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1.
在实际应用中,系统参数会随着环境的变化而变化,因此研究参数不确定混沌系统的同步更具有实际应用价值。文章针对参数完全未知的混沌系统,基于单向耦合同步方法,实现了混沌系统的自适应同步,为证明系统同步进行了严格的数学推导,并将同步的混沌系统应用到混沌保密通信中。计算机仿真表明混沌系统能够快速达到同步,且在混沌保密通信系统的接收端,有用信号可以有效地恢复出来,从而证明文章提出的方法有效且可行。  相似文献   
2.
在无线传感器网络攻击中,针对传统数据汇聚方法存在的汇聚精度不足问题,提出一种新的数据汇聚方法。新方法利用感知数据估算出各传感器观测方差并进行加权计算,有效降低了节点测量误差。同时,新方法还根据指数衰减函数来度量各簇目标变量的支持度,减小网内噪声干扰的影响,最终实现了高精度汇聚。计算机仿真验证结果表明,新方法的汇聚性能优于传统方法,能有效降低节点测量误差,减小网内噪声干扰的影响。  相似文献   
3.
为了加密并准确解密传输的信息,将超Lorenz混沌系统的同步应用在保密通信中。基于线性稳定性定理,对超五阶Lorenz系统实现了超混沌系统的输出反馈控制同步,设计了超混沌系统的输出反馈控制器,实现了响应系统与驱动系统的同步,并将同步的混沌系统应用到混沌掩盖保密通信中。仿真结果表明,超Lorenz混沌系统能够快速达到同步,且在混沌掩盖通信方案中,有用信号可以有效地在接收端恢复出来。  相似文献   
4.
无线传感器网络作为一种新兴的战场感知系统已得到广泛关注.针对无线传感器网络中的分布式检测问题,在等方向信号能量衰减模型的基础上,引入了信息论参量作为系统性能的衡量标准,提出了一种新的本地最有门限的求解方法.该方法在减少运算复杂度的同时,保证了求解的准确性,提高了算法的可行性.实际计算机仿真结果验证了新方法的有效性.  相似文献   
5.
基于虚土桩模型及荷载传递法,针对理想弹塑性荷载传递函数,推导了均质地基中以桩侧土塑性发展深度为变量的桩顶荷载-沉降曲线计算方法,且进一步利用递推方法将其推广到层状地基中并给出了桩身轴力及桩侧摩阻力的计算方法。在此基础上,给出了荷载传递模型参数的选取方法并分析了虚土桩计算长度的影响因素及取值方法。然后,利用该算法分析了桩及虚土桩压缩模量对荷载-沉降曲线的影响。最后,结合工程实测数据,对比了计算荷载-沉降曲线、实测曲线和由规范方法得到的荷载-沉降曲线,结果表明:在一定的荷载范围内,采用基于虚土桩模型的单桩沉降计算方法计算得到的桩顶沉降值与实测值较为吻合,实际工程应用优于规范法。  相似文献   
6.
当敌方对无线传感器网络节点感知数据施加的攻击增量较小时,现有的数据复原汇聚算法性能会降低。同时,由于此类算法没有考虑网络噪声干扰的影响,故现有算法对网络噪声干扰的稳健性较差。本文提出了一种基于灰色关联度及概率密度并联距离的数据复原汇聚方法。该方法借鉴IUMRDA的加权思想,引入灰色关联度和概率密度并联距离,并将两者统一在加权系数中,通过相应加权运算改善算法性能,有效提高攻击增量较小时复原汇聚结果的精度,增强对网络噪声干扰的稳健性。计算机仿真结果验证了该方法的有效性。  相似文献   
7.
针对部分耦舍LMS自适应Volterra滤渡器存在的不足,提出了一种改进的自适应Volterra滤波器.改进滤波器通过运用修正LMS Newton算法,大大减弱了步长因子对滤波器收敛性能的影响.与部分耦合LMS自适应Volterra滤波器相比,改进滤波器的收敛速度和精度都有了较大的改进.计算机仿真结果验证了该滤波器的有效性.  相似文献   
8.
水环境中砷的深度处理对减少环境污染和确保人类健康至关重要。自制了三维电极反应器,以活性炭颗粒为粒子电极材料,采用电吸附和物理/化学吸附联合模式实现As(Ⅴ)的深度处理。经优化后,As(Ⅴ)浓度可从0.5 mg/L降至0.032 mg/L,且均以H2AsO4-形式存在,无As(Ⅲ),表明不存在氧化还原反应。动力学研究发现,电吸附过程可分为三步:从溶液到电极材料表面的液膜扩散过程、从电极材料表面到内部孔隙的内扩散过程和电吸附接近平衡状态。为验证该工艺的循环性能,开展了电吸附-电脱附工艺研究,发现经过8次循环后,出水浓度仍仅为0.098 mg/L(低于0.1 mg/L的标准限值),实现了含砷废水的高效深度处理,但去除效率需提升、吸附后材料的处理仍需改进。  相似文献   
9.
提出一种水热处理方法以稳定硫化砷渣.在最优条件(160℃、2 h、液固比1:1、初始pH 2)下,水热处理后As和Cd元素的浸出毒性分别由504.0和12.0 mg/L降低至1.23和0.03 mg/L.硫化砷渣的稳定化主要通过颗粒转化成块状的结构转变及As和Cd化学形态的转变来实现.此外,硫化砷渣中具有熔融和聚合特性...  相似文献   
10.
罗永健  彭政  杨鑫 《现代雷达》2007,29(9):51-55
最优加权法在数据融合时需要确知噪声方差信息,其权值固定不变,而联合卡尔曼滤波法需要确知噪声协方差信息。在噪声先验信息与实际数值差别较大或传感器系统噪声相关时,这两种方法的参数估计精度将急剧下降。针对以上不足,文中提出了一种新的动态最优加权和最小二乘滤波相结合的数据融合方法,该方法能随传感器信号起伏的变化动态调整权值,不需要噪声的统计信息,在系统噪声相关时仍能获得较高的测量精度,具有较强的稳健性。仿真结果验证了新方法的有效性。  相似文献   
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