2010年 第36卷 第9期
2010, 36(9): 1213-1219.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01213
摘要:
PnP (Perspectire-n-Point)问题是一种基于单幅图像的定位方法, 由于不需要建立图像点之间的对应关系, 所以, 在机器人定位等应用中得到了广泛的应用. 多解性和解的稳定性是PnP问题的两个重要问题, 直接关系到具体视觉问题的成败. 那么, PnP问题的多解是如何分布的呢? 多解一定意味着解是不稳定的吗? 这些问题文献中几乎没有任何报道. 本文以P3P问题为研究对象, 对这些问题进行了一些探讨, 研究结果对揭示PnP问题解的分布规律以及解的稳定性问题具有一定的参考价值.
PnP (Perspectire-n-Point)问题是一种基于单幅图像的定位方法, 由于不需要建立图像点之间的对应关系, 所以, 在机器人定位等应用中得到了广泛的应用. 多解性和解的稳定性是PnP问题的两个重要问题, 直接关系到具体视觉问题的成败. 那么, PnP问题的多解是如何分布的呢? 多解一定意味着解是不稳定的吗? 这些问题文献中几乎没有任何报道. 本文以P3P问题为研究对象, 对这些问题进行了一些探讨, 研究结果对揭示PnP问题解的分布规律以及解的稳定性问题具有一定的参考价值.
2010, 36(9): 1220-1231.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01220
摘要:
提出了一种基于Co-motion的可见光--热红外图像序列自动配准方法, 引入Co-motion运动统计特征来解决异源图像序列配准问题, 从而避开了异源图像相似图像特征提取和精确运动检测的难题. 由于可见光和热红外成像机理不同, 在运用运动统计特征时, 会面临与同源配准不同的诸多问题, 如难以提取相似前景、大量外点干扰和易受大尺度变化的影响等. 本文通过对所面临难题的分析 提出了适合于异源图像序列配准的同名点对选取方法和外点去除方法, 并精确迭代优化变换模型. 对俄亥俄州大学红外--可见光数据库和自建数据库共8组数据的实验分析结果表明, 该算法在大尺度、旋转、平移及视场角变化下均能精确配准.
提出了一种基于Co-motion的可见光--热红外图像序列自动配准方法, 引入Co-motion运动统计特征来解决异源图像序列配准问题, 从而避开了异源图像相似图像特征提取和精确运动检测的难题. 由于可见光和热红外成像机理不同, 在运用运动统计特征时, 会面临与同源配准不同的诸多问题, 如难以提取相似前景、大量外点干扰和易受大尺度变化的影响等. 本文通过对所面临难题的分析 提出了适合于异源图像序列配准的同名点对选取方法和外点去除方法, 并精确迭代优化变换模型. 对俄亥俄州大学红外--可见光数据库和自建数据库共8组数据的实验分析结果表明, 该算法在大尺度、旋转、平移及视场角变化下均能精确配准.
2010, 36(9): 1232-1238.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01232
摘要:
提出了一种新的基于稀疏表示正则化的多帧图像超分辨凸变分模型, 模型中的正则项刻画了理想图 像在框架系统下的稀疏性先验, 保真项度量其在退化模型下与观测信号的一致性, 同时分析了最优解条件. 进一步, 基于前向后向算子分裂法提出了求解该模型的不动点迭代数值算法, 每一次迭代分解为仅对保真项的前向(显式)步与仅对正则项的后向(隐式)步, 从而大幅度降低了计算复杂性; 分析了算法的收敛性, 并采取序贯策略提高收敛速度. 针对可见光与红外图像序列进行了数值仿真, 实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性.
提出了一种新的基于稀疏表示正则化的多帧图像超分辨凸变分模型, 模型中的正则项刻画了理想图 像在框架系统下的稀疏性先验, 保真项度量其在退化模型下与观测信号的一致性, 同时分析了最优解条件. 进一步, 基于前向后向算子分裂法提出了求解该模型的不动点迭代数值算法, 每一次迭代分解为仅对保真项的前向(显式)步与仅对正则项的后向(隐式)步, 从而大幅度降低了计算复杂性; 分析了算法的收敛性, 并采取序贯策略提高收敛速度. 针对可见光与红外图像序列进行了数值仿真, 实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性.
