一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法

提出了一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法。该方法以经模拟退火粒子群算法优化的小波神经网络实现非线性模型的逆,能够更加细致地逼近非线性模型,并针对自适应控制的鲁棒性与瞬态性能差的缺点,将滑模控制与自适应控制相结合共同补偿逆误差,提高了自适应控制的鲁棒性与瞬态性。仿真结果表明:所设计的自适应模糊滑模大包线飞行控制器具有优良的控制性能。     

水声网络链路层协议的仿真研究

链路层协议的设计是水声网络的关键技术之一。它通过控制数据收发,实现网络数据包的可靠、有效传输,进而为网络层提供服务。针对水声通信系统低速率、高延时和低可靠性等特点,利用网络仿真软件OPNET对采用ALOHA协议和MACAW协议的网络进行了完整建模,给出了对等式网络和主从式网络下两种协议在吞吐量、丢包率、平均时延和能耗四个方面的仿真结果。通过对仿真结果的分析,为实用协议的设计提供了有效的参考数据和策略。     

高速磁浮列车用混合滤波器设计的仿真研究

高速磁悬浮列车系统的谐波是一种典型的强非线性、冲击性负荷,是一种重要的新型谐波源,在没有补偿措施时,它会带来较严重的电网谐波问题。针对高速磁悬浮列车系统谐波的特征,运用自适应谐波检测方法对谐波进行检测分离,通过有源滤波器和无源滤波器的有效配合,最终达到谐波抑制,改善功率因数,优化电网电能质量的目的。     

k-冗余结构无线自组网广播算法研究

针对k-冗余连接路由算法的特点,对最优广播树的生成算法进行了研究。首先根据最优广播树的数学模型,证明了它是一个NP难题(NP-Complete)。然后针对网络拓扑的特点提出了启发式广播树生成算法。针对算法的特点,分析了算法复杂度和算法的效率。结合GlomoSim仿真平台,在无线网络环境下对算法的效率进行了仿真,将协议的性能与简单广播算法进行了比较。仿真结果表明,启发式广播算法能够减小网络开销和节点的转发次数,提高网络的传输效率。     

基于多约束条件遗传算法的雷达网优化部署

为深入研究实际阵地环境对雷达网优化部署的影响和制约,并探讨一种实用高效的优化部署方法,对实际阵地环境下的雷达网优化部署问题进行了深入分析,讨论了部署的简要约束条件及雷达网实际探测能力评估方法,并在此基础上进行了雷达网优化部署的多约束遗传算法设计。通过实例进行了仿真验证,结果表明,所述方法实用高效,对于实际阵地环境下的雷达网优化部署有较大应用价值。     

基于神经网络的移动机器人路径规划方法

针对动态环境下移动机器人路径规划,提出了一种基于递归神经网络的实时路径规划方法。利用神经网络表示机器人的工作空间,每个神经元都只有局部侧连接。目标点位置神经元具有全局最大的正活性值,该活性值通过神经元之间的局部侧连接逐渐衰减地传播到整个状态空间,障碍物及其周围区域神经元活性值则被抑制为零。目标点全局地吸引机器人,障碍物局部地将机器人推开实现避障,从而能够在动态环境下产生最优规划路径。仿真结果表明该方法具有较好的环境适应性和实时性。     

一类径向基神经网络干扰观测器轨迹线性化控制

利用径向基神经网络(RBFNN)的逼近能力,研究了基于径向基神经网络干扰观测器(RDO)的鲁棒自适应轨迹线性化控制(TLC)策略,以解决空天飞行器复杂飞行条件下系统不确定及干扰的控制问题。分析了系统存在不确定性时轨迹线性化控制方法性能降低甚至失效的原因,设计了自适应调节律,并采用Lyapunov方法严格证明了在该自适应调节律作用下闭环系统所有误差信号最终有界。仿真结果表明,较当前TLC方法的控制性能,新方案在空天飞行器系统上具有更优异的控制性能和鲁棒性。     

复杂网络与标准扩散中的集聚——基于主体的计算经济学研究

结合行为博弈关于学习算法的成果,采用基于主体的计算经济学方法,研究了标准扩散中的集聚问题.为了测量复杂网络下的标准集聚程度,根据标准扩散的特点定义了新的聚类系数.仿真结果表明集聚是标准扩散过程中非常显著的现象;也揭示出在扩散中微观个体在不断改变策略的同时,宏观集聚现象却一直很明显.因此较好地揭示了标准扩散过程中的集聚现象以及复杂系统中微观主体行为和宏观集聚现象之间的关系.     

电路原理图的加权网络分析

对电子电路进行复杂网络分析时,为了很好地体现有些元器件的重要性,本文引入了节点间连边加权的概念.以具体电子电路原理图为例,找出各个元器件之间的连接关系,建立网络的拓扑结构,生成一个加权网络,得出了网络的统计参数,给出了节点连接度的概率分布函数曲线.结果显示这种加权分析方法能更好地体现出电子电路系统的特点.     

Cluster Synchronization in a Complex Dynamical Network with Two Nonidentical Clusters

This paper further investigates cluster synchronization in a complex dynamical network with two-cluster. Each cluster contains a number of identical dynamical systems, however, the subsystems composing the two clusters can be different, i.e., the individual dynamical system in one cluster can differ from that in the other cluster. Complete synchronization within each cluster is possible only if each node from one cluster receives the same input from nodes in other cluster. In this case, the stability condition of one-cluster synchronization is known to contain two terms： the first accounts for the contribution of the inner-cluster coupling structure while the second is simply an extra linear term, which can be deduced by the ＂same-input＂ condition. Applying the connection graph stability method, the authors obtain an upper bound of input strength for one cluster if the first account is known, by which the synchronizability of cluster can be scaled. For different clusters, there are different upper bound of input strength by virtue of different dynamics and the corresponding cluster structure. Moreover, two illustrative examples are presented and the numerical simulations coincide with the theoretical analysis.