WSN中基于跨层策略的低能耗/高可靠通信问题研究

可靠通信、低能耗是无线传感器网络的热点研究性能指标.为了提升网络的整体性能,首先在物理层、路由层上分别提出功率反馈控制算法与一种路由量度;其次分析了上述两种性能指标内在的矛盾,并在此基础之上设计一种以可靠通信为前提,节约能量的跨层优化算法.研究结果发现,现有的跨层优化算法可以在一定程度上提升网络性能,但是存在局限性;从性能指标内在矛盾出发,合理设计算法才可以在众多矛盾之中找到最优解.     

三电平逆变器基于参考电压分解的SVPWM算法

三电平逆变器是中压大功率系统的主要组成部分之一,而SVPWM算法又是其关键部分.论述了基于参考电压分解的三电平SVPWM算法的基本原理,将传统两电平逆变器的电压空间矢量控制算法用于三电平逆变器,给出了该算法的实施步骤.同时理论分析了该调制算法对中点电压的影响,并在此基础上提出了改进型算法,这种改进算法能够在开关频率较低时有效地控制中点电压.最后利用Matlab仿真将算法用于三电平逆变器供电异步电机系统,仿真结果验证了改进型算法的有效性.     

改进的离差最大化决策模型及其在临近空间多任务规划中的应用

一些常用的多属性决策方法在处理多属性评价问题时,易出现评价结果相近,评价值差异较小、区分度不高等问题. 运用离差最大化思想构建的多属性决策模型,能有效拉大评价值间的差异,便于决策方案的优选和排序. 但该模型在实践中,只考虑了因属性值差异性引起的可变权重,忽略了评价指标本身的属性权重,易造成评价结果偏离真实结果. 鉴于此,对已有的基于离差最大化的多属性决策模型进行改进,综合考虑评价属性的可变权重和属性权重,设计了改进的离差最大化决策模型,并将该模型应用于临近空间多任务系统综合效能评估中,为临近空间多任务规划方案的排序及优选提供决策支持. 最后,通过算例,对比验证了该模型具有一定的适用性.     

一类非线性系统的多故障检测方法研究

针对一类非线性系统,提出了一种基于最优滤波的多故障检测观测器设计方法。引入神经网络逼近系统非线性部分,由Lyapunov稳定性理论设计神经网络权值调整规则.采用对等空间方法设计最优滤波矩阵滤除干扰故障噪声,从而对目标故障进行检测和跟踪。仿真结果验证了该方法的正确性和可行性。     

空间动能拦截末段导引法研究及其仿真

针对空间动能拦截的特点,利用了比例导引法控制视线转率的优点,兼顾考虑了控制脱靶量以提高动能拦截精度,设计了空间动能拦截末段导引法。该导引方法基于目前发动机一般工作于脉冲条件下的实际情况,能有效地控制视线转率和脱靶量,并能够保持拦截器飞行弹道的稳定性。仿真结果验证了该方法的有效性。     

空间系统军事应用仿真模型体系设计

空间系统军事应用仿真是对复杂大系统仿真的过程,模型体系是其核心。首先分析空间系统军事应用基本概念和空间系统军事应用仿真的主要内容,说明了空间系统军事应用仿真模型体系设计的原则与标准,对空间系统军事应用仿真模型进行了功能上的分类,设计了空间系统军事应用仿真模型体系结构。设计的体系结构考虑了可扩充性和适应未来一体化联合作战的需求。     

作战单元战场空间感知建模研究

依托仿真进行军事作战过程研究所要解决的建模问题之一就是对作战单元战场空间感知过程进行合理建模,而其有效性需求决定了模型必须要能够正确地表达实际作战过程中作战单元战场空间感知所具有的、面向区域的特性。根据作战单元战场空间感知的区域特性,阐述了基于空间划分的作战单元空间感知建模实现思想,并就基于空间划分的战场空间感知模型实现进行了详细的形式化描述。就基于空间划分的作战单元空间感知模型的运行效率,进行了实例对比分析。     

空间探测相控阵雷达系统中的任务规划算法

针对空间探测相控阵雷达系统,提出了一种观测任务规划算法。首先,建立了观测任务模型和观测任务资源占用模型;其次提出一种多任务并行截止期越早越优先(multi-task parallel earliest deadline first,MTPEDF)调度算法来解决观测任务规划,该算法综合考虑雷达的搜索任务与跟踪任务来进行系统资源的分配。对于跟踪任务,算法结合目标的过境时间以及当前系统的负载情况,以此来确定雷达对该目标的观测时间段;最后给出了算法的评估方法。利用在轨的2 886个空间目标进行仿真验证,仿真结果表明算法可以较好地利用系统时间资源,合理安排雷达观测任务。     

相空间重构的一种新方法研究

通过分析非线性动力学系统的特性,讨论了鞍点与混沌产生的关系,并通过仿真证实了吸引子上存在特征点对和特征距离。根据特征距离的2个重要性质提出了一种新的相空间重构方法。结果表明该方法是有效的。在数据量较少以及信号中存在噪声的情况下,该方法有较好的稳健性。     

MULTIPLE CRITERIA DECISION MAKING： DISCORDANT PREFERENCES AND PROBLEM DESCRIPTION

There are many practical decision problems where decision makers＇ preferences may be inconsistent and contradictory. In this paper, new methods for ordering and classifying multi-attribute objects by discordant collective preferences are suggested. These methods are based on the theory of multiset metric spaces. The proposed techniques are applied to ranking companies and a competitive selection of projects, which are estimated by several experts upon multiple qualitative criteria.