一种新的车辆自组网可信路由协议

由于车辆自组网(VANET)没有集中服务的控制中心,所以原有较成熟的安全控制技术不再适用.提出经验信任值的概念作为信任的一种度量标准,并引入上一跳节点的信誉作为经验信任的影响因子,研究VANET中基于经验信任的节点行为,根据节点的经验信任值设计一种新的动态包转发规则,鼓励包正确转发,约束自私节点,从而实现了车载自组网的...     

一种雷达群组网系统战时备件需求预测方法

针对战时备件需求预测的复杂性,充分考虑影响战斗损伤和非战斗损伤的基本因素,建立指标体系,基于模糊综合评判法给出预测模型,进行评估．实例分析结果表明,该方法能够为雷达群组网系统战时备件需求预测提供合理、实用的理论依据．     

无线自组网模糊网络模型

传统的无线网络相关研究都是基于理想化的单位圆模型.该模型的一个明显的特点就是节点间链路的存在与否具有一定的随机性,但是它的局限性在于没有对链路存在的强弱程度予以刻画,因此不能很好的反应实际情况.该文提出了一种模糊单位圆网络模型,通过引入链路模糊机制,有效的改进了单位圆模型中由于概率表征本身不完备的情况下带来的描述局限性...     

基于神经网络的四足机器人 SLIP 模型运动控制

根据四足哺乳动物形态设计的四足机器人,能够适应错综复杂的地形,且具有较强的运动属性。 而对于四足机器人而言,运动的控制十分重要,所以对四足机器人运动过程中的跳跃控制问题进行了研究。 首先,采用弹簧负载倒立摆模型（SLIP）对四足机器人结构进行简化处理,建立了简化模型的动力学方程, 并分析了模型的运动过程以及着陆相与腾空相的转换条件。其次,在仿真平台中建立了 SLIP 动力学模型, 通过动力学仿真得到了一份仿真样本数据,并利用这份样本数据训练了一个神经网络,其中样本考虑了四足 机器人在与地面接触过程中由于碰撞和阻尼所消耗的能量。最后,在仿真平台中进行验证,给定模型的初始 高度和水平速度,通过神经网络计算出合适的着陆角,得到期望的水平末速度和弹跳高度。实验结果表明, 基于神经网络的方法可以较精确地实现对 SLIP 模型运动的控制。     

一种高效的移动自组网MAC协议一种高效的移动自组网MAC协议

目前移动自组网媒体访问控制(MAC)协议采用的先入先出(FIFO)队列容易出现队头阻塞现象,影响后续到其他目的地的分组的发送。本文在功率控制多址接入协议(PCMA)的基础上,提出了消除队头阻塞的PCMA+协议。大量仿真结果表明,PCMA+协议相对于采用FIFO队列的PCMA协议在性能上有较大的提高。     

一种雷达群组网系统备件中心选址方法

基于Matlab设计优化算法,给出了选择雷达群组网系统备件中心地址方法.以装备备件运输费用为目标函数,以雷达群组网系统战备完好性为约束条件建立模型并求解,得到理论最优点;考虑军事需求和地理条件,基于理论最优点选择若干个适合的地点,进一步考虑公路路况复杂性,选出最佳点.     

一种最小化无线自组网干扰的拓扑控制算法

如何准确地度量干扰并构建干扰最小化的网络结构,这给拓扑控制技术提出了新的挑战。本文根据无线通信的特点和网络协议的机制,提出基于协议的网络干扰模型,在此基础上提出一种启发式的干扰最小化拓扑控制算法,该分布式算法能保证网络连通,并使整个网络中节点间的路径干扰最小化。仿真结果验证了新算法降低了网络冲突,更好地改善了网络性能。     

连通性判断的自组网自愈合算法

在移动自组网中,由于网络节点的移动性及能源受限导致的拓扑结构易变性,维持网络的连通性成为倍受关注的问题.谈文针对自组网中网络的连通生存时间(从网络开始构成到产生网络分割的时间)问题,提出了一种基于连通性判断的网络自愈合算法(CJNSA).算法通过由于电能即将耗尽节点的连通性判断和替代节点选举方法,改善了网络分割问题.基于改进的自组网按需距离矢量(AODV)路由协议的对比仿真分析结果表明,该算法有效延长了网络的使用时间.     

