White noise estimation for discrete-time systems with random delay and packet dropout

This paper is concerned with the optimal and suboptimal deconvolution problems for discrete-time systems with random delayed observations. When the random delay is known online, i.e., time stamped, the random delayed system is reconstructed as an equivalent delay-free one by using measurement reorganization technique, and then an optimal input white noise estimator is presented based on the stochastic Kahnan filtering theory. However, tb_e optimal white-noise estimator is timevarying, stochastic, and doesn＇t converge to a steady state in general. Then an alternative suboptimal input white-noise estimator with deterministic gains is developed under a new criteria. The estimator gain and its respective error covariance-matrix information are derived based on a new suboptimal state estimator. It can be shown that the suboptimal input white-noise estimator converges to a steady-state one under appropriate assumptions.     

幂律思考系列文章3——无标度网络中几个有争议的命题

利用无标度网络的定义和分类,以及无标度网络度指数的定义,研究了3个有争议的命题:是否所有无标度网络都是稀疏的,从无标度网络随机抽样所得的子网络是否无标度,阿波罗尼斯网络度指数要不要加1。分析了产生争议的根源,给出了正确的解答。     

基于网络的中立型随机时滞系统的H_∞滤波

针对一类中立型不确定随机时滞系统,研究其在网络环境下的鲁棒H∞滤波问题,其中网络因素包括信号传输时滞和数据包丢失.通过构造参数依赖的Lyapunov-Krasovskii泛函、应用投射引理以及引入若干参数依赖的自由权矩阵,给出了滤波误差系统鲁棒随机稳定并具有给定H∞性能的时滞依赖充分条件,解决了将信号传输时滞和数据包丢失考虑在内的鲁棒H∞滤波器的设计问题.     

特殊随机模型的研究与探索

本文以笔者的亲身研究经历为线索,综述了三类特殊随机模型:封闭网络型随机服务系统、强度守恒类单结点排队模型和负顾客排队系统的研究进展,以及它们作为可持续发展的建模手段,在未来高效生产系统和现代互联通信网络发展领域不可或缺的重要应用前景.     

基于复杂网络理论的网络容量估算

基于复杂网络理论统计参数的介数概念,给出了网络在发生随机故障后,网络中边的最大介数估算公式.边的介数是指通过该边的最短路径数量,网络中拥有最大介数的边在通信过程中最容易出现拥塞,提出估计公式的意义在于:能够更好的估算在各种情形下网络所能容纳的通信连接的数量,即可以更准确的估计网络容量.实验表明,所提出的估计公式具有合理性,为边的介数估算提供了一种新的方法,也可以为流量工程的设计及网络规划等提供重要依据.     

石墨烯三维神经支架材料研发成功

近日,中科院苏州纳米所程国胜团队与中科院遗传与发育研究所戴建武团队合作,成功开发出新型石墨烯三维神经支架材料,并系统研究了石墨烯支架与神经干细胞的相互作用。相关研究日前发表于《自然》子刊《科学报告》。     

非时齐非Lipschitz条件下带跳的随机发展方程mild解的存在惟一性

利用Picard迭代序列,研究了带跳的随机发展方程在非时齐非Lipschitz条件下mild解的存在性和惟一性,推广了谢颖超及Dorel相应的结果.     

谈谈古典样本空间的选取

<正> 随着科学技术的发展,概率论与数理统计在众多的学科中得到越来越广泛的应用,然而,概率统计是研究随机现象统计规律性的,其处理问题的方法与其他数学学科很不一样。初学概率论的人便感到概率论难学,概率论的习题难解。本文试图通过概率论中一些较典型问题的解题过程的介绍,指出样本空间的选取在解题过程中的重要作用,希望能对学习概率论有所帮助。     

随机线加速度运动环境生成原理及实现

在大气层中飞行的飞行器，往往易受大气扰动的影响，大气紊流现象可用随机过程的理论和方法来描述，其对飞行器的影响反映为飞行器含随机加速度分量。本文利用关联驱动六自由度平台来模拟随机线加速度运动环境，可实现空间六自由度模拟。试验结果表明，该平台有能力实现随机线加速度运动环境。文章也提出了用平台模拟该环境需解决的一些问题。