基于观测器的非脆弱控制研究及其在混沌系统中的应用

研究了递增二次限制非线性系统中基于观测器的非脆弱控制问题.递增二次限制条件包含很多常见的非线性条件,如Lipschitz,扇形非线性,单边Lispchitz条件,作为特例.针对一类满足递增限制条件的非线性系统,设计了基于观测器的非脆弱控制器.基于线性矩阵不等式方法,建立了闭环控制系统渐近稳定的充分条件.最后,使用Lor...     

基于高斯云改进的混沌麻雀搜索算法与应用

传统的麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)在寻优过程中存在易陷入局部最优,以及搜索能力不足的问题。为了解决上述问题,提出了一种基于高斯云改进的混沌改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)。首先,利用伯努利混沌映射初始化种群以提高算法初始种群质量;其次,在发现者位置更新中引入自适应高斯云变异策略来提高算法在迭代过程中的全局搜索能力;最后,利用t分布反向学习策略对最优位置进行随机反向学习,以提高算法跳出局部最优的能力。在仿真实验中将本算法与其他4种基本算法利用13种基准测试函数进行对比实验,同时与其他的ISSAs进行对比。实验结果表明,本算法具有良好的收敛性以及精度,且全局探索能力相较于原算法大大提高。并将ISSA应用于Kapur熵多阈值图像分割任务中,结果表明,ISSA相较于其他4种基本算法有着更高的分割精度。     

基于观测器的线性系统非脆弱鲁棒控制及仿真

非脆弱鲁棒控制一直是控制领域的热门话题,近年来出现了很多有意义的研究成果,然而对基于观测器的非脆弱鲁棒控制的成果不多.针对线性不确定系统,提出基于观测器的非脆弱鲁棒控制器.基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式变换,得到不确定线性系统趋于稳定的充分条件,实现了基于观测器的非脆弱鲁棒控制在不确定线性系统中的应用.最后,使用MATLAB软件搭建了仿真平台,对所设计非脆弱鲁棒控制器进行了计算机仿真,结果验证了该非脆弱鲁棒控制器的有效性.     

GCU中欠压保护电路的可靠性评估

通过对欠压保护电路的分析,用极大似然法和经验Bayes法讨论了系统可靠性评估问题,给出了系统失效率、可靠度和平均寿命等可靠性指标的估计.最后利用Monte-Carlo随机模拟方法对可靠性指标的经验Bayes估计和极大似然估计进行比较后表明,经验Bayes估计优于极大似然估计.     

基于动态消息调度的SCMA低复杂度检测算法

稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)是第五代无线通信网络一种竞争性的非正交多址技术,能够满足海量连接的需求。现有上行SCMA通信系统中采用串行策略MPA(Message Passing Algorithm)来译码收敛速度比同步更快,然而,串行MPA按照预先定义好的顺序进行消息更新,存在信息收敛速度不理想的问题。该文提出一种基于节点剩余度的动态消息调度算法RMPA(Residual MPA),在每一轮迭代中动态选择具有最大剩余度的消息进行更新。仿真表明,所提出的算法性能优于基于串行策略的MPA算法,且能在译码性能和复杂度之间保持很好的平衡。     

论大学生心理健康教育与思想政治教育的结合

通过对大学生心理健康教育与思想政治教育结合的必要性和可行性进行分析,进一步阐述了 心理健康教育与思想政治教育有机结合的措施。     

适用于微网的电压频率无偏差下垂控制方法

下垂控制是微网控制中常见的控制方法,但下垂控制会导致电压和频率偏差。针对上述问题,通过求取有功下垂和无功下垂控制方程的微分,在2个方程中分别加入频率和电压偏差的比例量,稳态时由于电压和频率偏差的微分为零,迫使频率和电压的偏差量为零,从而消除了稳态频率和电压偏差;此外还从减小频率和电压偏差的角度对比分析了传统下垂控制方法、相角下垂控制方法、自适应调节下垂系数控制方法以及所提方法的控制效果。仿真结果证明了前3种方法的局限性及所提方法的有效性。     

基于变量节点串行策略的SCMA低复杂度译码研究

稀疏码多址接入(SCMA)技术作为5G无线通信网络的一个竞争性的非正交多址方案,具有广阔的应用前景.但目前基于SCMA的上行链路均采用泛洪方案的消息传递算法(MPA)进行译码,无论是检测的复杂度还是收敛速度都不甚理想.提出一种改变信息更新策略的串行消息传递算法——S-MPA (serial MPA),按照变量节点的次序进行消息处理和传递,每一个变量节点同时进行校验消息的接收和变量消息的发送.理论和仿真结果表明,该算法不仅能保持良好的性能,而且也有较低的解码复杂度.     

基于消息传递的大规模多用户MIMO低复杂度的检测算法

针对大规模多用户多输入多输出(MIMO)系统中基站端检测复杂度高的问题,提出了一种低复杂度、基于强制收敛的变量节点全信息高斯消息传播迭代检测(VFI-GMPID-FC)算法.首先对传统的GMPID算法进行改进,得到VFI-GMPID算法,VFI-GMPID算法的检测性能逼近最小均方误差检测(MMSE)算法,但复杂度要大大低于MMSE算法.然后结合强制收敛思想和VFI-GMPID,提出VFI-GMPID-FC算法,进一步降低算法复杂度,提升检测效率.最后通过仿真结果表明,所提算法在保证检测性能的同时,能有效地降低算法的复杂度.     

一种面向室内场景的语义分割网络

现有RGB D语义分割方法难以充分地融合深度信息来实现对复杂场景的语义分割,为了能更精确地在室内场景RGB图中进行识别内部物体,提出一种基于通道注意力机制的非对称三分支结构型卷积网络语义分割模型。该方法能选择性地从RGB图和深度图像中收集特征。先构建了一个具有三个并行分支的体系结构,并添加了三个互补的注意模块。且运用了双向跨模块特征传播策略,不仅可以保留原始RGB图像和深度图像的特征,还能充分利用融合分支的深度特征。在两个室内场景数据集(NYUDv2数据集和SUN RGBD数据集)进行了对照实验和消融研究。结果表明,所提出的模型与目前最好的表现方法注意力互补网络(ACNet)对比下,像素精度、平均像素精度、平均交并比分别提高了09、13、17,在镜子、书本、箱子等小物体的语义分割交并比指标提高了72、96、112。验证了提出的模型在处理室内场景具更强的适用性。