2010, 36(9): 1239-1249.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01239
摘要:
精确的头部姿态跟踪是室内增强现实系统实现高精度注册的关键技术之一. 本文介绍了使用传感器数据融合原理实现高精度的光学头部姿态跟踪的新方法. 该方法使用多传感器数据融合中的扩展卡尔曼滤波器和融合滤波器, 将两个互补的单摄像机Inside-out跟踪和双摄像机Outside-in跟踪的头部姿态进行数据融合, 以减小光学跟踪传感器的姿态误差. 设计了一个典型实验装置验证所提出的算法, 实验结果显示, 在静态测试下的姿态输出误差与使用误差协方差传播法则计算得到的结果是一致的; 在动态跟踪条件下, 与单个Inside-out或Outside-in跟踪相比, 所提出的光学头部姿态数据融合算法能够使跟踪器获得精度更高、更稳定的位置和方向信息.
精确的头部姿态跟踪是室内增强现实系统实现高精度注册的关键技术之一. 本文介绍了使用传感器数据融合原理实现高精度的光学头部姿态跟踪的新方法. 该方法使用多传感器数据融合中的扩展卡尔曼滤波器和融合滤波器, 将两个互补的单摄像机Inside-out跟踪和双摄像机Outside-in跟踪的头部姿态进行数据融合, 以减小光学跟踪传感器的姿态误差. 设计了一个典型实验装置验证所提出的算法, 实验结果显示, 在静态测试下的姿态输出误差与使用误差协方差传播法则计算得到的结果是一致的; 在动态跟踪条件下, 与单个Inside-out或Outside-in跟踪相比, 所提出的光学头部姿态数据融合算法能够使跟踪器获得精度更高、更稳定的位置和方向信息.
2010, 36(9): 1250-1256.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01250
摘要:
提出一种基于文本重要内容的鲁棒水印算法, 对文本的特征进行分析, 确定文本的重要内容. 根据水印序列和同义词替换评价模型, 将水印不可感知地嵌入到文本的重要内容中, 提高水印的鲁棒性. 投票原则的使用又进一步提高水印的鲁棒性并降低了误检率. 理论和实验分析表明, 采用文中算法嵌入的水印具有较好的鲁棒性、安全性和不可见性.
提出一种基于文本重要内容的鲁棒水印算法, 对文本的特征进行分析, 确定文本的重要内容. 根据水印序列和同义词替换评价模型, 将水印不可感知地嵌入到文本的重要内容中, 提高水印的鲁棒性. 投票原则的使用又进一步提高水印的鲁棒性并降低了误检率. 理论和实验分析表明, 采用文中算法嵌入的水印具有较好的鲁棒性、安全性和不可见性.
2010, 36(9): 1257-1263.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01257
摘要:
This paper studies the population control problem associated with the equilibrium states of mixed-state quantum systems by using a Lyapunov function with degrees of freedom. The control laws are designed by ensuring the monotonicity of the Lyapunov function; main results on the largest invariant set in the sense of LaSalle are given; and the strict expression of any state in the largest invariant set is normally deduced in the framework of Bloch vectors. By analyzing the obtained largest invariant set and the Lyapunov function itself, this paper also discusses the determination problem of the degrees of freedom. Numerical simulation experiments on a three-level system show the validity of research results.
This paper studies the population control problem associated with the equilibrium states of mixed-state quantum systems by using a Lyapunov function with degrees of freedom. The control laws are designed by ensuring the monotonicity of the Lyapunov function; main results on the largest invariant set in the sense of LaSalle are given; and the strict expression of any state in the largest invariant set is normally deduced in the framework of Bloch vectors. By analyzing the obtained largest invariant set and the Lyapunov function itself, this paper also discusses the determination problem of the degrees of freedom. Numerical simulation experiments on a three-level system show the validity of research results.
2010, 36(9): 1264-1271.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01264
摘要:
就一类具有磁滞输入的严反馈非线性系统, 提出了一种鲁棒自适应动态面控制方案. 该方案可克服传统反推控制带来的“微分爆炸”问题, 保证闭环系统的半全局稳定性, 且跟踪误差可收敛到任意小的残集内. 特别地, 通过引入动态面修正及初始化技巧, 可保证系统跟踪误差的L∞ 性能指标. 数值仿真验证了本文所提方法案的有效性.
