可变时延网络控制系统的建模和稳定性分析

对具有时变时延的网络控制系统,提出了一种新的网络控制系统模型,当假设网络控制系统的传感机构为时间驱动方式,执行器与控制器为事件驱动方式,将广义网络被控对象建模为一类含有不确定项线性系统.基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式的方法,提出了系统渐近稳定存在的充分条件,仿真结果验证了稳定判据的可行性.     

车载安全应用广播性能分析*

在仿真软件NS-2.29和VanetMobiSim1.1下,搭建了车载通信网络仿真平台,讨论了广播信标信息在不同距离下的接收率,并对两类广播信息在EDCA方式下的接收率和接入时延进行了深入的分析和比较。仿真结果表明,隐藏终端导致广播数据的严重丢包而且不同竞争窗口对接入时延有很大的影响,尤其是在信道负荷比较重时。最后指出了可行的解决思路。     

基于新模糊准则与 DE算法的红外人体图像分割 *

人体目标的抽取是红外人体图像处理的基础 ,为了有效获取红外图像中的人体目标 ,提出了一种新的图像阈值化方法。首先在对模糊熵方法本质分析的基础上 ,通过参数变换定义了一种新的最小化模糊准则 ,然后将差分演化 ( differential evolution, DE)算法与新模糊准则相结合用于快速、有效地获取最佳阈值 ,最后在真实红外人体图像上与其他方法进行了对比实验。实验结果表明 ,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果 ,而且 CPU耗时也较少 ,满足实时性处理要求。     

时延动态神经网络的稳定性分析

基于时延动态网络模型的优化计算易于收敛到非法解或局部极小解,以及其算法对模型参数和初始条件具有很强的依赖性等缺点,对时延动态神经网络的稳定性进行了深入地研究讨论,通过Razumikhin-type定理对时延动态神经网络的稳定性进行了分析研究.     

两种群食饵-捕食者模型参数估计的数值微分法

给出了一种基于数值微分的两种群食饵-捕食模型参数估计的两阶段方法。该方法将参数的非线性最小二乘估计,转化为一个数值微分和一个线性最小二乘估计问题,具有计算简单快速的特点。数值算例详细分析了三种常见有限差分数值微分法及非线性最小二乘估计对参数估计精度的影响,结果表明提出的方法是可行的。     

数据同化框架下红外与可见光图像的可控融合

针对现有图像融合方法的规则不易根据融合图像的后续使用要求进行自适应调整,并且各种方法的优点不易综合的问题,提出一种数据同化框架下的基于粒子群优化(PSD)和差分进化(DE)算法的融合方法。该方法把比率低通金字塔变换作为数据同化系统的模型算子,把非下采样的Contourlet变换(NSCT,nonsubsampled contourlet transform)作为观测算子,根据后续处理对图像各个属性指标值的依赖程度构造目标函数,再利用PSD和DE的混合算法来优化目标函数从而获取合适的影像。两组实验从视觉效果和定量指标两方面验证了方法的有效性。     

一种有效的动态背景更新方法

该文提出了一种将帧间差分与二次背景减除相结合的动态背景更新方法。通过结合帧间差分法和初始背景减除法得到有效的运动区域,随后将当前图像和当前背景减除得到运动目标,接着将两者结果相对比,分离出当前图像中的背景区域和前景区域,背景区域用来构造和更新背景模型。该方法主要解决了运动过程中背景更新一般很难快速完成对原来运动的物体突然静止的背景更新问题,同时简化了背景模型,增加了运动检测的敏感性和实时性。     

偶数阶中立型差分方程最终正解的存在性

研究一类具连续变量偶数阶中立型时滞差分方程,利用Lebesgue控制收敛定理给出这类方程存在最终有界正解的一个充分必要条件,得到相应新的比较定理.     

利用Liapanov直接方法判定差分方程稳定性

研究差分方程稳定性的强有力的方法是Liapanov直接方法,这一方法的核心思想是针对所研究的方程,构造出其相应的Liapanov函数,利用它来判定方程的稳定性．     

基于参数统计的数字信号类间识别

针对常用的4类数字信号MASK、MFSK、MPSK、16QAM,提出一种基于参数统计的识别算法。文章对延迟共轭相乘后的相位进行了详细的推导,并利用不同类信号的3个参数（基于瞬时幅度的统计参数A、延迟共轭相乘后的相位方差、差分运算后的包络方差）的差异实现了信号的类间识别。大量仿真实验及实际数据测试表明,本文方法简单,且在snr≥4dB时有较好的识别性能。