Markov跳变系统的单步约束预测控制

针对离散Markov跳变系统,研究带输出约束的单步预测控制问题。首先设计基于模态的单步预测控制器,驱动系统状态到达相应的终端不变集内,以此保证约束预测控制系统的稳定性,接着进一步讨论了系统存在峰值有界噪声输入情形。其中终端不变集是通过在预测时域外寻求一个虚拟的带约束的状态反馈控制器以保证系统的随机稳定性来获得,为计算方便,控制器的优化问题转化为SDP问题,并得到以LMI描述的优化问题。最后对Markov跳变系统描述的经济学动力系统的仿真结果说明了本控制器设计方法能够在峰值有界噪声输入下保证系统的稳定性,并且使控制变量满足给定的约束条件。     

最小二乘支持向量机分类器的高稀疏化及应用

为减少训练完毕之后的最小二乘支持向量机的分类计算量,借鉴神经网络的快速剪枝策略,提出了一种新的稀疏化算法:HS-LSSVM。它在主成分分析基础上,筛选出样本子集作为支持向量,它们既包含较多核函数矩阵信息,又相互独立性强,具有较好的代表性。算法将其余个体的信息转移至支持向量上,在实现高度稀疏化的同时,良好地保持了LSSVM的分类性能,并能适用于多类问题。对多个分类问题的测试表明,HS-LSS-VM具有稀疏率高,分类性能强,且稀疏化速度较快等优点。     

三维微波成像中基于对比源反演的扩展方法

采用基于非线性对比源反演算法的成像方法来重建放置在微波暗室内的三维电介质目标。在成像方法中采用正则化方法和频率跳变(frequency hopping, FH)方法等扩展手段。三维实测微波数据的实验设置是多频率、多收发分置的。三维实测微波数据的重建结果验证了基于对比源反演算法的扩展成像方法在三维微波成像中应用的可行性和精确性,是一种有应用前景的解决三维微波成像问题的处理方法。     

Underdetermined DOA estimation and blind separation of non-disjoint sources in time-frequency domain based on sparse representation method

This paper deals with the blind separation of nonstation-ary sources and direction-of-arrival （DOA） estimation in the under-determined case, when there are more sources than sensors. We assume the sources to be time-frequency （TF） disjoint to a certain extent. In particular, the number of sources presented at any TF neighborhood is strictly less than that of sensors. We can identify the real number of active sources and achieve separation in any TF neighborhood by the sparse representation method. Compared with the subspace-based algorithm under the same sparseness assumption, which suffers from the extra noise effect since it can-not estimate the true number of active sources, the proposed algorithm can estimate the number of active sources and their cor-responding TF values in any TF neighborhood simultaneously. An-other contribution of this paper is a new estimation procedure for the DOA of sources in the underdetermined case, which combines the TF sparseness of sources and the clustering technique. Sim-ulation results demonstrate the validity and high performance of the proposed algorithm in both blind source separation （BSS） and DOA estimation.     

Image separation using wavelet-complex shearlet dictionary

This paper presents a new method for image separation through employing a combined dictionary consisting of wavelets and complex shearlets. Because the combined dictionary sparsely represents points and curvilinear singularities respectively, the image can be decomposed into pointlike and curvelike parts as accurate as possible. The proposed method based on the geo- metric separation theory introduced by Donoho in 2005 shows that accurate geometric separation of the morphologically distinct fea- tures of points and curves can be achieved by l1 minimization. The experimental results show that the proposed method can not only be effective but also greatly reduce the computing time.     

博物馆监控视频中慢速移动稀疏目标异常轨迹检测研究

传统异常轨迹检测方法将轨迹序列看作轨迹特征,无法有效描述轨迹,导致异常轨迹检测结果不可靠。为此,提出一种新的博物馆监控视频中慢速移动稀疏目标轨迹检测方法。采用一种快速计算方法对和目标相似度较高的粒子进行筛选,滤除和均值相差较大的粒子。对跟踪目标进行稀疏表示,为了避免目标被干扰或遮挡,进行非负性约束优化,完成稀疏求解,获取博物馆监控视频中慢速移动稀疏目标跟踪结果。依据跟踪结果将可代表整体轨迹的特征向量与部分可代表局部轨迹的特征向量合成一个整体特征向量,利用整体特征向量对慢速移动稀疏目标轨迹进行描述,通过描述结果和K聚类方法实现目标异常轨迹检测。实验结果表明,所提方法检测的异常轨迹与其他轨迹之间的差异最大,检测结果可靠,实际应用性较高。     

多缓冲机制下ADPCM解码算法适应性研究

文章对不同缓冲机制下ADPCM解码算法的运行条件进行了分析与对比,利用最小二乘法,提出关于ADPCM解码函数输入数据量与函数输入缓冲区长度的条件关系式,量化了不同缓冲机制对算法适应性的影响;针对实验环境的特点,改进了IMA ADPCM解码算法.研究结果表明,采用多缓冲机制能显著提高ADPCM算法的适应性;改进后的解码算法效率较原算法提高约75%.     

潜油电泵检测装置保温结构优化设计

潜油电泵性能检测试验装置的保温效果是试验得以进行的前提条件。根据各种保温材料的特性进行了复合保温结构的优选,并利用共轭梯度法对复合保温结构各层保温厚度进行了反演。优化设计结果保证了在总保温厚度不变的情况下,保温结构达到了最佳的保温效果。试验结果表明,通过地面循环管道的复合保温结构以及空气夹层的井筒保温,保证了系统中的试验循环水从室温加热到180℃仅需约10h。     

非线性一般约束优化问题的修正BFGS信赖域算法

先通过罚函数法将一般约束优化问题在一定条件下转化为无约束优化问题,再利用无约束优化问题的修正BFGS信赖域算法,进而得到一般约束优化问题的修正BFGS信赖域算法,并通过数值试验表明该算法是有效的.     

卷接机组同步脉冲信号影响烟支剔除的原因分析

文章介绍了卷接机组烟支质量检测系统选通脉冲的产生及时序逻辑关系,分析了因同步装置故障使同步信号异常而引起好烟支被误剔除的原因,对烟机的维修和保养具有一定的参考价值。