就一类具有磁滞输入的严反馈非线性系统, 提出了一种鲁棒自适应动态面控制方案. 该方案可克服传统反推控制带来的“微分爆炸”问题, 保证闭环系统的半全局稳定性, 且跟踪误差可收敛到任意小的残集内. 特别地, 通过引入动态面修正及初始化技巧, 可保证系统跟踪误差的L∞ 性能指标. 数值仿真验证了本文所提方法案的有效性.
2010, 36(9): 1272-1278.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01272
摘要:
研究了离轴式拖车移动机器人系统任意一节车体的几何路径跟踪问题. 首先推导出系统的时间--状态线性化模型并证明了系统的能控性; 然后应用内模原理设计了线性动态反馈控制律, 该控制律可以保证路径跟踪误差有界和最终一致有界, 且最终一致界正比于期望路径函数变化率的立方. 仿真结果证实了控制律的有效性.
研究了离轴式拖车移动机器人系统任意一节车体的几何路径跟踪问题. 首先推导出系统的时间--状态线性化模型并证明了系统的能控性; 然后应用内模原理设计了线性动态反馈控制律, 该控制律可以保证路径跟踪误差有界和最终一致有界, 且最终一致界正比于期望路径函数变化率的立方. 仿真结果证实了控制律的有效性.
2010, 36(9): 1279-1286.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01279
摘要:
移动机器人Monte Carlo定位效率受限于大量粒子的权值更新运算. 本文提出一种实现粒子集规模自适应调整的双重采样方法: 第一层基于粒子权重的固定粒子数重采样, 有效减轻粒子权值退化并保证预测阶段粒子多样性; 第二层粒子稀疏化聚合重采样, 基于粒子空间分布合理性将粒子加权聚合, 从而减少参与权值更新粒子数. 该方法通过提高粒子预测能力保证滤波精度, 通过减少权值更新运算提高了粒子滤波效率. 仿真实验表明, 双重采样方法能够有效实现粒子集规模自适应调整,采用双重采样的移动机器人Monte Carlo定位方法是高效、鲁棒的.
移动机器人Monte Carlo定位效率受限于大量粒子的权值更新运算. 本文提出一种实现粒子集规模自适应调整的双重采样方法: 第一层基于粒子权重的固定粒子数重采样, 有效减轻粒子权值退化并保证预测阶段粒子多样性; 第二层粒子稀疏化聚合重采样, 基于粒子空间分布合理性将粒子加权聚合, 从而减少参与权值更新粒子数. 该方法通过提高粒子预测能力保证滤波精度, 通过减少权值更新运算提高了粒子滤波效率. 仿真实验表明, 双重采样方法能够有效实现粒子集规模自适应调整,采用双重采样的移动机器人Monte Carlo定位方法是高效、鲁棒的.
2010, 36(9): 1287-1294.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01287
摘要:
针对三维桥式吊车系统的欠驱动特性, 设计了一种目标轨迹自适应跟踪控制器. 相比其他常规的三维桥式吊车控制器, 它不需要对吊车模型进行任何近似解耦或线性化处理, 并且考虑了系统所受的摩擦力与空气阻力等干扰. 在负载质量和吊绳绳长等发生变化或存在不确定因素的情况下, 它依然能实现对台车的精确定位与负载摆动的有效抑制. 对于闭环系统的稳定性, 文中通过Lyapunov方法和芭芭拉定理对其进行了理论分析, 随后的实验结果也表明了这种自适应跟踪控制器良好的控制性能和对不确定性因素的适应性.
针对三维桥式吊车系统的欠驱动特性, 设计了一种目标轨迹自适应跟踪控制器. 相比其他常规的三维桥式吊车控制器, 它不需要对吊车模型进行任何近似解耦或线性化处理, 并且考虑了系统所受的摩擦力与空气阻力等干扰. 在负载质量和吊绳绳长等发生变化或存在不确定因素的情况下, 它依然能实现对台车的精确定位与负载摆动的有效抑制. 对于闭环系统的稳定性, 文中通过Lyapunov方法和芭芭拉定理对其进行了理论分析, 随后的实验结果也表明了这种自适应跟踪控制器良好的控制性能和对不确定性因素的适应性.
