基于时滞分割法的具有leakage项时滞的离散型神经网络状态估计

摘要：研究一类具有leakage时滞的离散型神经网络的状态估计问题．通过构造新的Lyapunov泛函得到保证估计误差全局渐近稳定的充分条件,并通过求解一个线性矩阵不等式（LMI）得到状态估计器的增益矩阵．采用一种新的时滞分割方法将变时滞区间分割为多个子区间,使该结果在获得更小的保守性同时也降低了计算的复杂度．     

Zodiac算法新的不可能差分攻击

重新评估了Zodiac算法抵抗不可能差分攻击的能力。通过分析Zodiac算法的线性层,给出了Zodiac算法两条新的14轮不可能差分。利用新的不可能差分,结合Early-Abort技术对完整16轮的Zodiac算法进行了不可能差分攻击。攻击过程中一共恢复6个字节的密钥,其时间复杂度只有2_32.6次加密,数据复杂度约为2_85.6个明文,该攻击结果与已有最好的结果相比,时间复杂度降低了一个因子2₃₃。结果表明由于Zodiac算法线性层的扩散性差,使得该算法对不可能差分分析是不免疫的。     

Zodiac算法新的不可能差分攻击

#重新评估了Zodiac算法抵抗不可能差分攻击的能力。通过分析Zodiac算法的线性层,给出了Zodiac算法两条新的14轮不可能差分。利用新的不可能差分,结合Early-Abort技术对完整16轮的Zodiac算法进行了不可能差分攻击。攻击过程中一共恢复6个字节的密钥,其时间复杂度只有2_32.6次加密,数据复杂度约为2_85.6个明文,该攻击结果与已有最好的结果相比,时间复杂度降低了一个因子2₃₃。结果表明由于Zodiac算法线性层的扩散性差,使得该算法对不可能差分分析是不免疫的。     

基于GDOP的多基地雷达布站优化研究

以BLUE算法和GDOP为基本定位算法和精度分析工具,评估多基地雷达的定位性能,建立以GDOP最小值最小和有效监控区最大为目标的多基地雷达布站优化模型.仿真结果表明,通过以下措施可提高定位性能:①增加收发站总数;②采取扇形方式布站;③优先增加部署接收站;④交替部署收发站;⑤通过优化模型优化扇形布站分布角总和.     

用相位梯度法校正超宽带雷达系统的相位误差

线性调频 (LFM)信号体制的超宽带雷达 (UWBR)系统的相位误差 ,会影响雷达系统脉冲压缩的结果。本文提出的相位梯度 (PG)算法 ,能够有效地估计系统相位误差 ,改善脉冲压缩的性能。     

稳健局部线性嵌入方法

针对局部线性嵌入方法对于噪声的敏感性,从分析噪声对数据集局部特性的影响入手,提出了稳健局部线性嵌入方法。通过与局部线性嵌入方法的理论分析和实例对比,表明稳健局部线性嵌入方法不仅对噪声影响不敏感,而且对邻域的选择有较好的适应性,可更好地挖掘数据集的本征特性,具有更强的数据可视化能力。     

计算机在粘滞系数实验数据处理上的应用

以测定粘滞系数为例,采用VB设计交互式界面,通过编程对实验数据处理,精确得到无限广延条件下小球下落的时间,进一步快捷计算出粘滞系数。同时选用较高精度的经验公式,对实验结果优劣进行判定,提高了实验效率和效果。     

基于LMI的时滞随机系统非脆弱保成本控制

针对具有状态和控制输入时滞的随机系统,考虑控制器增益存在加性摄动时,设计一种非脆弱保成本控制器。主要目的是,设计的状态反馈控制器对于所有容许的控制器摄动,仍然能够保证闭环系统不仅均方渐近稳定,而且二次型性能指标函数具有确定上界。基于Lyapunov稳定性、Ito公式、Schur补引理和线性矩阵不等式(LMI)等方法,把控制问题转化为LMI可行问题,以LMI的形式给出控制器存在的充分条件,当LMI可行时即可构造出相应的状态反馈控制律。最后,提供数值算例进一步说明该设计方法是正确和有效的。     

融合动量项的步长自适应盲源分离算法

为进一步缓解盲源分离算法收敛速度与稳态误差之间的矛盾,首先在自然梯度算法的基础上,通过融合动量项改善算法的收敛速度,基于分离性能指标的步长自适应减小稳态误差;然后,给出了所提算法的模型图,同时考虑分离性能和计算复杂度,选择合适的融合动量项算法,并设计了算法的近似最优参数,有效避免了算法的分段收敛;最后,合理选择步长与动量项的权重系数,有效改善了分离性能与收敛速度。仿真结果表明:该算法在一定程度上缓解了上述矛盾,并具有较低的计算复杂度。     

航天型号参数—费用模型分析

本文用灰色关联理论分析了参数—费用模型 ,根据关联度大小取舍参数并进行了多元线性回归 ,然后对线性回归方程作了弹性分析