Zigbee技术在环境监测中的研究与应用

近年环境污染越来越严重,对环境监测的研究提出了更高的要求．本文主要利用无线传感器网络对环境进行监测,介绍了无线传感器网络在环境监测中的构成和特点及无线传感器网络体系结构,通过比较得出Zigbee技术可用于环境的监测．针对农业环境监测传感器节点低成本、小型化的要求设计增加了基于无线传感器网络环境监控信息采集系统．     

对称双二叉树PTS相位搜索

为降低OFDM系统中部分传输序列的计算复杂度,提出一种对称双二叉树的相位搜索方法,将最优相位因子的搜索映射为满二叉树中代价最小通路的搜索. 通过选择中间节点数量与二叉树的搜索深度,在有效抑制OFDM峰值平均功率比的同时大幅度降低了计算复杂度. 仿真结果表明,该方法能很好地协调OFDM系统性
能和计算复杂度.     

基于CMOS的电容-电压转换电路的设计

在MEMS传感器的电容检测电路中,经常要采用电容—电压转换电路。本研究将两相不交叠时钟模块应用到设计中,使得该电路用单个时钟就能进行有效控制,并能够满足MEMS电容检测系统的要求。采用0.25μm工艺库对电路进行优化并给定了电路仿真的相应结论。仿真结果表明,其CMOS运放部分的增益为77.76 dB,单位增益带宽为5.60 MHz,相位裕量为65.87°,输出摆幅为-2.0～1.89 V,输入共模范围为-1.0～1.93 V,正摆率为+9.92 V.μs-1,负摆率为5.03 V.μs-1,功耗为1.03 mW。该电路适合于pF量级范围内的电容变化,该变化范围为35～1 200 pF,且输出线性度良好。     

一类非线性时滞系统控制器的设计

摘要：研究了一类非线性时滞系统的状态反馈控制器的设计问题．利用Lyapunov稳定性定理和LMI技术,给出了非线性时滞系统在所设计的状态反馈控制器的控制下指数稳定的充分条件．     

基于神经网络的非线性动力系统控制研究

基于改进BP神经网络,建立了一种自适应在线控制模型,并且该控制方法应用到离散非线性动力系统和倒立摆系统控制问题。为了避免BP神经网络在训练过程中的目标函数局部极小值问题,提出了一种基于BFGS优化算法的神经网络训练方法。与其它控制方法相对比,所提出的基于神经网络的倒立摆控制方法具有较高的控制精度。通过离散时间系统的控制模拟和倒立摆模型系统的控制两个算例,验证了所提出的控制方法的具有有效性和很好的控制效率。     

用非线性反馈控制混沌R(o)ssler系统到达任意目标

本文设计了识别不确定R(o)ssler系统未知参数的观测器,提出了控制R(o)ssler系统中混沌的非线性反馈控制策略.数值模拟结果表明:观测器可以有效地标识未知参数;选取不同的目标参数,既可以使R(o)ssler系统稳定在不同周期轨道上,也可以稳定在任意目标点上.     

微反应器的发展现状

微反应器在传质、传热、恒温等性能方面的表现都明显优于传统反应器,小尺寸、较大的面积体积比、规整的微通道使它便于运输又安全快捷.本文就微反应器的设计、制造、原理和放大等一系列问题的研究现状进行了总结和概括,并对它的应用前景进行了展望。     

用非线性反馈控制混沌Roessler系统到达任意目标

本文设计了识别不确定Roessler系统未知参数的观测器，提出了控制Roessler系统中混沌的非线性反馈控制策略。数值模拟结果表明：观测器可以有效地标识未知参数；选取不同的目标参数，既可以使Roessler系统稳定在不同周期轨道上，也可以稳定在任意目标点上。     

估计高可信Markov系统可信性测度的一种新方法

重要抽样和重要性分裂方法经常被用来估计高可信Markov系统从初始状态出发首次回到该状态前发生故障的概率. 提出了一种新的方法估计这个小概率. 通过采用新的估计量来减小计算方差, 提高计算效率. 从描述Markov系统状态转移的积分方程推导出了新的估计量, 并从理论上证明了新的估计量的方差小于直接仿真方法的方差. 用本文方法、RB方法、IGBS方法、SB-RBS方法和直接仿真方法计算了包含延迟维修的系统的可信性测度, 结果表明本文方法具有最小的相对误差.     

基于人工免疫响应的线性系统逼近

提出一种基于人工免疫响应的线性系统逼近算法．给出了人工免疫响应的四元组模型，为免疫响应过程建立了一个可用于工程计算的数学模型；设计了克隆选择、免疫记忆和免疫调节等具体操作，模拟了抗体克隆选择、免疫记忆、基因免疫、免疫耐受等现象，实现了人工免疫响应的记忆学习，基于抗体群的随机状态转移过程，证明了新算法具有全局收敛性．基于两个典型的稳定或非稳定线性系统逼近问题的数值试验表明，无论在固定的区间内搜索还是在动态扩展的区间内搜索，人工免疫响应算法都能得到线性系统的最优逼近模型，算法是有效的。