履带式变形机器人楼梯攀爬运动控制研究

针对楼梯等常见障碍物,提出了一种履带式变形机器人攀爬楼梯控制方法.对机器人运动控制系统进行总体设计,构建了机器人爬楼梯摆臂运动模型并研究了机器人爬楼梯控制策略,对机器人进行了整体测试和爬楼梯实验后,得到摆臂角度与电机速度之间的约束关系.结果 表明,履带式变形机器人爬楼梯台阶数实验误差较小,验证了设计的可行性.     

一种基于蚂蚁算法的移动自组网节能路由算法

提出一种改进的蚂蚁算法用于移动自组网节能路由问题,以使网络的生存期尽量延长.算法中考虑了节点上电池剩余能量及剩余能量的方差,电池剩余能量方差反映了节点之间能量消耗的均衡程度.算法在蚂蚁选择路由时引入随机小概率变异策略,避免陷入局部最优解.同时算法在运行过程中设置了跳数限制,提供了一定的QoS保证.仿真计算表明,提出的节能路由算法节能效果明显,能进一步延长网络的生存期.     

一种基于ECC的Ad hoc网组密钥协商协议

提出一个基于椭圆曲线密码体制的Ad hoc组密钥协商协议,并提供组成员加入/离开时的协商过程。该协议采用ECC机制,减小了节点的计算量和存储量,利用较小的密钥量提供了较大的安全性。     

无线Ad hoc网络中基于SWAN模型的QoS改进机制

为提高无状态无线Ad hoc网络模型SWAN的QoS性能,对其接纳控制机制和路由机制分别进行改进。对802.11 DCF协议的饱和吞吐量和流内干扰模型进行了分析,提出一种节点可用带宽和业务流占用带宽的估计方法,以提高接纳控制的准确性;同时,将网络负载信息用于路由发现过程,以获得资源相对充足的传输路径。仿真结果表明:采用上述改进机制的SWAN模型中,实时业务的时延性能显著提高,非实时业务的吞吐量也得到增加。     

一种新的移动Ad Hoc网络的单忙音码分多址协议

针对移动Ad Hoc网络(MANET),提出了一种新的多址接入协议——单忙音码分多址协议(SBT－CDMA)．协议综合使用了RTS/CTS短分组握手机制、忙音信号、功率控制和CDMA技术来提高网络性能．利用RTS/CTS分组进行码字分配和功率控制信息交换,利用忙音信号计算值与测量值之间的区别,来决定节点是否可以进行RTS分组的发送．该协议减少了分组碰撞,提高了网络的吞吐量,并降低系统功耗,同时有效解决了在MANET中采用CDMA组网方式时的远近效应问题．     

一种基于情景感知的Ad Hoc网络功率控制算法

针对战场复杂恶劣环境下 Ad Hoc网络节点易受自然或人为因素影响发生故障,从而造成网络分割并导致通信中断,提出了一种基于情景感知的分布式功率控制算法(DPCAC)。DPCAC 采用 DS证据理论对影响节点失效的多“情景证据”进行融合,推理得到节点的生存状态,依据情景数据库中的信息构建拓扑矩阵,找出故障集并通过调节邻居节点的功率改变网络结构,进而达到恢复通信的目的。仿真实验表明,DPCAC可有效修复网络通信中断的链路,并可在网络恢复连通后通过调节功率降低不必要的能量消耗。     

