时变移动通信系统的二进制反馈功率控制算法

蜂窝系统功率控制算法,主要集中于固定信道情形,并且大多数算法都需要两个或多个比特功率控制命令.考虑信道增益是时变的蜂窝系统功率控制问题,提出了一个新的二进制反馈功率控制算法,此算法仅需要一个比特功率控制命令.在一定假设条件下,证明了每一用户的信干比收敛于一个由信干比的目标值与功率控制步长所决定的特定范围之内.仿真结果表明提出的算法是可行的,可以应用于实际的移动通信系统.     

CDMA系统呼叫接纳控制

呼叫接纳控制是CDMA蜂窝系统无线资源管理的重要功能实体，本文根据接纳域体现参数分析了基于用户数、功率、干扰、剩余容量以及带宽的接纳控制算法，并就应用性能进行了探讨，最后结合研究热点及CDMA蜂窝系统特征分析了呼叫接纳控制算法的发展趋势．     

基于分组纠错码指导的多分辨率SIC算法

采用维纳均衡器和能量均匀分布扩频矩阵的SOFDM系统在频率选择性衰落信道中的误比特率小于OFDM系统,但是维纳均衡器的使用引入了子信道间干扰,且SOFDM系统的各子信道信干比相等,现有的相继干扰消除(SIC)算法无法有效地消除该干扰.为解决这一问题,文中提出了基于分组纠错码指导的多分辨率SIC算法,描述了该算法的子信道间干扰消除原理和实现过程,并通过计算机仿真验证了该算法的有效性.     

数据链中基于动态博弈的联合功率与速率控制

为了满足机间数据链多种业务功能的需求以及大数据量战场信息传输需求,需要对各节点传输速率和发射功率进行联合控制,提出了一种基于动态博弈的联合功率与速率控制算法.在速率与功率控制中同时引入动态博弈,解决了传输速率与发射功率的最优化问题,证明了该算法纳什均衡点的存在性和唯一性.通过算法仿真表明,提出的动态博弈算法与固定速率功率分配算法、传统的静态博弈联合控制算法相比,各节点的传输速率值至少提升了约50.92%,收敛速度提升了约50%,发射功率收敛速度提升了80%,使系统具备更强的稳定性和公平性.      

斜拉桥拉索MR模糊半主动控制研究

提出了使用MR阻尼器（Magnetorheological Damper）作为控制设备,模糊集为基础的半主动控制算法,并运用提出的算法对索-阻尼器系统进行了振动控制分析.本文方法的优势在于算法自身的鲁棒性、处理非线性问题的能力和不需要结构的精确数学模型,算法需要的输入变量少,可以解决实际工程中斜拉索的振动响应信息难以测量的困难.模糊算法的输出直接控制MR阻尼器的输入电压,与LQR-Clipped算法不同,MR阻尼器的输入电压可以是零与最大值之间的任意值.本文以实际斜拉桥拉索为例,分析了拉索在谐荷载及风荷载作用下的系统振动控制效果,数值结果表明,本文提出的模糊半主动控制算法比MR被动控制效果好,且可以减小需要的控制力,使MR阻尼器的功能得到了更好的发挥.     

蜂窝移动通信系统中信道借用指配策略的优化

分析了蜂窝移动通信系统信道指配策略中的一个重要策略－信用策略,包括最早出现的简单借用策略,到后来在此基础上发展而来的带信道序号的借用策略（ＢＣＯ）和带方向锁定的借用策略（ＢＤＣＬ）。在原指配策略的基础上,增加了共道信道中的被锁定信道在信道表中的位置和处理,澄清了原策略中在这一点上的模糊不清。同时,通过两个方面的措施优化了ＢＣＯ和ＢＤＣＬ算法,仿真结果表明优化的算法可以显著降低原算法的复杂性。     

Taylor级数展开法定位及其性能分析

讨论适合于TDOA定位的信道模型，分析1种典型TDOA定位算法－Taylor级数展开法，并针对其收敛问题提出改进方法。结合不同信道环境和蜂窝基站位置分布，对Taylor级数展开法的性能进行仿真，并就各种环境参数对算法性能的影响，与其它算法进行分析比较。     

CDMA系统时间切换空一时多用户检测

提出用于CDMA系统上行信道的利用时间转换技术的空一时多用户检测算法，并给出了具有阵列天线的CDMA系统的设计和分析．基于DCMA编码和它们的空间信息，提供了结合阵列形式的WLS多用户检测算法，推导出干扰加噪声率(SINR)和误码率(BER)的计算公式．仿真结果表明，WLS多用户检测器是有效的．有阵列天线的CDMA系统比目前CDMA系统有更高的系统容量和更好的性能．     

