无线数据采集的研究与实现

比较了数据采集的各种方式的优缺点，介绍了无线方式进行数据采集的必要性和先进性，阐述了其优点，介绍了无线方式实际应用的三种方式：C／S，B／S和调用Web Service方式，对其分别实现的难易程度、适用的范围进行了深入的比较和分析，指出了各自的优缺点和使用范围。对无线数据采集系统的各个方面如无线数据采集器等都进行了介绍，并结合自行开发的一个无线数据采集系统着重介绍了无线实时数据采集系统的设计与实现。     

Unix上基于事务的中间件(VP)的时钟管理方案

详细地阐述了VP的时钟管理方案的原理和具体实现，从算法的时间和空间的开销角度对该时钟管理方案进行了分析，从而表明该方案能够较好地解决VP的时钟管理问题。该时钟管理方案的突出特点是：巧妙地将物理时钟算法和向量逻辑时钟算法融合在一起，相辅相成，而且采用HOT—STANDBY设计思想提高了时钟管理的系统可靠性。     

基于进化算法的多目标优化方法

进化算法在解决多目标优化问题中有其特有的优势.首先对多目标优化问题进行了描述;然后结合研究现状讨论了目前几种主要的基于进化算法的多目标优化方法,以及它们的优缺点;最后给出了多目标进化优化算法的一些应用,以及进化多目标优化算法的未来发展方向.     

互质因子摄动系统最优l1鲁棒控制:连续性与自适应控制

针对具有互质因子摄动和未知干扰的离散时间系统研究了一种自适应鲁棒控制策略.本文的主要工作包括三个方面.首先建立了互质因子摄动系统最优l1鲁棒控制设计的连续性.然后,提出了一种带变死区的参数鲁棒估计投影算法.最后,结合所提出的参数估计算法和最优l1鲁棒控制,利用确定性等价原理提出了互质因子摄动系统的一种新的自适应鲁棒控制方法.基于本文建立的l1优化设计的连续性,证明了自适应鲁棒控制的全局稳定性,给出了自适应控制系统稳定性的后验可计算条件.     

ℋ︁∞ and l2–l∞ filtering for two‐dimensional linear parameter‐varying systems

In this paper, the ??<sub>∞</sub> and <i>l</i><sub>2</sub>–<i>l</i><sub>∞</sub> filtering problem is investigated for two‐dimensional (2‐D) discrete‐time linear parameter‐varying (LPV) systems. Based on the well‐known Fornasini–Marchesini local state‐space (FMLSS) model, the mathematical model of 2‐D systems under consideration is established by incorporating the parameter‐varying phenomenon. The purpose of the problem addressed is to design full‐order ??<sub>∞</sub> and <i>l</i><sub>2</sub>–<i>l</i><sub>∞</sub> filters such that the filtering error dynamics is asymptotic stable and the prescribed noise attenuation levels in ??<sub>∞</sub> and <i>l</i><sub>2</sub>–<i>l</i><sub>∞</sub> senses can be achieved, respectively. Sufficient conditions are derived for existence of such filters in terms of parameterized linear matrix inequalities (PLMIs), and the corresponding filter synthesis problem is then transformed into a convex optimization problem that can be efficiently solved by using standard software packages. A simulation example is exploited to demonstrate the usefulness and effectiveness of the proposed design method. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于旋转扩展和稀疏表示的鲁棒遥感图像目标识别

针对含有残缺图像的遥感图像目标识别问题,提出一种基于旋转扩展和稀疏表示的目标识别方法.首先对训练集进行旋转扩展,使得测试图像能近似用训练集稀疏表示,然后通过求解一个l1范数最小化问题得到测试图像相对于训练集的一个稀疏表示,进而根据不同类对应的稀疏表示对测试图像的近似程度进行识别.与代表性的方法进行比较,实验结果与分析表明,该方法识别率优于已有方法,对残缺图像的识别有较好的鲁棒性,且在小样本、低采样率情况下也能保持较好的识别性能.     

On globally stable adaptive control providing l 1 tracking performance for linear discrete-time systems

Existing adaptive control algorithms at best guarantee that the tracking error is a <i>l</i> <sub>2</sub> sequence. This paper presents globally stable adaptive control algorithms for linear discrete-time systems providing <i>l</i> <sub>1</sub> tracking performance. Two algorithms with different degree of complexity are proposed, one for the case of known control directions, and a separate algorithm for the case of unknown control directions. It is demonstrated that in both cases the tracking error is <i>l</i> <sub>1</sub> sequence, while the input and output signals are uniformly bounded.     

基于启发式搜索的IP数据流分类方法的研究

基于应用层载荷特征的IP流分类技术的准确性较高,但是,当特征库庞大时遍历匹配特征库需要消耗大量的时间.鉴于此,提出一种将应用层载荷特征和启发式搜索相结合的IP数据流分类方法.通过从各种应用产生的数据包之间提取共同特征并以此共同特征建立启发式规则,根据启发式规则将特征库划分为多个特征子集,在数据包匹配过程中只需要根据启发式规则搜索匹配特定的特征子集,从而大大减少了对无关特征的匹配过程,使待匹配的特征子集具有更强的针对性、使得时间性能得到提高.对于部分应用采用以DNS为引导的方法来对数据包进行分类,该方法部分消除了基于载荷无法对加密数据进行识别的弊端.本文用C语言实现了该算法,并与开源软件l7-filter算法进行了对比实验.实验结果表明:在离线状态下,本文提出的方法的分类速度是l7-filter分类速度的6-10倍,总体识别准确性达到98%以上.     

基于压缩感知的无线传感器网络的数据编码

近年来,基于压缩感知的无线传感器网络数据编码的研究取得了一定的进展,但大部分研究是基于"单跳"的传输模型或者没有考虑网络内节点之间的合作。本文提出了一种基于压缩感知和分簇的传感器网络数据编码方法。首先,节点根据自己的编号伪随机的产生一个M维的列向量,把感知的数据xi投影到此向量上,然后把自己的编号和投影的数据一同传输给簇头。簇头把收到的数据进行求和,并且把计算后的结果传送给下一个簇头,直到sink节点。通过仿真实验和理论分析,验证了本文提出的方法比传统的方法能更好地减少网络内数据传输量。     

区间决策粗糙集

考虑到实际决策问题中损失函数的"多值性"特征,从贝叶斯理论出发,将区间值损失函数引入决策粗糙集,提出区间值决策粗糙集模型。首先,讨论了在贝叶斯期望风险最小的决策语义下,区间值决策粗集理论基本模型的构建过程。其次,分析了区间值决策粗集理论的相关数学性质和准则。最后,通过一个石油投资问题来阐明区间值决策粗糙集模型的应用过程。