遥操作机器人神经网络Smith预估控制(英文)

针对遥操作机器人通讯通道中存在的时延 ,提出了一种神经网络 Smith预估控制方法。控制系统适合于时延不变但未知的情况。控制系统包括主控制器和从系统两部分。从系统采用动态神经网络辨识机器人的动态模型 ,神经网络权重在线学习 ,用神经网络的输出对非线性系统进行局部非线性补偿 ,将非线性系统线性化。主系统针对线性化的从系统 ,采用 Smith预估控制解决时延问题并保证系统的性能品质。通过李雅普诺夫稳定理论保证了时延控制系统的稳定性。对两关节机器人的仿真结果说明了该方法的有效性。     

一种新型的基于预测的卫星资源分配方法

针对传统的按需分配方式所造成的长时延问题,提出了一种新型的基于业务预测的按需分配方法。该方法通过预测业务在等待队列中的长度,将预测信息发送给网络资源控制中心,再由控制中心动态地分配带宽资源,达到服务质量的要求。在阐述了按需分配和业务预测的基本算法后,通过仿真分析了不同的业务类型采用不同的预测信息发送间隔时间的时延性能,分析中考虑了实时业务比非实时业务享有更高的优先权,并且比较了常规按需分配与基于业务预测的按需系统分配方法的时延性能。仿真结果表明利用业务预测,选择合适的预测信息发送间隔时间,能够有效地改善带宽资源分配的时延性能,相比一般的按需分配方式服务质量有了明显的提高。     

无线传感网络中神经网络路由算法

针对大规模传感网络的特点,提出了一种新的神经网络的路由优化算法。该算法在满足时延约束条件下能快速选择出最小能耗的优化路由。同时文中给出能量函数各参数之间的关系,并证明了通过适当选取参数,可保证网络的可行解将是渐进稳定的。计算实例表明了该算法的可行性。最后通过不同规模的网络仿真,显示该算法可有效地用于大规模无线传感网络。     

高精度GPS定位的精密电离层模型

在长距离GPS实时动态定位(RTK)过程中,电离层延迟误差是影响定位精度的主要误差源.目前,由于采用全空间电离层模型精度不够,对长距离RTK定位主要采用双差电离层残差内插方式.本文提出一种新的电离层模型.该模型仅对每个卫星轨迹通过的电离层部分进行建模,可适用于高精度GPS定位.采用香港数据,结果表明,该模型可较好地模拟低纬度电离层变化,并可支持GPS厘米级定位精度.     

基于遗传算法整定的PID网络流量控制

结合经典控制理论和优化控制理论设计了基于遗传算法的线性PID控制器,并与经典的PID控制器进行了比较．此控制器较好地控制了交换机缓冲器的队列长度,动态性能明显优于一般PID控制器．并得到了仿真结果的验证．     

基于大规模并行D-W分解算法的空中交通短期流量管理模型研究

针对空中交通短期流量管理问题,给出了整机型的空中交通短期流量管理模型(ST-TFMP)。运用大规模并行的D-W分解算法,结合数据仓储技术,快速解决了航班延误最小问题。同时对算法的计算性能进行了计算估计和实验分析。通过对实际终端区流量进行仿真计算,仿真结果验证了本文提出的并行算法的合理性。     

AC-PSO算法在无人机任务规划中的应用

无人机飞行中合理的路线规划可以减小飞行时间、降低油耗,减小被敌方发现、攻击的可能,从而提高了完成任务的概率.鉴于大部分无人机是以一个相对固定的高度进行侦察和任务飞行,故可将无人机的飞行任务规划视为二维平面的TSP问题.本文进一步将地面防空威胁与飞行距离统一量化,通过求解TSP求取最优无人机任务规划.文中通过分析蚁群算法与粒子群算法,提出了一种新的混合方法AC-PSO算法解决TSP求解问题.算法借鉴了蚁群算法的路线构造方法和粒子群算法的进化策略思想,同时给出了提升算法效率的一些措施.实验验证,该算法和威胁建模方法相结合,能有效地满足无人机飞行任务规划的要求.     

