多Agent协作环境下的任务分配

对多Agent协作环境下的任务分配机制进行了论述。在合同网的分配机制基础上,提出了一种基于合同网的改进机制———任务列表分配机制。该任务分配机制针对多Agent协作工作时面临的突发性事件,能有效地提高系统的实时处理能力和工作效率。以多机器人系统为例,应用任务列表分配机制,解决突发事件下多机器人任务的再次分配问题,满足了多机器人协调工作的实时性要求。实验和理论证明了其机制的优越性。     

基于最大模糊熵原理的多阈值图像分割新算法

基于最大模糊熵准则,提出了一种新的多阈值图像分割算法。该算法通过定义一种简单的线性模糊隶属度函数,将图像模糊划分为若干个不同的区域;同时采用自适应遗传算法搜索最大模糊熵准则下图像的一组最佳分割阈值,并对遗传算法中的编码方式及交叉算子、变异算子进行了一些有益的改进,极大地减少了计算量和存储空间,加快了算法的搜索速度。通过仿真实验证明该算法对复杂图像良好的分割效果和较强的实时处理能力。     

JTIDS相对导航性能分析和仿真

介绍了JTIDS相对导航的原理,研究了相对导航卡尔曼滤波算法和导航的源选择算法。分析了JTIDS相对导航的误差源,在TDMA消息分发机制中,编写了JTIDS相对导航模块并且进行了仿真,仿真结果体现了几种导航误差源的特性,为发展集成通信和导航系统提供了参考。     

挠性结构振动控制中压电致动器/敏感器的优化配置

针对挠性结构的主动振动控制问题,给出了粘贴有若干压电片的挠性梁的数学模型。基于结构模态的可控可观性,提出一种压电致动器/敏感器同位位置的优化方法。该方法利用模态在可控可观性子空间上的正交投影来反映可控可观性的测度,并根据各阶模态在系统输出中的相对重要程度加权模态可控可观测性测度,由此得到致动器/敏感器的优化配置指标。通过数学仿证明了该优化方法的有效性。     

基于分数阶傅里叶变换的chirp信号时频分析

提出了一种新的基于分数阶傅里叶变换的伪维格纳分布(PWD),用于单分量或多分量chirp信号的分析。首先通过搜索二阶分数阶傅里叶变换矩的极值点,寻找最佳变换域,然后利用旋转的短时傅里叶变换,在分数阶傅里叶变换域中实现各分量chirp信号间的分离,以抑制交叉项及噪声项的干扰。在已知信号模型的前提下,还给出了分数阶傅里叶变换最佳旋转角度的经验计算公式,以辅助信号分析。仿真实验表明,通过对时频平面的旋转,所提出的方法能够在分数阶傅里叶变换域中,很好地抑制多分量信号间的交叉项干扰,更好地提取信号的时频信息。     

基于时频域特征和分层决策的通信信号调制识别

针对实际通信信号具有时变、非平稳的特性,将时频分布引入通信信号调制类型识别,提出了新的品质优良的时频域识别特征和使用时频域特征的分层决策分类器。即以基于Wigner Ville分布(WVD)的一阶时间矩特征和基于Margenau Hill分布(MHD)的局部时频域特征作为分类特征向量,通过特征向量与判决阈值的逐层比较以实现通信信号调制分类。仿真结果表明,该方法在低信噪比下的识别性能明显优于基于单纯的时域特征或频域特征的传统方法。     

人力资源管理的系统观--基于管理熵、管理耗散结构角度的分析

人力资源管理是一项系统工程，熵增加原理、耗散结构理论是理解开放系统演变的一把钥匙。以此为出发点建立人力资源管理的系统观。     

关于熵、信息、序的五个佯谬

熵、信息、序的概念由来很久，准确理解和运用这些概念却往往被忽视。关于熵、信息、序的五个佯谬：信息既可以是有序的、又可是无序的；熵小必有序、熵大必无序；简单即有序、复杂即无序；信源熵等于信息量；混沌是高度复杂、高度有序的状态，源于对熵、信息、序概念的误解。准确把握熵、信息、序概念将使五个佯谬破解。     

基于FP-tree和支持度数组的最大频繁项集挖掘算法

提出了一个基于频繁模式树即FP-tree和支持度数组相结合的最大频繁项集挖掘算法,首先建立FP-tree,同时建立支持度数组,然后在此基础上建立最大频繁项集树MAXFP-tree,MAXFP-tree中包含了所有最大频繁项集,缩小了搜索空间,提高了算法的效率。算法分析和实验表明,该算法对稠密型数据集和稀疏型数据集均适用,并且特别适于挖掘具有长频繁项集的数据集。     

超宽带正交解调接收机信号采集系统设计

根据超宽带信号处理及实现目标识别的需要,设计并实现了一套超宽带脉冲体制正交解调接收机信号采集系统。介绍了系统的硬件和软件设计,提出了I/Q正交解调及脉冲体制超宽带信号幅相误差校正方案,并构建了适于超宽带信号频谱分析的双谱分析模块。实际应用表明,该系统达到了实时高速稳定数据采集的要求。