一种基于尺度不变特征变换SIFT的图像水印算法

为提高抗几何攻击性能,提出一种基于尺度不变特征变换SIFT的鲁棒数字图像水印算法,水印算法思想是利用尺度不变特征变换SIFT分析图像内容并提取特征点,并以多个特征点为中心嵌入多个经过极坐标变换的圆形水印图像,试验表明,该分布式多水印算法能有效抵抗各种几何攻击,包括局部非线性失真攻击.     

基于信息决策的最优保守度配电网恢复策略

考虑到自然灾害的极端不确定性,本文提出了一种基于信息决策的最优保守度配电网恢复策略。首先将信息缺口决策理论应用于拓扑不确定性,将配电线路发生自然灾害后的停电状态视为一个不确定参数。进一步提出了一个鲁棒性函数,用于确定配电线路中断的风险规避区域及其总受损长度。然后通过线性优化模型实现最优拓扑重构方法,以确保在遭受破坏性自然灾害后提供预定水平的负荷,并且提出了一种新的保守度选择算法来调整模型的输入。实验结果证明优化的分布式电源资源配置、拓扑重构和线路加固方案能显著提高配电网的可靠性和恢复力。     

线性奇异系统的μ分析与μ综合

以结构奇异值理论为工具,对线性奇异系统的鲁棒分析与鲁棒综合进行了研究．从奇异系统的快、慢分解形式入手,结合结构奇异值理论中的主回路定理,给出了线性奇异系统鲁棒稳定的充分必要条件．并以此鲁棒稳定条件为基础,进一步给出了线性奇异系统的μ综合方法．仿真计算表明,对线性奇异系统的鲁棒分析与鲁棒综合问题的研究结果是有效的．     

数据序列稳健分析方法的研究

根据稳健统计学的思想，提出了数据序列稳健分析与处理的目标，分析了ＬＳ估计、ＹｕｌｅＷａｌｋｅｒ估计和Ｍ估计的构造特点，提出了通过稳健自相关函数的分析方法．     

基于离散余弦变换的数字水印算法

在图像离散余弦变换重要系数的幅度成分中加入水印并利用相关监测器进行监测,以实现对多媒体数字产品的版权保护.实验证明,该算法对通常的图像处理,如剪切、噪声干扰、几何旋转等都具有一定的鲁棒性和不可见性.     

基于LMI方法的网络化控制系统的鲁棒容错控制

在网络化控制系统(NCS)中,针对时延和不同步对系统性能产生的影响,将时延的不确定性转换为系统状态方程系数矩阵的不确定性,将网络化控制系统的状态向量扩张为增广状态向量。基于Lyapunov稳定性理论和LMI方法,推证出了保证闭环网络化控制系统在执行器或传感器发生失效故障时仍渐近稳定的充分条件,并通过求解线性矩阵不等式组方便地得到了容错控制器的设计结果。最后用仿真算例验证了此种方法的可行性和有效性。     

黄河三角洲土壤表观电导率空间变异稳健性分析

针对目前黄河三角洲地区存在的土壤盐渍障碍问题,结合电磁感应仪EM38移动测定系统的田间测量,对表征该地区土壤盐分的土壤表观电导率进行了空间变异特征分析,研究了变异函数随样点数量变化的稳健性,并探讨了Kriging插值精度与样点数量之间的关系.结果表明,土壤表观电导率的变异函数表现出多层次叠加的尺度效应,其变异函数较好地符合球状套合模型,短程变异是构成空间异质性的最主要部分.变异函数对样点比例的减少总体不敏感,当样点比例低于lO%,变异函数开始发生形变.Kriging插值精度与空间相似性均随样点比例降低呈下降趋势,当样点比例在20%-80%时,Kriging插值精度对样点比例的降低不敏感;在保证得到稳健的变异函数图的前提下,样点比例降至30%,基本不会损失Kriging插值得到的空间分布信息.     

遥操作机器人系统克服时延影响的关键技术

综述了遥操作机器人系统克服时延影响的关键技术及其最近的研究进展 ;指出基于虚拟现实技术的遥操作机器人系统是其今后研究和发展的主潮流 ;认为致力于设计并研究对几何建模误差和动力学建模误差均具有鲁棒性的遥操作机器人系统 ,有效地解决系统通信时延问题 ,使其系统稳定 ,并具有良好的可操作性 ,才是切实可行办法     

基于支持向量机的线性模型鲁棒参数估计

探讨了基于支持向量机的线性系统参数估计问题,利用最小二乘支持向量机来估计自回归滑动平均模型(ARMA)的参数,并在理论上证明了在高斯噪声下比最小二乘估计方法具有更小的均方差;随后利用标准支持向量机来估计ARMA的参数,并利用它的性质从理论上分析了其对大噪声和小噪声的鲁棒性.仿真结果表明支持向量机方法能有效克服样本中的异常点和噪声对参数估计的干扰,比最小二乘估计方法具有更好的鲁棒性.     

离散参数随机过程非线性滤波的稳健性及其应用（一）

离散参数随机过程非线性滤波的一种重要类型是次序统计滤波器（OSF）,而研究次序统计滤波器的有效途径则是考察次序统计量的稳健性性质,作者通过概率分布距离空间上统计量泛函的弱连续性及统计量泛函的影响函数,研究次序统计量的稳健性性质,考察在各种概率分布类型下中值滤波器与最大值滤波器的低通、带通特性,并将它们成功地应用于图像处理。