二阶自适应IIR陷波器复数算法的收敛性分析

针对背景噪声中复正弦信号的检测和估计问题,分析了自适应格型IIR陷波器的两种复数算法即梯度算法和简化的梯度算法的收敛性能,证明了输入白噪声方差的大小不影响收敛速度。并分析了由一阶自回归模型产生的有色噪声对算法的收敛性能的影响,为有色噪声中复正弦信号检测的自适应过程的参数的选取提供了理论依据。     

基于SMP2.0的全球导航系统精度因子的仿真分析

全球或区域导航精度因子(DOP,Dilution of Precision)仿真分析是全球导航系统性能指标仿真分析与评估的重要组成部分.研究了DOP的相关概念和算法,分析了DOP的可用性算法,采用基于仿真模型可移植性标准(SMP2.0)的模型开发与集成方法,设计、开发、集成和运行了面向DOP的导航系统仿真模型,并实现了支持DOP仿真分析的软件工具,最后针对GALILEO系统在中国区域的导航精度因子进行了仿真分析,验证了导航仿真系统中基于SMP2.0方法集成具有良好合理性和移植性的优点.     

BBS虚拟社区的演化规律探索及仿真

结合复杂网络理论对BBS中虚拟社区网络的演化规律进行了研究.首先,通过BBS版块的数据信息构建有向虚拟社区网络,研究了网络拓扑结构特性的演化,包括新增结点数和边数、度分布的幂指数、网络结构熵等随时间变化的规律,发现网络从"有序"到"无序"再到"稳定有序"的变化过程,并且在此类社区网络中存在富人俱乐部现象.然后,基于BBS版块虚拟社区的演化规律,提出了一种虚拟社区网络构造模型.该模型方法的仿真结果与真实虚拟社区网络演化特性相符,在一定程度上能解释虚拟社区的演化规律,具有很强的实际意义.     

有向多重边复杂网络的自适应同步控制

基于网络拆分的思想,将具有不同时延的多重边有向复杂网络进行拆分,建立了具有非线性耦合节点的多重边有向复杂网络模型,并对其自适应同步控制加以研究.运用Lyapunov稳定性理论并结合自适应控制方法,给出了外部耦合系数未知的情况下自适应同步控制器的设计,最后以陈系统为例对多重边有向复杂网络进行数值仿真,验证了控制策略的有效性.     

DISTRIBUTED FINITE-TIME χ-CONSENSUS ALGORITHMS FOR MULTI-AGENT SYSTEMS WITH VARIABLE COUPLING TOPOLOGY

<正> This paper considers finite-time χ-consensus problem for a multi-agent system with firstorderindividual dynamics and switching interaction topologies.Several distributed finite-time consensusrules are constructed for multi-agent dynamics in a unified way with the help of Lyapunovfunction and graph theory as well as homogeneity.Time-invariant non-smooth forms of finite-timeneighbor-based controllers are proposed and a numerical example is shown for illustration.     

基于GSPN方法的柔性制造系统过程模型和性能分析

应用广义随机Petri网方法,对柔性制造系统进行建模和分析,提出了控制策略和优化方法.针对柔性制造系统的离散性,对整个系统的过程模型进行分析.利用广义随机Petri网结合马尔可夫链的方法,确立了系统的配置参数,得出了系统的平均运行时间,机床的平均使用率,系统的生产率,故障概率,对系统的优化和生产效率的提高以及柔性的提高提供了理论支持.最后,通过柔性制造系统实例,对该方法进行了检验.     

高空无人机光电侦察装置光机技术研究

提出了光电侦察装置精度分析理论,建立了系统地面目标定位精度模型,对光电侦察装置光机系统进行了详细精度分析,利用有限元和CODEV等软件深入分析和研究了机载环境对系统地面目标定位精度的影响,解决了光机系统精度分析的关键技术,为高精度光机系统设计提供了依据.     

基于ARMA（1,1）需求的多级供应链牛鞭效应仿真

在市场需求信息为ARMA(1,1)平稳可逆时间序列模型的前提下,首次建立了多级供应链各级成员以均方误差优化预测技术预测市场需求,以订货点法来确定订货量时多级供应链牛鞭效应理论及仿真模型,并利用仿真模型对多级供应链的整体牛鞭效应及其影响因素进行了详细的分析,研究表明供应链牛鞭效应和相关系数ρ与滑动平均系数θ之间的相互关系有关.     

一种基于网格密度与空间划分树的聚类算法

基于密度的聚类是聚类分析中的一种,其主要优点是发现任意形状的聚类和对噪音数据不敏感.文章提出了一种新的基于网格密度和空间划分树的CGDSFF(Clustering based on Grid - Density andSpatial Partition Tree)聚类算法.其创新点在于,将数据空间划分成多个体积相等的单元格,然后基于单元格定义了密度、簇等概念,对单元格建立了一种基于空间划分的空间索引结构(空间划分树)来对数据进行聚类.CGDSPT算法保持了基于密度的聚类算法的上述优点,而且CGDSFF算法具有线性的时间复杂性,因此CGDSPT算法适合对大规模数据的挖掘.理论分析和实验结果也证明了CGDSPT算法的优点.     

PDE-Based Medial Axis Extraction and Shape Manipulation of Arbitrary Meshes

Shape skeletonization （i.e., medial axis extraction） is powerful in many visual computing applications, such as pattern recognition, object segmentation, registration, and animation. In this paper, the authors expand the use of diffusion equations combined with distance field information to approximate medial axes of arbitrary 3D differential properties. It offers an alternative solids represented by polygonal meshes based on their but natural way for medial axis extraction for commonly used 3D polygonal models. By solving the PDE along time axis, this system can not only quickly extract diffusion-based medial axes of input meshes, but also allow users to visualize the extraction process at each time step. In addition, the proposed model provides users a set of manipulation toolkits to sculpt extracted medial axes, then use diffusion-based techniques to recover corresponding deformed shapes according to the original input datasets. This skeleton-based shape manipulation offers a fast and easy way for animation and deformation of complicated mesh objects.