基于带限随机信号相位谱的分数延时估计方法

传统延时估计方法的精度受采样间隔的限制。为提高精度,提出一种新的适用于宽带信号的分数延时估计方法。该方法将周期图法与抛物线插值应用于带限随机信号的互相关谱,可以获得连续的延时估计。文中通过一系列仿真实验对该方法与其他分数延时估计方法的性能进行比较。结果表明,该方法的性能优于其他估计方法,在信噪比较高的情况下,可以接近克拉美罗下界。由于发射信号具有宽带和随机的特点,该方法适用于低截获概率雷达。     

航空公司短期航班计划编排模型及算法

航班计划编排的实质是对航空公司各种生产要素的优化配置,其优化程度直接影响航空 公司市场竞争能力。目前,航空公司在编排短期航班计划时过多地考虑了市场竞争,而忽略 了航班延误。文中兼顾市场竞争与航班延误控制,将航班延误控制纳入短期航班计划的编排 过程中。通过分析独立延误与波及延误特点,建立基于延误控制的短期航班计划编排模 型,并采用贪婪随机自适应搜索过程(Greedy randomized adaptive search procedure,GRA SP)算法对模型进行求解。最后,通过实例分析验证了所提方法的有效性。     

一种新型人工神经网络的实现与改进——概率逻辑神经网络

概率逻辑神经网络模型是一新兴的神经网络模型,它不仅具有较快的训练速度,而且具有“自退火”性能,并易于硬件实现,从而成功地克服了误差反向传播(BP)模型的训练时间长,易于陷于局部最小点的弱点。本文将给出概率逻辑神经网络(PLNN)的一般结构、学习算法及其模拟实现的情况。并由此推广到多层联想网络的实现与分析,最后给出了PLNN与BP的比较结果。     

Optimal Delayed Control of Nonlinear Vibration Resonances of Single Degree of Freedom System

The primary resonance of a single-degree-of-freedom （SDOF） system subjected to a harmonic excitation is mitigated by the method of optimal time-delay feedback control. The stable regions of the time delays and feed- back gains are obtained from the stable conditions of eigenvalue equation. Attenuation ratio is applied for evaluating the performance of the vibration control by taking a proportion of peak amplitude of primary resonance for the sus- pension system with or without controllers. Taking the attenuation ratio as the objective function and the stable regions of the time delays and feedback gains as constrains, the optimal feedback gains are determined by using minimum optimal method. Finally, simulation examples are also presented.     

有向网络中无环最小饱和流问题及其算法

假设网络的初始流为零流,以最大堵塞截面为准堵塞截面,找出从源点到汇点的包含准堵塞截面弧最多的有条件最长增广路对网络进行增流,直至网络达到饱和,并对该算法进行了复杂性分析。利用该算法对多个网络进行论证,结果表明利用有条件最长增广路算法计算出的最小饱和流值与仿真计算以及与双向增流算法计算得到的结果基本相同,增流次数大大减少,且求解的结果避免了在封闭环路中的流量流动,进一步优化了最小饱和流值。     

基于容流匹配的进离场航班调度优化模型和算法

综合考虑机场的空中等待航班数量、空域容量、场面容量以及机场起飞需求等约束条件,以可变的优先级为调配手段,以总延误时间最短为目标函数,建立了一个新的基于容流匹配的进离场航班调度优化模型。引入合作型协同进化遗传算法,设计了用一对代表个体形成合作团体的新选择方式,有效解决了传统遗传算法种群多样性低、易早熟等问题。仿真结果表明,该模型能够在满足机场容量限制的同时,有效降低航班的总延误时间。     