2010, 36(9): 1295-1304.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01295
摘要:
针对多变量离散时间随机系统, 提出了一种采用广义最小方差性能指标的多模型直接自适应解耦控制器. 该多模型控制器由多个固定控制器和两个自适应控制器构成. 固定控制器用以覆盖系统参数的可能变化范围, 自适应控制器用以保证系统的稳定性和提高暂态性能. 该多模型控制器利用矩阵的伪交换性和拟Diophantine方程性质, 基于广义最小方差性能指标, 将随机系统辨识算法和最优控制器设计相结合, 直接辨识出控制器的参数, 通过广义最小方差性能指标中加权多项式的选取,不但实现了多变量系统的动态解耦控制, 而且消除了稳态误差、配置了闭环极点. 文末给出了全局收敛性分析. 仿真结果表明该方法明显优于常规自适应控制器.
针对多变量离散时间随机系统, 提出了一种采用广义最小方差性能指标的多模型直接自适应解耦控制器. 该多模型控制器由多个固定控制器和两个自适应控制器构成. 固定控制器用以覆盖系统参数的可能变化范围, 自适应控制器用以保证系统的稳定性和提高暂态性能. 该多模型控制器利用矩阵的伪交换性和拟Diophantine方程性质, 基于广义最小方差性能指标, 将随机系统辨识算法和最优控制器设计相结合, 直接辨识出控制器的参数, 通过广义最小方差性能指标中加权多项式的选取,不但实现了多变量系统的动态解耦控制, 而且消除了稳态误差、配置了闭环极点. 文末给出了全局收敛性分析. 仿真结果表明该方法明显优于常规自适应控制器.
2010, 36(9): 1305-1311.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01305
摘要:
通过利用改进的齐次多项式技术来研究了Roesser型二维T-S模糊系统的镇定设计问题. 首先, 提出了一种用来镇定该二维T-S模糊系统的一种新型非二次控制率, 并且通过应用两种改进的齐次多项式技术得到了保守性更小的镇定条件. 随着所选用的齐次多项式参数依赖矩阵度数的增加, 所得结果的保守性会越来越小. 其次, 为了继续减少保守性, 提出了一种新的右侧松弛变量引入方法, 该方法适合于齐次多项式情形. 最后, 仿真实验验证了所提方法的有效性.
通过利用改进的齐次多项式技术来研究了Roesser型二维T-S模糊系统的镇定设计问题. 首先, 提出了一种用来镇定该二维T-S模糊系统的一种新型非二次控制率, 并且通过应用两种改进的齐次多项式技术得到了保守性更小的镇定条件. 随着所选用的齐次多项式参数依赖矩阵度数的增加, 所得结果的保守性会越来越小. 其次, 为了继续减少保守性, 提出了一种新的右侧松弛变量引入方法, 该方法适合于齐次多项式情形. 最后, 仿真实验验证了所提方法的有效性.
2010, 36(9): 1312-1320.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01312
摘要:
针对间歇过程的多时段特性, 提出一种新的生产操作时段划分方法. 该方法利用反映过程特性变化的主成分个数、负载矩阵以及主成分矩阵的变化实现间歇过程子时段的三步划分. 根据各时间片主成分个数不同, 对生产操作时段进行粗划分. 为了更客观地反映负载矩阵以及主成分矩阵的相似性, 提出了基于加权负载向量夹角余弦的负载矩阵相似度度量以及基于加权主成分欧氏距离的主成分矩阵相似度度量方法. 以相似度最小原则, 对时间片矩阵进行奖惩竞争聚类, 进而实现了生产操作子时段的细划分. 将基于改进时段划分方法的MPCA建模应用于注塑成型过程在线监测, 实验结果验证了该方法的有效性.
针对间歇过程的多时段特性, 提出一种新的生产操作时段划分方法. 该方法利用反映过程特性变化的主成分个数、负载矩阵以及主成分矩阵的变化实现间歇过程子时段的三步划分. 根据各时间片主成分个数不同, 对生产操作时段进行粗划分. 为了更客观地反映负载矩阵以及主成分矩阵的相似性, 提出了基于加权负载向量夹角余弦的负载矩阵相似度度量以及基于加权主成分欧氏距离的主成分矩阵相似度度量方法. 以相似度最小原则, 对时间片矩阵进行奖惩竞争聚类, 进而实现了生产操作子时段的细划分. 将基于改进时段划分方法的MPCA建模应用于注塑成型过程在线监测, 实验结果验证了该方法的有效性.
