一类径向基神经网络干扰观测器轨迹线性化控制

利用径向基神经网络(RBFNN)的逼近能力,研究了基于径向基神经网络干扰观测器(RDO)的鲁棒自适应轨迹线性化控制(TLC)策略,以解决空天飞行器复杂飞行条件下系统不确定及干扰的控制问题。分析了系统存在不确定性时轨迹线性化控制方法性能降低甚至失效的原因,设计了自适应调节律,并采用Lyapunov方法严格证明了在该自适应调节律作用下闭环系统所有误差信号最终有界。仿真结果表明,较当前TLC方法的控制性能,新方案在空天飞行器系统上具有更优异的控制性能和鲁棒性。     

土地利用规划中的土地适宜性评价

以湖北省潜江市农用地、林地、建设用地为研究范围,以中国1:100万土地资源图的评价系统为指导,系统分析了评价系统中各要素的有机联系,阐述了如何用层次分析法和GIS技术进行土地适宜性评价,为潜江市土地利用总体规划中的土地利用结构和空间配置的安排和布局提供依据.图4,表2,参5.     

可分离物品拍卖及污染物排放总量分配方法

以污染物允许排放总量的分配为背景,针对治污边际成本为私有信息的情况,研究了一个资源分配的拍卖方法和模型.具体地,首先分析了无偿分配的局限性和局中人可能的策略行为,也讨论了一种确定总量的有偿分配方法可能的均衡结果和存在的问题.然后,基于可分离物品拍卖思想给出了一种可变总量的竞争分配模型,研究了其有限激励性和分配有效性,同时也得到了一个统一价格拍卖的均衡结论,该结论与现有的一些成果相比更具一般性.最后结合湖北省环境规划有效性的评价讨论了该模型的应用.     

数字鸿沟主要影响因素的关系结构分析

首先运用文献计量学方法,对中国期刊全文数据库收录的有关数字鸿沟的论文作了统计分析,从前人众多的研究成果中,筛选并确定了数字鸿沟的14个主要影响因素.随后应用解释结构模型分析14个主要影响因素的关系结构,结果表明信息资源、地理位置、年龄、个人拥有计算机、个人信息技能、个人收入水平是数字鸿沟的表层直接影响因素,信息技术研发投入、信息人才、个人信息意识是中层间接影响因素,教育发展水平、经济发展水平、信息基础设施建设、政府相关政策、社会文化是深层根本影响因素.这些研究结果对于正确地理解数字鸿沟的形成、发展和演化机理有着重要的意义.     

一种基于动态服务规格的病态流控制方法

在区分服务网络确保转发(assured forwarding)服务中,提出一种基于动态服务规格(service profiles)的病态流控制机制。该机制在DS域的入口节点(ingress node)根据核心节点反馈的信息动态地调整病态流的当前服务规格和进入DS域的速率,达到控制病态流的目的。模拟实验表明,该机制可以有效地提高正常业务流的性能,控制由病态流引起的DS域内全局最大-最小不公平(global max-min unfairness)问题。     

城市路网的复杂网络特性及可靠性仿真分析

首先通过在路网中引进网络平均距离、节点度分布以及簇系数等概念,重点研究了城市路网映射后的复杂网络特征,以合肥市路网为例进行了实证研究。在此基础上,尝试运用复杂网络理论探讨城市路网可靠性,并以合肥市路网为例,进行了路网选择性攻击和随机失效条件下的可靠性仿真分析,其结果表明路网展现出完全不同的鲁棒性。将复杂网络理论应用到城市路网分析,进一步拓展了城市交通网络基础理论的研究思路和研究范围。     

无人机轮式着陆横侧向控制

针对轮式起降无人机着陆过程横侧向控制存在的着陆安全性较低及抗风能力较弱的问题,提出了一种无人机着陆高安全性横侧向控制方案和控制结构。在常规的副翼和方向舵横侧向控制面配置条件下,采用在滚转角和偏航角精确解耦内回路控制的基础上,进行滚转和偏航的综合侧偏外回路控制方法,引入外回路对内回路的滚转角和偏航角指令限幅值随相对高度变化的机制,实现对无人机接地时侧偏距、侧偏速度、滚转角和偏航角的综合控制。对某型无人机的着陆横侧向控制进行设计及仿真,结果表明所提出的着陆横侧向控制能提高无人机的抗侧风能力,在侧风情况下着陆,可有效地将侧偏距、侧偏速度、滚转角和偏航角控制在安全范围内,所采用的着陆横侧向控制对无人机的气动参数摄动具有较强的鲁棒性,并且克服了常规控制中对相对高度信号误差要求高的缺点,在提高着陆安全性的同时,降低了对设备性能的要求。     

多Agent虚拟测试仿真建模方法研究

结合光电经纬仪虚拟测试的需求,提出了一种分布式多Agent虚拟测试平台结构,确立了多Agent间交互协作测试的任务目标.讨论了虚拟测试中基于Agent的仿真建模策略,设计了可重构虚拟目标Agent及其仿真流程和基于消息的监控Agent,以此构建了多Agent仿真体系完成经纬仪虚拟测试的整体协作模型.开发了基于Agent的经纬仪虚拟测试平台,通过仿真测试应用,验证了仿真建模方法及其平台的有效性,满足了现阶段经纬仪的相关性能测试.     

修剪技术与参数调整的动态模糊神经网络设计

提出了一种新型的动态模糊神经网络算法,该动态模糊神经网络的结构基于扩展的径向基网络.其算法的最主要特点是:采用修剪技术与参数调整,从而可以获得重要的规则以及更新前提参数的中心和宽度.这一思想等价于把全局算法分解为一系列解耦的算法.最后通过对函数逼近来验证动态模糊神经网络逼近能力的有效性.仿真结果表明,由于使用了修剪技术与参数调整使得动态模糊神经网络具有紧凑的系统结构、强大的泛化能力以及快速的学习速度.     

Compressed sensing based channel estimation for fast fading OFDM systems

A compressed sensing (CS) based channel estimation algorithm is proposed by using the delay-Doppler sparsity of the fast fading channel. A compressive basis expansion channel model with sparsity in both time and frequency domains is given. The pilots in accordance with a novel random pilot matrix in both time and frequency domains are sent to measure the delay-Doppler sparsity channel. The relatively nonzero channel coefficients are tracked by random pilots at a sampling rate significantly below the Nyquist rate. The sparsity channels are estimated from a very limited number of channel measurements by the basis pursuit algorithm. The proposed algorithm can effectively improve the channel estimation performance when the number of pilot symbols is reduced with improvement of throughput efficiency.