《现代控制理论》双语教学研究

目前,双语教学已经成为高校培养优秀毕业生的一种有效且可行的教学方法,其目的是使这些毕业生在国际市场竞争中更具实力。本文基于现代控制理论课程双语教学的当前形势,指出了存在的问题,主要集中体现在四个方面：课堂教学模式、教师培训、教材以及学生英语水平。为了提高现代控制理论课程双语教学的效果,文中不仅指出这些问题所在,同时提出了一些具有建设性的并且切实可行的解决方法。     

基于访问结构上秘密共享的自治愈群组密钥分发方案

自治愈的群组密钥分发能够在不可靠的网络中建立安全的群组会话密钥.基于用户可自行选取子秘密访问结构上的秘密共享方法,提出了一个自治愈的群组密钥分发方案,该方案能够让群组成员自行选取个人秘密信息,而不需要在群组管理员和每个群组成员之间建立安全信道.安全性分析表明,该方案是一个具有撤销能力的、保证前向保密性和后向保密性的、计算上安全的自治愈群组密钥分发方案.性能分析表明,该方案具有较小的存储开销和通信开铕.     

一种面向信任管理的委托授权模型及其在P2P安全中的应用

在信任管理中现有的委托授权模型并未涉及对角色、匿名用户等实体间信任关系的定义与度量,且缺少相关的细粒度形式化模型和委托授权安全协议其无法有效地满足信任管理系统的应用需求。现面向信任管理提出了一种能够刻画实体间信任关系的形式化委托授权模型DAMfor TM(Delegation Authorization Model for Trust Management),通过引入信任罚函数对实体的信任度量值加以动态调整。同时给出了支持可信计算的信任委托与角色委托等安全协议,以及在P2P安全中的应用实例。该实例表明,所提出的模型及安全协议构建了Peer间的信任委托关系,并通过终端完整性的远程证明确保了计算平台与共享资源的安全性。     

基于ZigBee协议的无线传感器网络研究

长期以来,业界一直想要建立一种低价、低传输率、短距离、低功率的无线通讯标准.Bluetooth的出现一定程度上解决了这一问题,但是具有Bluetooth功能的传输模块售价一直居高不下,严重影响了其技术的普及和推广.ZigBce是一种新兴的近距离、低复杂度、低功耗、低数据速率、低成本的无线网络技术,它是一种介于无线标记技术和蓝牙之间的技术提案,主要用于近距离无线连接.结合传感器技术,通过使用CHIPCON公司最新的CC2430的射频SoC芯片介绍了Zig-Bee协议的无线传感器网络系统的开发与应用,并给出了一个实际系统的软硬件设计方案.最后对该设计方案进行测试,给出测试结果,证明了该方案的可行性.     

模糊推理三I算法的连续性和逼近性

三I算法是一种新的模糊推理方法,可以作为传统的模糊推理方法的修改和补充.系统地研究了三I支持度算法和反向三I支持度算法的连续性问题,并指出了基于一些常用的蕴涵算子的三I算法具有逼近性.此结果对构建模糊控制系统和模糊专家系统时选用三I推理算法具有一定的指导作用.     

一种基于TDM的工业串行实时通讯协议

本文讨论了一种基于TDM（时分复用）的工业串行实时通讯协议设计方法和FPGA实现方式,以及该协议所解决的关键问题,并结合现有的SERCOS技术分析了该协议在实时眭优化方面的的创新点。     

老旧建筑安全鉴定辅助决策系统的初步开发

以老旧建筑的表观检测数据或震害调查结果为依据,利用区间分析方法、模糊综合评判模型、专家系统的构造思想等最新信息处理技术建立起整套的老旧建筑安全鉴定辅助决策系统(专家系统).系统按照检测管理步骤(现场监测→数据处理→专家评价),分为数据录入及管理、等级评定、专家评价三大模块.该系统不但可以帮助建筑物管理者处理大量的检测数据,评价既有建筑物的安全等级,还可以根据老旧建筑物的实际情况,给出专家的最佳管理方案.     

小直径飞行体姿态存储测试系统设计

本文主要介绍了通过单片机将旋转编码器信号转换成实际的三维姿态角度信号,利用可编程逻辑器件控制闪存的存储、读数和擦除时序及数据锁存器的锁存和选通时序,最后通过软件将闪存中的数据存储到计算机中,并在软件界面显示姿态角,同时为飞行体姿态解算提供准确的参数参照.     

基于凸优化的一类切换线性系统的生存域计算

讨论了一类切换线性系统的生存域计算问题.采用微分包含描述切换系统.对于两种不用形式描述的多胞形初始状态集合.将近似椭球生存域的计算问题,转化为约束条件为线性矩阵不等式的凸优化问题.     

基于支持向量机的高分辨距离像分类法

雷达高分辨距离像(HRRP)识别,是军事目标识别的一个重要手段.支持向量机(SVM)具有良好的泛化能力,适用于小样本学习问题.本文针对3类飞机目标的HRRP数据,构造了SVM分类器,设计了2组实验以比较SVM与最大相关系数法(MCM)的泛化能力、识别速度和抗噪能力.实验结果表明,SVM在军事目标HRRP分类方面具有良好的应用前景.