多智能体系统对移动放射性辐射源的环绕跟踪

针对多智能体系统对移动放射性辐射源的环绕跟踪问题进行了研究,利用一种全新的方法,证出多智能体系统在有限时间内对移动放射性辐射源群组进行环绕跟踪。通过设计三个不同的分布式估算器分别对辐射源的几何中心、环绕半径以及极角进行估计,最后将得到的估计值为环绕智能体设计分布式控制协议,使得智能体在有限时间内能够将所有辐射源包围在环绕圈内,并实现均匀分布。最后,通过MATLAB仿真验证了控制方案的有效性。     

基于深度学习的MIMO系统联合信号检测与信道译码

为进一步提高多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统性能,研究了深度学习方法来联合解决MIMO系统信号检测与信道译码问题.通过将深度神经网络、自动编码器神经网络与传统MIMO通信系统的物理层架构进行有机融合,构建了基于神经网络的MIMO系统模型,可获取系统发射端的信息比...     

一类受到未知外部干扰的多智能体系统学习协同控制

针对一类受到未知外部干扰的多智能体系统,在迭代学习控制框架下,结合自适应控制,首先设计了具有微分型参数自适应律的时变增益,同时,为了补偿未知外部干扰,设计了辅助控制器;通过构造复合能量函数,基于类Barbalat引理,证明了区间[0,T]上的完全一致性.其次,借助坐标变换,将编队问题转化为一致性问题.最后,通过一个仿真...     

不确定离散多时滞系统的模糊动态输出反馈保性能控制

针对一类用T-S模糊模型描述的不确定离散多时滞系统,研究了其动态输出反馈保性能鲁棒控制问题.通过构造一个相应的Lyapunov函数,给出了系统模糊输出反馈保性能控制律存在的一个充分条件和性能上界.并证明了该条件等价于一组线形矩阵不等式的可行性问题.进而,通过建立和求解一个凸优化问题,给出了系统设计次优保性能模糊输出反馈控制律的方法.最后通过一个算例来验证所给结果的有效性.     

多尺度形态聚焦测量和优化随机游走的多聚焦图像融合算法

在传统的多聚焦图像融合方法中,聚焦测量产生的决策图往往对噪声和错误配准敏感,同时在聚焦检测区域中容易出现毛刺、小孔以及小块孤立区域等识别错误.针对上述问题提出了一种基于多尺度形态聚焦测量和优化随机游走的多聚焦图像融合算法.首先,多聚焦图像通过多尺度形态聚焦测量生成初始的决策图,多尺度形态聚焦测量有高的聚焦区域检测精度并...     

TDD-LTE无线网的优化

随着第四代移动网络的大规模建设,LTE高带宽带来了丰富的多媒体业务和数据业务,但网络问题也变得复杂多样,网络优化需从新的角度、使用新的方法及解决方案来满足网络的新需求.同时,快速扩张的4G业务对其本身的运营及其优化提出了新要求,如何取得投入与收益间的最高性价比成为LTE网络优化的关键.介绍TDD-LTE的原理及其关键技...     

一类多线性奇异积分算子的加权不等式

利用Fefferman-Stein不等式及A∞权函数的性质,得到了一类核满足Dini型条件的多线性奇异积分算子的Sharp估计和关于任意权函数的加权不等式.     

胸部X光片多特征融合的冠状病毒诊断

针对目前网络模型从X光片提取的特征过于单一,并且监督学习网络太过依赖疾病诊断标签,得到的X光片特征不利于冠状病毒诊断。提出一种胸部X光片多特征融合的冠状病毒诊断框架Covid-19Net。使用EfficientNet网络作为提取X光片特征的主干网络,采用教师—学生对比学习网络优化X光片特征,利用X光片肺分割生成的肺掩膜图像特征和X光片中提取关键点特征,聚合X光片提取的多种特征进行冠状病毒诊断。实验结果表明,Covid-19Net方法可以提高冠状病毒诊断性能。     

基于CoKriging模型的单室火灾温度预测

高保真数值模拟和单保真机器学习替代模型均需大量时间才能对火场温度做出准确预测,无法满足消防管理的应急需求.为解决上述问题,引入了 CoKriging模型,并从建模时间成本、预测时间成本及预测结果准确性这3方面讨论了该模型在单室火灾温度预测中的适用性与特点.该模型利用CFAST和FDS模拟产生的154组混合数据进行训练....     

基于HLM模型的单位社区居民满意度影响因素研究——以徐州市为例

从居民的情感需求层面构建指标体系,基于徐州市调研数据,采用多层线性模型(HLM)分析居民满意度的影响因素.结果表明,原住民与否、出行频率、邻里关系、对社区发展的关心程度与居民满意度存在显著的正向关联;社区认知程度、年龄、性别与居民满意度不存在显著相关性;教育水平、居民参与意愿与居民满意度存在显著的负向关联,单位社区的重...