主动队列管理机制中PI算法的一种参数配置方法

研究了主动队列管理机制中PI控制器的参数配置方法。AQM中PI算法默认的参数以及一些文献提出的参数配置方法主要是从稳定性考虑,没有保证系统的动态性能指标。在控制论中,"二阶最优模型"是具有较好的动态性能和稳态性能的二阶系统。提出了一种PI控制器的参数配置方法,可以使TCP/AQM控制模型的开环传递函数具有"二阶最优模型"的形式。NS仿真结果表明采用该方法配置的参数可以提高PI控制器的动态性能并保证系统的稳态性能。最后指出PI控制器参数配置对网络状态的敏感性,以及今后的研究方向。     

一维金属-介质光子晶体的特性

利用特征矩阵法对一维金属-介质光子晶体的特性进行了计算,发现此种光子晶体具有可见光透明,微波、紫外高反的光谱特性,而且存在比一维介质光子晶体更宽、反射更强的全向带隙.     

“现代稻草人”的感悟

千百年来,农民一直用稻草人放在田间地头来吓唬鸟类、保护庄稼。农业实验单位在研究鸟类行为后发现,传统的缺乏动作、固定一处的稻草人对鸟类产生的吓唬作用是有限的。原因是野鸟并不那么害怕人形,倒是对自然界的天敌十分畏惧。于是人们就用栩栩如生的塑料猫头鹰代替稻草人,安置在田间。“现代稻草人”的出现使鸟害大为减轻,更加有效地保护了庄稼。鸟类之所以惧怕“现代稻草人”,是因为“天敌”具有置鸟类于死地的力量,以至使其一见到天敌的模型,顾不上辨别真伪就逃之夭夭了。透过这个事例我们可悟出这样的道理:力量是实施有效威慑的基础;通…     

矩阵多项式aA+bI

本文讨论了矩阵A满足f(A)=0时一次矩阵多项式aB+bI可逆的条件,并给出了来(aA+bI)-1的一般方法。     

求解舰船消磁系统S矩阵的一种新方法

利用舰船感应干扰系数矩阵和消磁系统传感器检查绕组电磁常数定义了舰船消磁系统模拟特征矩阵———S矩阵.进一步阐述了用S矩阵模拟产生舰船消磁系统在任意地点和任意姿态下的真实消磁电流的原理方法.在定义消磁系统电流状态矩阵基础上,推导了S矩阵各元素新的数学表达式,从而得到S矩阵一种新的求解和测量方法.     

一种基于Q-R矩阵分解的自适应滤波算法

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性。在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于Q-R矩阵分解的自适应卡尔曼滤波算法。将协方差阵分解为两个矩阵的乘积,来保证协方差矩阵的正定性。仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点。     

利用对比度最优准则的压控振荡器调频非线性误差估计与校正方法

针对压控振荡器调频非线性误差的准确估计与校正问题,提出一种以一维距离像对比度最优为准则的自适应估计与校正方法。本方法建立引入温度变量的压控振荡器频率特性模型,并据此估计出某一温度值对应的调频非线性误差,在对中频回波进行误差补偿和一维脉压后,以一维距离像的对比度最优作为迭代收敛准则,实现调频非线性误差的最优估计与校正。仿真和实测数据结果表明,该方法充分考虑了温度因素对压控振荡器输出频率的影响,能够在不增加硬件复杂度的前提下,通过算法实现对调频非线性误差的估计、跟踪与补偿。与传统基于硬件电路进行估计或校正的方法相比,新方法无需由硬件组成闭环估计通道,且具有实时性强、运算量小、补偿精度高的优点,对于克服实际工程应用中压控振荡器器件的参数漂移问题具有重要指导意义。     

双圆阵模式空间二维解相干

提出一种相干信号二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法——模式空间波达方向矩阵(Mode-Space DOA Matrix,MS-DOAM)法。算法基于双圆阵,利用模式空间转换将圆阵转换为虚拟双平行线阵,计算虚拟线阵阵元间的互相关信息,构造两个等效协方差矩阵,进而构造波达方向矩阵,对该波达方向矩阵特征分解,利用得到的特征值与特征矢量求得入射信号的仰角和方位角。算法无需二维搜索,实现估计参数自动配对。仿真结果表明,算法在低信噪比和短快拍条件下,估计误差低于虚拟空间平移算法。     

考虑不确定参数及外部扰动数字液压缸非线性鲁棒位置跟踪控制

在考虑不确定参数及外部扰动的情况下为数字液压缸位置跟踪系统设计了一个非线性控制器。首先,建立了数字液压缸位置跟踪系统的非线性模型;然后,构造了一个李雅普诺夫函数及非线性控制器,推导了系统鲁棒稳定的充分条件,由此将非线性控制器的设计问题转化成为线性矩阵不等式的求解问题;最后,进行了仿真及实验验证。结果表明:所设计的控制器对于参数不确定性及外部扰动具有良好的鲁棒稳定性及更好的动态特性。     

基于改进灰狼优化算法的地面目标最优瞄准点选择方法

针对导弹打击地面目标时的瞄准点优选问题,提出了一种利用改进灰狼优化算法（improved grey wolf op timization,IGWO）选取最优瞄准点的瞄准点选择方法。该算法基于维度学习的狩猎搜索策略（dimension learning-based hunting,DLH）,为每个瞄准点构建相邻的瞄准点集合,集合中的瞄准点可以互相共享信息,增强局部搜索和全局搜索之间的平衡,并保持多样性。在仿真实验中,将毁伤评估模型的评估函数作为瞄准点选取好坏的评估函数,并且设计导弹打击地面目标的实例对瞄准点选择方法进行验证,实验结果表明,该方法求得的瞄准点具有较高的可信度,为火力筹划中瞄准点的寻优提供了新方法。