基于重叠参数区域的变体飞行器切换LPV控制

针对变体飞行器参数变化范围大,模型具有不确定性和非线性的问题,以后掠角为调参变量建立变体飞行器线性参数时变系统（LPV）模型.将时变参数范围划分为若干参数区域,利用权值系数和参数重叠区域的概念,通过求解线性矩阵不等式组构造一组LPV控制器.以变形量为决策变量设计切换策略,并针对Firebee纵向通道设计了切换LPV控制器.仿真结果表明,通过参数重叠区域构造的LPV模型之间能够平稳、快速切换,该方法使变体飞行器在变形过程中有较好的迎角抗扰能力.     

P2P大规模可信流媒体节点抖动分析与建模

随着宽带技术、IPV6,3G等技术的发展,流媒体已成为Internet承载的重要业务.在现实网络中,节点动态行为导致的抖动对P2P大规模可信流媒体网络的健壮性、可用性、服务响应速度和生命周期等产生了重要的影响.抖动对网络的影响分析和设计合理且有效的抑制策略已成为P2P大规模可信流媒体研究的一个重要方向.在全面分析节点动态行为导致抖动对网络性能影响的基础上,对描述抖动的时间、频度和连接3个重要指标进行了量化分析和建模,给出了应对抖动的规则和策略.仿真实验表明,该模型具有很好的抗抖动能力,提高了P2P可信流媒体网络的性能和服务质量,使P2P可信流媒体网络系统实现相对稳定和服务持续.     

一种改进的导航信号窄带干扰抑制方法

针对导航信号中的窄带干扰问题,提出一种基于频域处理的最小均方(LMS)窄带干扰抑制方法。该方法在传统的LMS滤波器结构中引入权值泄漏因子a,以减少导航信号中有用信号在滤波过程中的损失。通过采用权值系数稳定度d的判断处理去除导航信号中的变频窄带干扰。仿真结果表明,该方法对固频和变频的窄带干扰都有较好的抑制效果,可提高导航接收机的抗干扰性能。     

可信网络中基于动态信息增益的多维属性决策*

综合考虑多重信任关系,将分类思想应用于可信网络多维决策属性下的服务授权问题,提出一种基于动态信息增益的多维属性信任决策模型。采用信息熵描述交易样本及各决策属性对服务授权级别的不确定性程度,采用信息增益描述决策属性的信息量。基于信息增益设置各决策属性权值。使用滑动窗口机制对各属性信息增益和权值动态调节。算法分析表明,所提出的总体信任度计算模型既符合人类信任决策对各种因素依赖程度的差异性,又能够随网络节点行为的动态变化自适应地进行调节。     

两输入幂激励前向神经网络权值与结构确定

基于多元函数逼近与二元幂级数展开理论,构建了一个以二元幂函数序列为隐神经元激励函数的两输入幂激励前向神经网络模型.以该网络模型为基础,基于权值直接确定法以及隐神经元数目与逼近误差的关系,提出了一种网络权值与结构确定算法.计算机仿真与数值实验结果验证了所构建的网络在逼近与去噪方面具有优越的性能,所提出的权值与结构确定算法能够快速、有效地确定网络的权值与最优结构,保证网络的最佳逼近能力.     

802.11b无线网络环境下视频会议系统的流量特性研究

本文通过对MPEG4IP软件包的修改,测量了802.11b与802.3混和网络环境下视频会议系统的分组流量特性,包括不同视频码率和不同网络结构的组合.并与计算机系统和网络性能评价中常用的负指数分布假设的流量特性进行了比较,表明使用负指数分布与泊松到达模型对于描述无线网络环境下的视频会议系统存在很多不足.本文的测量结果对于设计WLAN环境下视频会议系统具有重要的参考价值.     

变电站自动化系统遥信去抖方法分析

在辨别电网故障时各类事件发生的先后顺序中,SOE记录具有重要意义。该文对目前采用的遥信去抖方法进行分析,指出不同方法的特点。构建测试系统环境,在不同遥信去抖方法下,对SOE结果进行对比统计和分析。最后建议能够统一遥信去抖设计方法,保证SOE记录的精确性。     

QoS可控的网络可视电话设计与实现

设计并实现了基于USB接口的低成本网络可视电话系统，描述了其内嵌的QoS控制机制。基于区分服务体系，对IP数据包的ToS字段进行不同的编码设置，以区别服务的优先级；采用双向链表结构的抖动缓冲区进行时延抖动的平滑，链表的节点位数据帧或空闲帧，二者可动态切换，输入线程和输出线程互斥地对其进行读写操作。实验证明，在多数应用场合下，系统的通信时延小于30ms，丢包率低于10%。     

一种改进的Apriori挖掘关联规则算法

关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间有趣的联系,并已在许多领域得到了广泛的应用。但传统关联规则挖掘很少考虑数据项的重要程度,这些算法认为每个数据对规则的重要性相同,实际挖掘的结果不是很理想。为了挖掘出更具有价值的规则,文中提出了一种加权的关联规则算法,即用频度和利润来标识该项的重要性,然后对经典Apriori算法进行改进。最后用实例对改进后算法进行验证,结果证明改进后算法是合理有效的,能够挖掘出更具价值的信息。