二进制无线传感器网络目标跟踪问题的研究

无线传感器网络是近几年发展起来的一门新技术,其研究的重点之一是目标跟踪问题。二进制传感器网络由于其低廉的布设代价、体积小、低能耗以及传感器节点简单,正得到越来越多的关注并用于目标跟踪。目前二进制无线传感器网络中的目标跟踪方法主要分为两大类:基于分段线性拟合的方法和基于粒子滤波的方法。现分别归纳总结现有二进制无线传感器网络中目标跟踪的两大类方法的研究成果并指出其优缺点以及未来的研究方向或需要完善的工作。     

一种基于分段测量的Internet端到端性能参数估计方法

传统的基于测量的Internet性能参数估计要求测量点是端到端路径的起点和终点,这一方面使得测量和估计带有很大盲目性,增加了网络流量;另一方面会导致测量方法难于实施,估计结果不准确。提出了基于分段测量的思想,对ITU-T定义的延迟、延迟变化、丢包率和错误率4个参数进行测量和估计。由于测量是分段进行的,每次测量值都可应用于多条端到端路径的性能参数估计,因此降低了盲目性并大大减少了网络流量。为验证本方法的性能,基于PlanetLab平台设计和实现了生成器、性能参数测量机和结果收集器。通过在全球的100多个节点上的部署和为期一个月的运行证明了该方法便于实施,并且具有较高的准确性。     

结合水平集方法和PL主曲线分析的重叠细胞检测

提出了一种重叠细胞检测的新方法,该方法针对细胞图像处理中因细胞重叠而引起的过分割与欠分割现象这一难点,引入基于Mumford-Shah模型的水平集方法得到细胞的初始轮廓,采用EP（erosion-propagation）和PL主曲线相结合的图像分析方法得到目标的精确轮廓线。使用基于目标形状的图像配准方法和基于目标轮廓的分段特征分类器完成重叠细胞的检测。应用该方法对600张随机抽取的细胞图像中9374个细胞进行检测,实验正确率为91.83%,结果表明该方法能够有效地判断细胞是否重叠和重叠类型,为后续分割工作提供依据。     

基于模糊Lyapunov函数方法的模糊广义系统H∞控制

研究一类T-S模糊广义系统的容许性条件和H∞控制问题. 首先将原系统表示成增广系统, 进而基于新的模糊Lyapunov函数和模糊控制器得到容许性条件. 所得开环容许条件不要求子系统是容许的; 闭环容许条件中不含有控制输入矩阵与控制增益矩阵的乘积项. 对于H∞控制问题, 利用隶属度函数的性质对H∞控制条件进行了放宽, 并得到了改进的严格线性矩阵不等式(LMI)形式的H∞控制条件. 数值算例表明所得结论较已有文献具有较小的保守性.     

电液伺服系统自适应逆向递推控制器设计

针对电液伺服系统的精确位置跟踪控制问题,引入虚拟控制量的概念,提出了一种逆向递推控制器的设计方法;同时考虑到实际系统存在内部参数和外负载力的不确定性,采用Lyapunov稳定理论对系统的不确定性进行自适应控制律设计,最终得到了自适应Backstepping控制器,并进行了稳定性分析.仿真结果表明,设计的自适应Backstepping控制器不需要知道内部不确定性参数和外部负载力干扰的边界,与常规PID控制方法相比,具有较强的鲁棒性及良好的位置跟踪性能.     

路由器配置策略智能提取技术

为实现配置故障智能管理目标,提高路由器配置管理效率,提出对路由器配置文本按功能分段的算法,研究提取各分段配置策略的推理技术,构建基于可信度方法提取各分段配置策略的推理机模型。试验结果表明,它们均有94%以上的分段正确率和策略提取准确率,为构建配置故障智能管理系统做好了技术准备。     

New delay-dependent criterion for the stability of recurrent neural networks with time-varying delay

This paper is concerned with the global asymptotic stability of a class of recurrent neural networks with interval time-varying delay. By constructing a suitable Lyapunov functional, a new criterion is established to ensure the global asymptotic stability of the concerned neural networks, which can be expressed in the form of linear matrix inequality and independent of the size of derivative of time varying delay. Two numerical examples show the effectiveness of the obtained results. Supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 60534010, 60728307, 60774048, 60774093), the Program for Cheung Kong Scholars and Innovative Research Groups of China (Grant No. 60521003) and the National High-Tech Research & Development Program of China (Grant No. 2006AA04Z183), China Postdoctoral Sciencer Foundation (Grant No. 20080431150), and the Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China (Grant No. 200801451096)     

Lyapunov-based boundary feedback control in multi-reach canals

This paper presents a Lyapunov-based approach to design the boundary feedback control for an openchannel network composed of a cascade of multi-reach canals, each described by a pair of Saint-Venant equations. The weighted sum of entropies of the multi-reaches is adopted to construct the Lyapunov function. The time derivative of the Lyapunov function is expressed by the water depth variations at the gate boundaries, based on which a class of boundary feedback controllers is presented to guarantee the local asymptotic closed-loop stability. The advantage of this approach is that only the water level depths at the gate boundaries are measured as the feedback. Supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 60504026, 60674041), and the National High-Tech Research & Development Program of China (Grant No. 2006AA04Z173)     

基于模糊控制的无刷直流电机建模仿真新方法

为提高无刷直流电动机(BLDCM)控制系统的精度,本文根据电机的数学模型,基于Matlab仿真平台构建了BLDCM电流、转速模糊PI复合控制的双闭环控制系统的仿真模型。该模型采用了一种基于分段线性化的思想,利用Simulink中的Look-Up Table对梯形波感应电动势和电磁转矩进行快速建模的方法。仿真结果表明,该模型准确易行、控制精度高,为实际BLDCM控制系统的设计和调试提供了有效的工具。     

基于非线性动力学理论的生理信号分析

非线性动力学理论是在系统动力学、确定论和随机概率论等多学科交叉基础上发展而来的新兴学科,它在生物医学工程中已经得到了广泛的应用.生理信号已经被证明是混沌信号,它具有广泛的非线性动力学特征.因此可以应用非线性动力学理论对生理信号进行分析,获得胜利信号的非线性动力学特征参数,如最大Lyapunov指数、近似熵等,将这些参数指标运用在临床应用上,以实现对疾病的早期诊断、治疗以及预后评估与检测.