多Agent协作环境下的任务分配

对多Agent协作环境下的任务分配机制进行了论述。在合同网的分配机制基础上,提出了一种基于合同网的改进机制———任务列表分配机制。该任务分配机制针对多Agent协作工作时面临的突发性事件,能有效地提高系统的实时处理能力和工作效率。以多机器人系统为例,应用任务列表分配机制,解决突发事件下多机器人任务的再次分配问题,满足了多机器人协调工作的实时性要求。实验和理论证明了其机制的优越性。     

多载波CDMA中的多用户判决反馈检测器

提出了基于多载波的最小均方误差(minimummean squarederror,MMSE)多用户判决反馈检测器(deci sion feedbackdetector,DFD)。MMSEDFD具有结构比较简单且性能优于线性多用户检测器(LMMSE)的特点。多载波系统相对于传统的单载波系统能够有效地消除频率选择性衰落。在多载波的合并上,采用了等增益合并(equalgaincombination,EGC)和最大比合并(maximalratecombination,MRC)方式。仿真表明,MC DS/CDMA系统中的MMSEDFDEGC接收机和MMSEDFDMRC接收机相对于LMMSE接收机可以提高系统性能,特别是MMSEDFDMRC接收机能够明显提高系统性能。     

多天线OFDM系统的线性优化

从Jakes信道模型出发,用KKT优化方法,从信道部分特性已知的情况推导了多天线OFDM系统中发射机与接收机的线性最优化设计问题。仿真比较了多天线OFDM系统的各个子载波之间采用合作的线性优化与非合作的线性优化两种方法在不同最大多普勒频移和反馈时延下发送符号的均方误差。仿真结果表明,当信道特性部分已知时,子载波之间合作的线性优化较之非合作的线性优化有更小的均方误差。可为存在反馈时延的多天线OFDM系统设计提供指导     

基于DPCA、ATI和MUSIC的动目标检测方法

针对SAR(合成孔径雷达)动目标检测,提出一种DPCA(中心相位偏置天线)、ATI(沿迹干涉)和MUSIC(多信号分类)相结合的三孔径动目标检测方法。该方法首先采用DPCA技术消除杂波干扰、检测运动目标,然后用ATI和MUSIC方法确定目标的位置和速度。理论分析和计算机仿真表明,该方法是有效的,不仅能够检测运动目标,而且能够精确估计其运动参数。     

地基防御雷达的有源假目标极化鉴别能力

研究了有源多假目标等欺骗性电子干扰对地基防御雷达系统的有效性问题。首先详细分析了任一椭圆极化天线有源假目标的极化特性,并探讨了典型雷达目标的极化散射特性。在此基础上,设计了有源多假目标的极化鉴别算法,计算机仿真表明,具有极化测量能力的地基防御雷达系统具有对有源多假目标进行鉴别的能力。     

多方法协作优化算法协作策略研究

为充分发挥多方法协作优化的优势,研究了多方法协作优化算法的协作策略特性。比较了采用并联、串联、串并联和嵌入协作策略的多方法协作优化方法的不同优化特性,得出协作策略选择的一般准则。以典型全局优化测试问题进行了分析验证。研究表明,多方法协作比单独优化方法更具优势;合理选择协作策略,可以进一步提高多方法协作优化方法的优化特性。     

影响图及其在Robocup中的应用

影响图是决策问题的图形表示。它被认为是对动态贝叶斯网络的扩展，是在贝叶斯网络的基础上增加了决策结点和效用结点。探讨影响图在Robocup中的应用，用分层影响图表示了截球问题的模型，并给出一种实现行为动态调整的算法。仿真结果表明该算法可行的。     

基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡算法

针对常数模算法(CMA)及符号常数模算法(SCMA)迭代中的大量乘法运算会产生延时的不足，提出了双层符号常数模算法(DSCMA)。该算法采用逐级取符号的办法，将迭代过程中的大量乘法运算转化为比较运算，大大减少了计算量。而基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡器，具有收敛速度快，超量均方误差和计算复杂度小等特点。用负声速梯度信道及深海信道对该盲均衡器性能进行的仿真研究表明：该盲均衡器对多径干扰有良好的抑制作用，对水下数据通信有很强的实用价值。     

基于生物免疫机制的复杂系统健康监测与评估

生物免疫机制的模拟与实现对复杂系统的健康状态监控有重要的现实意义。分析了免疫的机制和特点，构建了基于多Agent的分布式免疫机制模拟结构模型，并给出了免疫Agent的逻辑结构模型，模拟生物免疫机制对故障进行监测、诊断和学习。在此基础上以一实际的柔性制造系统为背景进行了应用研究，给出了故障识别及其影响评估方法，可作为系统协调控制的依据，仿真试验表明该方法是有效可行的。     

基于多智能体系统的协同交互式进化计算模型

协同交互式进化计算由于缺乏通用模型而限制了其应用范围。针对该问题，结合多智能体系统结构的灵活性和异构特点，提出基于多智能体系统的协同交互式进化计算模型。模型由交互式进化计算单元和协同单元构成，并给出了每个部分的详细功能描述。采用面向智能体的程序设计方法，提取不同功能组件，给出相应组件的语义描述及派生关系。以网络环境下的服装设计系统为例，给出系统结构及组件派生实例。结果表明该模型的合理性，为协同交互式进化计算的广泛应用奠定了基础。