，用一个模糊系统对其予以等价，模糊规则后件参数由样本数据通过最小二乘法获得。     

单播与多速率组播共存网络中的公平资源分配

以最大化网络用户效用值为目标,考虑组播接收者的异构性,将单播和组播任务纳入统一的凸规划模型研究,并应用惩罚函数法推导出一种启发式速率控制算法。该算法在IP网络中分布式实现时,路由器使用RED算法标记报文,反馈拥塞信息;用户端提取拥塞信息计算最优速率,并作相应更新。通过选择合适的算法参数及效用函数,单播与组播将依据比例公平性准则共享网络资源。仿真结果验证了该算法的有效性。另外,还分析了多速率组播分层实现时,不同的带宽离散化密度对资源分配公平性的影响。     

一种片率增量SVM多用户检测器算法仿真研究

码分多址(CDMA)系统中的多用户检测(MUD)实质上是一盲信源分离问题,通过在上行链路接收端获取采样的混合信号,然后根据扩频码特征及波束形成算法进行初步预分离,进而将片率信号作为支持向量机(SVM)的训练信号,在SVM中将所有用户通过1-1模式构造多目标分类器,通过类增量学习方式进行目标信号分类,最终获取期望用户的检测值。文中最后给出了仿真结果及分析比较,验证了算法的可行性。     

Adaptive Endpoint Detection Based on Subband Speech

Abstract: An adaptive endpoint detection algorithm based on band energy and adaptive smoothing algorithm is described.This algorithm utilizes the capability of adaptive smoothing algorithm that intensifies the discontinuity between localareas. The band energy features are selected because of their usefulness in detecting high energy regions (in the incomingsignal) and making the distinction between speech and noise. Heuristic "edge-focusing" is used to endpoint detection tosave the time in iteration.     

异构组播网络中效用最大化的速率控制算法

针对单播和多速率组播共存网络中资源最优分配问题，本文以用户效用最大化为目标，考虑组播异构性，将单播和组播任务纳入统一的凸规划模型研究，并应用惩罚函数法推导出一种启发式速率控制算法。仿真结果表明该算法能保证单播与多速率组播公平共享网络资源，算法选择不同的效用函数可使资源分配满足不同的公平性准则，资源利用获得不同的效率。