一种基于模糊神经网络的机器人轨迹跟踪控制

提出一种模糊神经网络,并将其应用于两关节机械手轨迹跟踪控制。该网络采用三角形隶属度函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理。这种模糊神经网络能够在线调节输出隶属度函数中心以及关节间耦合权值,使得控制器具有更好的学习与自适应能力。仿真结果表明,这种网络能很好的用于机器人的轨迹跟踪控制中,是一种行之有效的控制方法。     

基于多神经网络的机器人轨迹学习控制研究

本文利用神经辨识器和神经控制器相结合的思想提出了机器人动力学模型完全未知情况下的一种新的学习控制策略．文中描述了机器人系统新的控制结构，并推导出该结构下神经辨识器和神经控制的在线学习算法．仿真结果表明，文中提出的控制方法能够实现任何可达期望曲线的机器人高精度轨迹控制．     

基于神经网络参考模型的船舶航向智能自适应控制系统

为使船舶能在不同状态和环境下按所希望的要求改变船舶的航向，提出了一种基于神经网络参考模型的船舶航向智能自适应控制算法，利用神经网络建立了参考模型和船舶航向运动的辨识模型。并将模糊控制与神经网络相结合，设计了模糊神经网络控制器。利用神经网络的学习功能对控制器的隶属度函数及推理规则进行修正，以提高其自适应能力。仿真结果表明该算法对船舶转向控制有良好的效果。     

有效支持智能天线在移动Ad Hoc网络中应用的多址接入协议

对智能天线在移动Ad Hoc网络(MANET)中的应用进行了研究．提出了自适应波束形成CSMA/CA(ABF-CSMA/CA)协议．该协议利用RTS/CTS短分组对话实现信道预约,在RTS与CTS分组前设置了训练序列,收发节点的智能天线基于训练序列进行波束形成以传输数据分组与ACK．提出改进的“虚拟载波监测”机制进行冲突避免(CA)．每个节点中设置两类网络分配矢量(NAV),用一个oNAV记录邻节点以全向模式占用信道的时间,用多个bNAV分别记录各邻节点以波束形成模式传输分组的时间．推导了信道利用率的近似计算公式并进行了仿真．结果表明,ABF-CSMA/CA协议与智能天线的结合能够有效实现信道的空分复用(SDMA),显著提高网络的信道利用率．     

适合于多频道移动Ad Hoc网络的媒体接入控制协议研究

提出了一种适用于移动Ad Hoc网络的媒体接入控制协议．在该协议中,所有的节点被划分成若干个子网,且每个节点可处于不同的子网．相邻的子网采用不同的频道．在一个子网中,采用令牌来控制各个节点依次进行传输,以便解决传输的碰撞问题．通过限制每个子网中的最大节点数,来保障实时业务的服务质量．同时,文中还提出一种动态令牌传递算法,该算法无需预先建立逻辑的令牌传递环路,而是根据网络的拓扑结构,动态地选择令牌的传递路径．因此,它能很好地适应网络拓扑结构的变化,并简化了令牌的维护过程．     

基于模型预测控制的仿人机器人实时步态优化

为了提高仿人机器人在行走过程中的抗干扰能力,提出基于模型预测控制（MPC）的步态生成与优化策略. 基于飞轮倒立摆模型（IPFM）,建立系统状态空间模型. 给定落脚点参考位置和躯干旋转参考角度,提出包含质心（CoM）轨迹生成、落脚点调整和躯干旋转角度优化的多目标惩罚函数;考虑足部支撑范围、落脚点变动范围等可行性约束,建立二次规划（QP）求解模型. 利用开源求解器,实现最优质心轨迹、足部落脚点和躯干旋转角度的在线生成. 通过仿真验证了该算法的可行性和有效性. 结果表明,每个控制循环在2 ms内完成,满足实时控制需求;该方法能够利用躯干旋转以实现更大范围变步行参数的稳定行走;与只调整落脚点相比,机器人对各个方向外力的抵抗能力都有提高.