具有变系数变时滞微分方程解的振动性

讨论一类中立型变系数变时滞微分方程解的振动性及方程解振动的新充分条件.     

大规模并行分布式P2P算法模拟器设计与实现

为精确地分析和评估对等（P2P）算法的性能,在并行分布式网络模拟器的基础上,设计并实现数据包级的通用可扩展P2P算法模拟器．该模拟器可实现达万级节点的大规模P2P算法仿真．模拟器采用分层框架结构,包括P2P用户模拟层、P2P算法模拟层、P2P传输模拟层和并行分布式连接层,并完成对传输层UDP和TCP套接字扩展、改进,将P2P应用层算法控制消息解析与网络层数据分片传输相结合,支持大规模P2P实时和非实时算法．结合BitTorrent阐明本模拟器的设计与实现,达到万级节点的模拟实验结果验证本模拟器的正确性和有效性．     

基于观测器的广义网络系统稳定性分析

针对一类同时具有时延和丢包的正则无脉冲且脉冲能观的广义网络控制系统,假设传输时延小于一个采样周期且网络中的数据包传输成功率一定,将该系统建模为异步动态系统.利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法给出判断系统指数稳定的条件,并且得出基于正常状态观测器的反馈控制器.仿真实例证明了该方法的有效性.     

一种WSN中能量有效的分布式检测和功率分配算法

针对并行估计结构的无线传感器网络,讨论了无线传感器网络中的分布式估计问题,提出了一种能量有效的分布式估计算法,并对相应的功率分配问题进行了阐述。系统对于同一观测目标采用多发送单接收模式,由汇聚中心依据观测区域内的所有传感器节点发送的信息对观测对象做出估计,该算法基于LMMSE准则,考虑总能量受限和各支路信道状态信息两方面的因素,在满足一定系统性能要求的前提下,选定部分节点作为活动节点传输数据,并参与相应的功率分配,关闭未被选中的节点电源,从而实现有效的节能,进而延长无线传感器网络的生命周期。实验结果表明,该分布式估计的功率分配算法下的系统性能以及估计值的均方误差性能明显优于基于平均功率分配算法。     

具时滞的细胞神经网络的全局稳定性的新定理

提出了判定具有时滞的细胞神经网络渐近稳定性的一条新定理，可以证明，该定理的结论使得直到目前为止的所有全局渐近稳定性定理或推论均为其特例，并且证明简单，条件判定也较容易实现。     

一类具有时滞及非线性感染率的病毒感染模型的稳定性及分支分析

将时滞及饱和发生率引入到一类具有初级细胞毒性T淋巴细胞(CTLp)和效应细胞毒性T淋巴细胞(CTLe)免疫反应的病毒感染模型,证明了改进后模型无病毒感染平衡点及无免疫平衡点的全局渐近稳定性.同时,给出了免役应答平衡点(正平衡点)产生Hopf分支的充分条件.最后,数值模拟验证了理论结果.     

多媒体网络中的时延控制方法

时延和时延的抖动是多媒体网络中两个重要的参数,它们与网络的服务质量相关．提出了一种新的网络时延和时延抖动的控制方法——按时服务原则．该方法以虚拟时钟算法为基础,吸收了Ｊｉｔｅｒ－ＥＤＤ算法的优点,能够同时对时延和时延抖动进行控制．同以往的时延和时延抖动控制算法相比,其优点在于：无需为会话建立通信模型,只要是受漏桶（ＲＳ,Ｄ０）限制的会话,那么,该会话在按时服务器组成的网络中就存在一个最大时延Ｔ１,ＭＳ,ｍａｘ．     

分布式随机迭代系统稳定性分析的并行算法

针对分布式随机迭代系统的特点,运用离散随机大系统的稳定性分析方法,提出一种易于作自动推理的分布式随机迭代系统稳定性并行分析法;解决了具有分布结构的随机迭代系统中出现的Ｌｙａｐｕｎｏｖ方程的高效并行算法问题．     

加窗LMS－ML自适应时间延迟估计

简述了最大似然时延估计的基本原理，从Ｒｏｔｈ处理器的自适应实现出发，发展了一种加窗ＬＭＳ－ＭＬ自适应时间延迟估计方法。这种方法以ＬＭＳ自适应信号处理技术为基础，利用自适应估计Ｒｏｔｈ处理器来得到幅度平方相干函数，进而实现最大似然时延估计，在自适应迭代过程中，对自适应滤波器的权矢量进行了加窗处理。理论分析和计算机仿真表明：这种方法在估计精度、收敛速度和计算复杂度诸方面均优于基本ＬＭＳ自适应时间延迟估计。     

具有连续时滞的双曲型偏微分方程解的振动性

研究了一类具有连续时滞的双曲型偏微分方程t2 A(x,t)u(x,t) ba∫B(x,t,τ)f(u(x,r1(t,τ)))dm(τ)=C(t)Δu(x,t) b∫aD(t,τ)Δu(x,r2(t,τ))dm(τ)解的振动性,获得了该方程在Rob in边值条件和D irc ichlet边值条件下解振动的充分条件。