基于GA-PID参数优化的网络拥塞控制

推导了基于流体流理论的网络简化模型。基于该模型将P ID控制器应用于网络主动队列管理系统中,将遗传算法应用于P ID控制器参数优化,定义了一种新的综合调节时间、上升时间、超调量、系统误差等动静态性能指标的时域标准函数,克服了IAE,ISE标准函数中减小超调与缩短调节时间的矛盾,弥补了ISTE标准函数计算复杂的缺陷。在给定的参数空间进行组合优化搜索,迅速求得获取使性能指标优化代价函数极小化的一组P ID控制器参数。仿真结果表明,在大时滞和突发业务流的冲击情况下,该方法设计的控制器的动静态性能优于RED,P I算法。     

基于OPNET的低轨卫星的点波束确定算法(英文)

低轨道卫星通信网络具有低时延的全球覆盖优势。文中提出了一种新的低轨卫星的波束判断方法。该方法首先需要确定用户是否在中心波束,如果不在中心波束,通过两个步骤确定用户所在的边缘波束:第一步采用二维波束算法;第二步采用三维波束算法。基于这些算法,在OPNET平台上实现了具有动态节点和网络协议的铱星通信仿真系统,并获得仿真结果。结果显示,最长可视时间准则明显增加了卫星服务的时间,并且验证了波束宽度模型的应用。     

噪声与共振环境下的数字助听器鲁棒声源定位法

提出了一种噪声与共振环境下的数字助听器鲁棒声源定位方法,该方法基于房间共振模型和多通道自适应特征值分解算法,利用自适应次梯度投影方法迭代地估计声源至各麦克风的脉冲响应系数,从而获得各麦克风对的时延差,并利用几何方法计算声源位置。针对眼镜数字助听器四元麦克风方阵的仿真表明,所提出的自适应次梯度投影方法在强噪声环境中的鲁棒性和定位精度优于传统NLMS算法。     

采用DSP实现的神经网络实时仿真系统

采用DSP设计完成了神经网络实时仿真系统，从神经网络协处理器的硬件结构，协处理器中的神经网络算法，神经网络协处理器及其宿主机间数值交换等方面系统地描述了该仿真系统，在神经网络在线算法的实现中，利用DSP能与其宿 主机实现并行工作的特点，采用DSP和计算机并行工作，在宿 主机中实现BP网络对受控对象的辩识，在神经网络处处理中完成模糊神经网络在线控制算法，从而加快了神经网络运算速度，使其能达到在线控制的要求，文末给出了一个直升机总矩通道在本仿真系统的仿真实例，说明了本系统的实用性。     

基于最小时间的航线选择问题

针对空中航线选择优化问题,分析了空中交通流的特点。结合航班在航线上等待点空中盘旋的情况,考虑从求解空中飞行时间最短的角度,建立了航线网络中航班最小费用流问题的数学模型,给出了求解这种最小费用流的算法。通过航线网络的简单算例,求出了最佳航线以及相应航线流量,说明了模型和算法的具体应用。     

基于传递闭包法的航班分类模型及在航班排序中的应用

提出了一种基于传递闭包法的进/离场航班分类方法.首先对模糊集合理论和传递闭包算法作了简要的介绍,然后在考虑4种不同因素的条件下建立了航班分类模型,并给出了各类航班单位时间延误成本的计算公式.最后以终端区航班排序模型为例,对该方法进行了仿真,并与传统航班延误成本分类方法进行了比较.仿真结果表明,该方法有助于减少航班延误损失,优化进/离场航班队列,提高空中交通管理效率.     

非静止轨道卫星网络中Hopfield神经网络路由算法

应用Hop fie ld神经网络路由算法能够解决全球无缝覆盖的W a lker de lta卫星通信网络中的路由问题。模拟退火算法作为一种全局优化的方法能够解决神经网络迭代运算中的振荡环问题,消除Hop fie ld神经网络计算局部稳定状态。Hop fie ld神经网络路由算法需要大量的神经元,消耗大量的运算时间。本文提出一种适合卫星网络运算的神经元数量减少的神经网络路由算法,根据卫星网络半径,削减神经元数量、加快运算时间。根据中轨和低轨卫星网络卫星数量的差异,在仿真过程中选择Hop fie ld神经网络的最优参数,比较不同源-目标节点对、不同时刻和不同收敛判决门限时的算法性能。