UMA模型上不均匀循环的自适应混合调度

不均匀循环的调度分配是并行计算中最经常遇到的问题。采用动态调度势必增加额外开销,纯采用静态调度又很难保证各处理器的负载平衡。本通过引入静态块和动态块的概念,提出了在ＵＭＡ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ Ａｃｃｅｓｓ）模型上把静态调度和动态调度结合起来使用的自适应混合调度ＡＨＳ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｙｂｒｉｄ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ）算法,并给出了在曙光一号多处理机上的一些实验结果。     

去除AMR语音编码器前瞻时延的研究

为降低自适应多速率（AMR）语音编码器的时延,提出了一种去除其前瞻时延的方法. 此方法采用协方差算法计算线性预测系数,然后用线性预测系数外推得到新样点. 用新推得的样点取代原来的前瞻样点,从而去除了编码器的前瞻时延. 进一步对重建语音质量分别进行了客观评价和主观评价,并且计算了算法复杂度. 实验结果表明该方法在去除前瞻时延的同时,重建语音质量接近原始AMR的重建语音质量.      

分数阶不确定四翼混沌系统的自适应滑模同步

基于自适应滑模方法研究了一类不确定分数阶四翼混沌系统的同步控制问题.分数阶导数采用Caputo的定义,通过设计非奇异的分数阶滑模面和控制器,给出了系统取得同步的充分性条件.研究表明,选取适当的分数阶滑模面及控制器,不确定分数阶四翼混沌系统的主从系统能取得混沌同步;文中给出了严格的数学证明和推理过程,数值仿真表明了方法的有效性.     

自适应改进遗传算法在土木工程优化设计中的应用

为了改进基本遗传算法的早熟收敛、随机漫游,验证改进后的算法在七木工程中的应用效果,提出4点改进措施,形成自适应遗传算法。利用混沌序列的“遍历性、随机性、规律性”的特点生成初始种群：引入适应度的指数尺度变换;提出自适应的交叉、变异概率公式：幅度系数调节交叉率、变异率。改进后的优化结果与基本遗传算法进行了对比,在进化时间、收敛精度上得到提高。通过土木工程中桁架结构非对称受荷的数值算例,证明白适应改进遗传算法是现实可行的。     

基于自适应变异粒子群算法的铁路空车调配

提出一种用于求解铁路空车调配的自适应变异粒子群算法.该算法在迭代过程中加入了变异操作,根据群体适应度方差调整变异概率的大小,并通过调整惯性权重因子来增强算法跳出局部最优的能力.将自适应变异粒子群算法用于铁路空车调配,建立以空车总走行距离最小为目标的数学模型,并在此基础上设计相应的算法.算例结果表明,应用自适应变异粒子群...     

卡尔曼半自适应模型在复杂河道实时洪水预报和行蓄洪调度中的应用

针对行蓄洪区复杂河道的特点,提出了行蓄洪区的计算与预报方法,使得卡尔曼半自适应滤波模型可以用于复杂河道行蓄洪的调度和实时洪水预报。把该模型用于淮河干流中游鲁台子——吴家渡河段的洪水预报和行蓄洪的调度,取得了较高的预报精度。     

智能天线与多用户检测的联合抗干扰模型构建

联合抗多址干扰技术是目前移动通信技术研究的热点.将智能天线与多用户检测技术相结合可抑制相干干扰,改善系统的误码率性能,提高移动通信系统的有效性与可靠性,优化无线资源的利用率.提出了采用智能天线接收后进行多用户检测的CDMA系统模型,并引入基于LMS算法的自适应滤波器来消除窄带干扰.Matlab软件仿真结果表明,联合抗干扰模型较好地提升了误码率性能.     

应用联邦自适应UKF的卫星多传感器数据融合

在卫星自主导航系统中,一方面,系统状态模型存在难以准确建模的问题,要求信息融合算法具有一定的自适应性;另一方面,系统的量测模型通常具有较强的非线性,又要求信息融合算法在强非线性下保持较高的精度和鲁棒性. 针对以上两个问题,本文提出了基于星敏感器、红外地平仪、磁强计、雷达高度计、紫外敏感器的多信息联邦自适应UKF组合导航方案,该方案将多个导航传感器提供的信息在联邦滤波器里融合,并采用自适应UKF算法构建联邦滤波器的子滤波器. 采用这种方案,可有效组织并充分利用导航传感器提供的导航信息,并且系统模型具有一定的自适应性. 数字仿真结果表明,与传统的联邦卡尔曼滤波方法相比,该方法更适合于非线性较强、系统模型参数不准确的场合,有效提高了导航精度.     

含有输入动特性不确定飞控系统的自适应滑模控制

针对含有执行器动特性和严重不确定性的非线性飞控系统,提出一种非线性自适应滑模控制器. 该控制方案的主要特征是对系统不确定性没有匹配条件的限制. 控制器由两部分组成：一部分根据称为标称模型的已知非线性模型进行控制器设计,另一部分根据建模误差的估计参数设计自适应滑模控制器. 对某飞机的非线性6自由度未解耦模型进行仿真,验证了该方法对系统不确定性具有较强的鲁棒性,对期望输出有良好的跟踪精度.     

组合导航系统中模糊自适应卡尔曼滤波器的设计

为了解决常规卡尔曼滤波法存在的不足,给出了用模糊推理系统与卡尔曼法相结合的方法。该方法通过监视理论残差和实际残差的协方差一致程度,应用模糊系统不断调整滤波器的增益系数,对卡尔曼滤波器进行在线自适应控制,最终实现最优估计。通过对INS/GPS组合导航系统的计算机仿真,结果表明该方法是有效、实用的。