通信系统接入的智能控制

针对通信系统在传统接入控制上的一些缺点,提出了模糊神经网络接入控制方法。首先,简单介绍了通信系统的接入控制原理,指出了传统接入控制的缺点;其次,描述了模糊神经网络模型,并在此基础上对网络进行优化;最后,同传统的接入控制方法进行比较。     

UNIX 网络性能管理的流量监测技术研究

网络性能管理的主要目标是高性能和高吞吐量。标准UNIX系统缺乏对网络的流量的有效管理。本文研究了在标准UNIX网络实现性能管理中的网络流量监测、主机网络／系统状况动态检测等技术，依据检测结果用户可以进行网络动态配置或重新分配网络资源，从而改善UNIX系统的网络性能及吞吐量等技术。结果表明所提供的技术手段是有效的。     

基于神经网络的专家规则推理系统

本文将专家在平衡—模拟倒摆小车时记录下来的数据经处理后，用监督式学习的方法训练一前置式神经网络。训练后的神经网络派生出了一组专家尚未意识到或者表达不出来的规则，并将该规则构造的专家系统控制器与使用Ｑｕｉｎｌａｎ的ＩＤ３算法推导出的规则构造的专家系统控制器进行比较。实验结果表明，神经网络算法学习出来的规则较ＩＤ３算法推导出的规则更为有效，且更有应用价值。本文成功地将该规则应用于火箭的姿态控制，一类似倒摆小车的问题。     

基于灰色时序的完整性规范技术

计算机系统的完整性安全策略模型与规范问题，是计算机安全研究中最重要的课题之一。已有的研究结果离实际应用还相差太远，例如Ｃｌａｒｋ－Ｗｉｌｓｏｎ完整性模型只是提出了一个框架。本文呈现了我们构造的形式化灰色时序安全策略规范语言（ＧＴＳＬ）。ＧＴＳＬ的理论基础是灰色系统理论和时序规范语言ＬＯ－ＴＯＳ理论。由于它在完整性规范能力、完整性验证过程的构造与表示、责任分离合理性测试等一系列技术方面的完善与创新，使得ＧＴＳＬ成为真正能够实际使用的完整性安全策略规范语言。     

利用星载GPS伪码测距进行小卫星星座的整网定位

首先针对小卫星星载ＧＰＳ伪码测距，基于星间差分消除／消弱误差，并引入星座网形约束，论述了星座模式下提高小卫星定位精度的一种整网数据处理方法，并给出了一个算例。然后进一步论述了不依赖ＧＰＳ的小卫星星座测控，以及提高小卫星星座定位自主性问题的几点设想。     

一种基于细胞动力学的双目匹配方法

双目匹配是计算机立体视觉的一个难点。以往的各种模型把注意力集中于将左视图像和右视图像中的要素特征唯一地进行双目匹配的任务上。有别于以往的这些模型，文章在ＦＡＣＡＤＥ模型框架的基础上，利用细胞动力学模型隐含了竞争和合作这一原理，实现了一个采用“方位合作，视差竞争”方法的双目匹配模型，从而探索一条利用生物视觉原理进行计算机立体视觉研究的可行途径。     

智能搜救机器人在障碍地形的自主构型规划

为了解决带有辅助摆臂的智能搜救机器人自动规划构型以实现自主越障的难题,提出一种能够适应复杂地面形状的搜救机器人越障构型规划新方法,其核心是一种高适应性、高效率的机器人姿态预测算法。通过将地形表示为离散的点集,建立了搜救机器人的单侧姿态预测数学模型;进一步提出了快速求解该问题的算法,每秒可预测1 000～1 500个姿态。基于此,设计了机器人越障过程中状态、动作的评价指标,运用动态规划算法与滚动优化思想构建了具有优化能力的、能够实时运行的构型规划器。仿真与实物实验的结果表明,该方法能够使机器人自主调整构型穿越复杂地形,且相较强化学习算法和人工操作具有更平稳的越障效果。     

智能反射面辅助的无线网络加权和速率优化设计

针对智能反射面(intelligent reflecting surface, IRS)辅助的无线网络传输设计的目标是通过联合设计基站处的发送波束形成向量和IRS的反射系数,在满足基站发射功率和IRS单位模约束的条件下,使多个地面用户的加权和速率最大化。为了求解非凸的目标函数,提出一种交替优化方法,其中采用黎曼流形梯度(Riemannian manifold gradient, RMG)方法来优化反射系数,使用二分搜索法优化发送波束形成向量。此外,为了降低RMG方法的复杂度,设计了一种智能元素块坐标下降方法。仿真结果验证了所提算法的有效性,并且表明通过优化设计反射系数,IRS可显著提高无线网络的频谱效率。     

基于监测数据的电磁频谱地图构建与验证

提出基于广义回归神经网络拟合和聚类克里金的构建方法,通过趋势面拟合,将电磁频谱地图构建分解为路径衰减和阴影衰落分量的估计问题,以提升构建精度;设计监测数据聚类和自适应最优邻域选取机制,在保证构建精度的条件下减小计算数据量,以提升构建速度,从而利用数量有限的电磁环境监测数据,在不需要先验信息的条件下实现电磁频谱地图的准确、快速构建。设计并实现电磁频谱地图验证系统,搭建车载数据采集设备,利用实测电磁环境监测数据,验证所提方法的可行性及构建性能。     

液体火箭发动机基于神经网络的实时故障检测算法实现

以某大型液体火箭发动机为研究对象,针对其启动和稳态工作过程,利用Matlab和Lab Windows/CVI等编程工具,基于神经网络技术,开发实现了其地面试车过程实时故障检测的BP(Back Propagation)和RBF(Radial Basis Function)算法。多次试车数据离线检验和实时在线考核结果均表明该方法能够及时、有效地检测出发动机工作过程中的故障,没有出现误报警和漏报警,并能够很好地满足现场试车的实时性和鲁棒性等要求。