2010, 36(9): 1321-1327.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01321
摘要:
研究当子系统之间的通讯网络的信息传输存在随机丢包时, 在任意拓扑结构关联系统中的控制问题. 将网络通信状态的随机变量视为一种模型不确定性, 系统建模为关于确定性标称系统和一个随机模型不确定性的线性分式变换. 然后基于鲁棒控制理论对系统进行分析, 通过求解μ综合问题得到整个关联系统保持均方稳定所能容忍的最大丢包概率. 基于线性矩阵不等式设计了分散状态反馈控制器, 使得整个关联系统在某一给定的丢包概率下均方稳定. 最后通过一个例子验证该模型及算法的有效性.
研究当子系统之间的通讯网络的信息传输存在随机丢包时, 在任意拓扑结构关联系统中的控制问题. 将网络通信状态的随机变量视为一种模型不确定性, 系统建模为关于确定性标称系统和一个随机模型不确定性的线性分式变换. 然后基于鲁棒控制理论对系统进行分析, 通过求解μ综合问题得到整个关联系统保持均方稳定所能容忍的最大丢包概率. 基于线性矩阵不等式设计了分散状态反馈控制器, 使得整个关联系统在某一给定的丢包概率下均方稳定. 最后通过一个例子验证该模型及算法的有效性.
2010, 36(9): 1327-1331.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01327
摘要:
研究带有干扰的非线性微分包含系统的镇定问题. 基于凸锥Lyapunov函数方法, 首先, 对于无干扰的这类系统, 设计可使闭环系统全局镇定的连续反馈控制律. 其次, 通过状态反馈, 对于受到两类有界干扰的这类微分包含系统的可达集进行了估计. 最后, 通过一个仿真例子说明所提出的设计方法的有效性.
研究带有干扰的非线性微分包含系统的镇定问题. 基于凸锥Lyapunov函数方法, 首先, 对于无干扰的这类系统, 设计可使闭环系统全局镇定的连续反馈控制律. 其次, 通过状态反馈, 对于受到两类有界干扰的这类微分包含系统的可达集进行了估计. 最后, 通过一个仿真例子说明所提出的设计方法的有效性.
2010, 36(9): 1332-1336.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01332
摘要:
针对传统Mean shift跟踪算法对空中运动目标跟踪效果不理想的问题, 提出了基于Mean shift算法和归一化转动惯量(Normalized moment of inertia, NMI)特征的目标跟踪算法. 算法中引入了目标NMI特征, 建立了基于虚警概率最小原则和相似度二级判决门限的跟踪策略, 对目标模型进行更新. 同时利用卡尔曼滤波, 在目标被遮挡后进行估计预测. 实验表明该算法在空中运动目标存在较大形变、被遮挡等情况下, 能够进行实时、稳定跟踪.
针对传统Mean shift跟踪算法对空中运动目标跟踪效果不理想的问题, 提出了基于Mean shift算法和归一化转动惯量(Normalized moment of inertia, NMI)特征的目标跟踪算法. 算法中引入了目标NMI特征, 建立了基于虚警概率最小原则和相似度二级判决门限的跟踪策略, 对目标模型进行更新. 同时利用卡尔曼滤波, 在目标被遮挡后进行估计预测. 实验表明该算法在空中运动目标存在较大形变、被遮挡等情况下, 能够进行实时、稳定跟踪.
2010, 36(9): 1337-1342.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01337
摘要:
从实际检测数据中提取模糊规则进而建立有效的模糊模型对实现复杂系统的智能建模与控制具有重要意义. 在一些文献中对该问题进行了较深入的研究, 并提出了有效的从数值数据中提取模糊规则的算法(简称为WM 和iWM算法). 对WM和iWM算法的进一步分析研究表明, 该算法在完备性和鲁棒性方面还有进一步改进的可能. 本文采用数据挖掘技术提出一个改进的提取模糊规则的算法(简称DM 算法), 并在完备性和鲁棒性方面与WM 和iWM算法进行了比较研究. 模糊建模实例表明, 本文提出的DM算法具有更好的逼近能力和对不确定数据干扰的鲁棒性.
