一种共前缀码的测试数据压缩方案

提出了一种新的基于游程编码的测试数据压缩/解压缩的算法:共前缀码编码(SPCS),它在传统游程使用较短的代码字来代替较长的游程的基础上,进一步探讨游程之间的相关性,使用一位来代替具有与前一游程相同前缀的后一游程的前缀,使需要多位才能表示的代码字的前缀用-位就可以表示,进一步提高了压缩率.相比类似的编码测试数据压缩方案,具有压缩率高、解压控制过程容易实现的突出特点.理论分析和对ISCAS-85和ISCAS-89部分标准电路硬故障集的实验结果证明了本方案的有效性.     

不确定时滞系统的区间时滞相关鲁棒镇定

研究了时间滞后满足区间变化的线性连续系统鲁棒镇定问题。采用Lyapunov-Krasovskii稳定性分析方法,给出了区间时滞依赖系统的状态反馈设计稳定解。进一步研究参数化不确定性情况下,区间时滞依赖系统的鲁棒稳定性判据和鲁棒状态反馈控制器设计方法。最后,通过仿真算例比较,验证了此方法的有效性。     

单支方法的保单调性

保单调的时间离散方法求解具有非连续解的双曲型守恒律是一种常用而且有效的算法,空间离散化双曲型守恒律可得到相应的常微分方程初值问题。研究了单支方法求解上述常微分方程初值问题的非线性稳定性质,分析了单支方法的保单调性。将单支方法写为一般线性方法的形式,在步长满足一定约束条件的情况下,获得了单支方法保单调的充分条件。     

k-冗余结构无线自组网广播算法研究

针对k-冗余连接路由算法的特点,对最优广播树的生成算法进行了研究。首先根据最优广播树的数学模型,证明了它是一个NP难题(NP-Complete)。然后针对网络拓扑的特点提出了启发式广播树生成算法。针对算法的特点,分析了算法复杂度和算法的效率。结合GlomoSim仿真平台,在无线网络环境下对算法的效率进行了仿真,将协议的性能与简单广播算法进行了比较。仿真结果表明,启发式广播算法能够减小网络开销和节点的转发次数,提高网络的传输效率。     

动态投资组合风险控制策略

从股市上采集的大量股票收益率数据表明,前后相邻的股票收益率数据呈现出一定程度的依赖关系,即前期收益率呈现出大的波动幅度,紧接着后期收益率也呈现出大的波动幅度,这样的波动特点被称之为"波动聚集性","风险传染性",在金融计量上,通常用收益率的方差来定量刻画收益率的波动幅度的大小和相应收益率风险的大小,因此本文选用能准确拟合金融资产收益率方差的GARCH模型来刻画金融资产收益率的这种"风险传染性",在此基础上应用协同持续思想构建了投资组合的风险优化控制模型,并求得了相应最优投资组合权重.选取6支股票作了实证检验.检验结果表明,按该模型配王的投资组合收益率长期被控制在较小的风险范围,在统计上亦表现出较高的夏普比.     

基于现场可编程门阵列的图像调焦系统

数字图像自动调焦技术,不仅能提高调焦精度,而且能降低对成像系统加工和装配精度的要求。采用基于功率谱的评价函数对成像系统的聚焦位置进行识别,提出了基于现场可编程门阵列(FPGA)的自动调焦系统实现方案,主要完成图像预处理、清晰度判别和对焦控制等功能。针对自动调焦算法计算量大、计算复杂等特点,采用中值滤波和灰度值线性变换的图像预处理方法,以及流水线作业、乒乓操作、双蝶形处理器复用、基-2 FFT算法相结合的工作模式。研究表明,利用FPGA强大的并行及高速数据处理能力,使得图像调焦算法不再成为复杂控制系统的速度瓶颈。     

UCAV编队协同对地攻击决策系统研究

针对UCAV编队对地攻击系统,提出了有人机UCAV联合编队协同对地攻击的概念,分析了有人机UCAV编队对地攻击的体系框架,提出了编队对地攻击的系统结构及其功能划分,给出了对地攻击的作战流程.基于UCAV编队对地攻击决策的复杂性,决策信息的分布性以及决策过程的层次性,提出了UCAV编队时地决策知识的表达和推理方法.     

单向S-粗集对偶与数据筛选-过滤的扩展应用

S-粗集(singular rough sets)是对Z.Pawlak粗集的改进,单向S-粗集对偶(dual of one direction sin-gular rough sets)是S-粗集的基本形式之一。利用单向S-粗集对偶,给出数据属性,数据筛选-过滤概念,数据筛选-过滤序定理,合成数据筛选-过滤定理,及数据筛选-过滤准则。利用这些结果,给出应用。单向S-粗集对偶是动态数据筛选-过滤研究的一个新工具。     

一种基于混合系统滤波器的NCS系统故障诊断方法

针对一类具有随机传输时滞的网络化控制系统,在考虑时滞无界的情况下(最坏网络传输),提出了一种基于故障检测滤波器的故障诊断方法。首先,为了处理系统的内采样特性,根据混合系统理论设计了一种基于观测器的混合系统故障检测滤波器(FDF);利用多目标优化技术,将故障检测滤波器的设计问题转化为一类优化问题,并借助线性矩阵不等式方法给出了该优化问题的时滞独立解。最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于变体GA的进攻作战抢修任务动态调度

针对进攻作战中装备不断损伤,而抢修时间与抢修力量有限的突出矛盾,提出了“如何动态地为各抢修组优选最佳待修装备、明确不同抢修组间的任务分工和同一抢修组内的抢修序列,使得损伤装备获得尽可能多的二次作战时间”的现实军事问题。抽象出进攻作战抢修任务动态调度这一新问题,构建了其数学模型,设计了变体遗传算法进行编程求解。运用Matlab软件进行了28待修装备3抢修组的调度实例求解,实例证明提出的模型科学合理,求解算法方便高效,能够动态地追踪问题最优解的变化。