从实际检测数据中提取模糊规则进而建立有效的模糊模型对实现复杂系统的智能建模与控制具有重要意义. 在一些文献中对该问题进行了较深入的研究, 并提出了有效的从数值数据中提取模糊规则的算法(简称为WM 和iWM算法). 对WM和iWM算法的进一步分析研究表明, 该算法在完备性和鲁棒性方面还有进一步改进的可能. 本文采用数据挖掘技术提出一个改进的提取模糊规则的算法(简称DM 算法), 并在完备性和鲁棒性方面与WM 和iWM算法进行了比较研究. 模糊建模实例表明, 本文提出的DM算法具有更好的逼近能力和对不确定数据干扰的鲁棒性.
2010, 36(9): 1343-1350.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01343
摘要:
无线传感器网络(Wireless sensor networks, WSNs)节点能量有限, 能量高效的数据管理和延长网络寿命是该领域的技术难题. 在以簇构建的传感器网络中, 利用节点的计算和分析功能, 提出了基于数据关联性的簇内数据管理算法. 簇头利用误差函数和模糊函数分析成员感知数据的关联性, 获取节点感知数据综合支持度, 由此将成员节点划分为冲突节点、补充节点和可靠节点, 对不同类别节点采用不同的调度规则以便降低簇内能耗和尽可能实现簇间节点能耗均衡, 并给出了簇头数据融合的处理方法. 仿真结果表明算法能够实现簇内数据分类管理, 并能有效降低簇内数据收发量和延长网络寿命.
无线传感器网络(Wireless sensor networks, WSNs)节点能量有限, 能量高效的数据管理和延长网络寿命是该领域的技术难题. 在以簇构建的传感器网络中, 利用节点的计算和分析功能, 提出了基于数据关联性的簇内数据管理算法. 簇头利用误差函数和模糊函数分析成员感知数据的关联性, 获取节点感知数据综合支持度, 由此将成员节点划分为冲突节点、补充节点和可靠节点, 对不同类别节点采用不同的调度规则以便降低簇内能耗和尽可能实现簇间节点能耗均衡, 并给出了簇头数据融合的处理方法. 仿真结果表明算法能够实现簇内数据分类管理, 并能有效降低簇内数据收发量和延长网络寿命.
2010, 36(9): 1351-1356.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01351
摘要:
针对准蒙特卡罗(Quasi-Monte Carlo, QMC)方法应用于粒子滤波采样时计算复杂度高, 以及粒子滤波中重采样步骤引起样本枯竭的问题, 提出一种结合准蒙特卡罗方法的粒子滤波算法, 在重要性采样后, 将生成的随机化QMC序列分别映射到以大权重粒子为核心的独立子空间上, 避免了直接对采样空间进行预测, 同时又保持了样本多样性. 实验结果表明该方法可以有效抑制样本枯竭现象, 获得了高于蒙特卡罗(Monte Carlo, MC)方法的估计精度, 而计算效率与粒子滤波相近.
针对准蒙特卡罗(Quasi-Monte Carlo, QMC)方法应用于粒子滤波采样时计算复杂度高, 以及粒子滤波中重采样步骤引起样本枯竭的问题, 提出一种结合准蒙特卡罗方法的粒子滤波算法, 在重要性采样后, 将生成的随机化QMC序列分别映射到以大权重粒子为核心的独立子空间上, 避免了直接对采样空间进行预测, 同时又保持了样本多样性. 实验结果表明该方法可以有效抑制样本枯竭现象, 获得了高于蒙特卡罗(Monte Carlo, MC)方法的估计精度, 而计算效率与粒子滤波相近.
2010, 36(9): 1356-1360.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01356
摘要:
针对网络环境下控制系统的协同设计问题展开研究. 首先应用工业网络特性建立了依赖于网络参数和控制参数的网络服务质量模型, 并且在此基础上分析了网络性能与控制性能的强耦合关系. 进而, 提出给定控制系统性能指标和网络资源受限条件下的控制参数和网络参数的联合优化设计方法. 最后通过实验证明本文方法的有效性.
针对网络环境下控制系统的协同设计问题展开研究. 首先应用工业网络特性建立了依赖于网络参数和控制参数的网络服务质量模型, 并且在此基础上分析了网络性能与控制性能的强耦合关系. 进而, 提出给定控制系统性能指标和网络资源受限条件下的控制参数和网络参数的联合优化设计方法. 最后通过实验证明本文方法的有效性.