汽车离合器从动盘测试机电控系统设计

基于滑模控制算法和卡尔曼滤波算法的分析,设计了基于卡尔曼滤波的复合滑模控制算法,并将其应用于设计的离合器从动盘测试机的电控系统,以提高测试机的控制性能．经仿真分析验证,复合滑模控制算法比复合PID算法响应速度快,具有较好的稳态精度和跟踪精度,卡尔曼滤波算法能有效消除现场随机干扰和抑制了工频干扰．检测数据表明,测试机的位移和力矩检测精度分别达到了±0．005mm和±0．05N·m．     

基于能量与功率控制的TopDisc拓扑算法研究

拓扑控制是无线传感器网络的一个重要研究方向,选择良好的拓扑控制机制,能够提高网络通信效率并延长网络的生命周期。在TopDisc算法的基础上,提出了一种基于能量与功率控制的拓扑控制算法,在能量的引导下,通过调整节点的发射功率,生成更适合的网络拓扑结构。仿真实验结果表明改进的算法形成的簇的交叠更少,网络的生存时间更长。     

Price-based power control algorithm in cognitive radio networks based on monotone optimization

This paper considers a price-based power control problem in the cognitive radio networks(CRNs).The primary user(PU) can admit secondary users(SUs) to access if their interference powers are all under the interference power constraint. In order to access the spectrum, the SUs need to pay for their interference power.The PU first decides the price for each SU to maximize its revenue. Then, each SU controls its transmit power to maximize its revenue based on a non-cooperative game. The interaction between the PU and the SUs is modeled as a Stackelberg game. Using the backward induction, a revenue function of the PU is expressed as a non-convex function of the transmit power of the SUs. To find the optimal price for the PU, we rewrite the revenue maximization problem of the PU as a monotone optimization by variable substitution. Based on the monotone optimization, a novel price-based power control algorithm is proposed. Simulation results show the convergence and the effectiveness of the proposed algorithm compared to the non-uniform pricing algorithm.     

加速器磁铁电源PSO-LQR控制器设计与研究

磁铁电源是加速器的重要组成部分.该设计以磁铁电源为控制对象,并提出了基于PSO的磁铁电源LQR控制器的设计.首先,利用现代控制理论建立了磁铁电源的状态空间模型,而后采用粒子群算法对磁铁电源LQR控制器加权矩阵进行了优化,以保证能够为加速器快速地提供所需的磁场.仿真结果表明,该课题所采用的方法能够满足系统输出快速响应的要求,各项指标优于传统方法所得到的结果.     

Distributed cooperative coverage of mobile robots with consensus-based connectivity estimation

This paper deals with the discrete-time connected coverage problem with the constraint that only local information can be utilized for each robot. In such distributed framework, globM connectivity characterized by the second smallest eigenvalue of topology Laplacian is estimated through introducing distributed minimal- time consensus algorithm and power iteration algorithm. A self-deployment algorithm is developed to disperse the robots with the precondition that the estimated second smallest eigenvalue is positive at each time-step. Since thus connectivity constraint does not impose to preserve some certain edges, the self-deployment strategy developed in this paper reserves a sufficient degree of freedom for the motion of robots. Theoretical analysis demonstrates that each pair of neighbor robots can finally reach the largest objective distance from each other while the group keeps connected all the time, which is also shown by simulations.     

考虑追踪安全的地铁快慢车协同操纵节能优化

研究考虑追踪间隔要求和再生能利用的快慢车线路地铁列车协同操纵节能优化问题.首先,基于滚动优化思想将列车协同操纵全局优化问题分解为一系列的子问题,即每一列车进入下一区间前由中央控制器根据同一供电分区内其他列车的操纵方案和列车重量等实时运营信息,计算出站列车在下一区间的操纵方案.为延长牵引制动重叠时间、提高再生能利用,各列车尤其是快车允许途中二次牵引加速以配合其他列车进站制动.基于上述研究思路,本文以列车净能耗为目标构建了快慢车线路列车协同操纵节能优化模型,并设计了混合遗传算法进行求解.案例分析结果表明,与不考虑其他列车操纵的个体最优节能操纵方法相比,本文提出的协同操纵方法可节能3%以上,算法满足实时优化对计算效率的要求.     

考虑追踪安全的地铁快慢车协同操纵节能优化

研究考虑追踪间隔要求和再生能利用的快慢车线路地铁列车协同操纵节能优化问题.首先,基于滚动优化思想将列车协同操纵全局优化问题分解为一系列的子问题,即每一列车进入下一区间前由中央控制器根据同一供电分区内其他列车的操纵方案和列车重量等实时运营信息,计算出站列车在下一区间的操纵方案.为延长牵引制动重叠时间、提高再生能利用,各列车尤其是快车允许途中二次牵引加速以配合其他列车进站制动.基于上述研究思路,本文以列车净能耗为目标构建了快慢车线路列车协同操纵节能优化模型,并设计了混合遗传算法进行求解.案例分析结果表明,与不考虑其他列车操纵的个体最优节能操纵方法相比,本文提出的协同操纵方法可节能3%以上,算法满足实时优化对计算效率的要求.     

BLIND DIFFERENTIAL ADAPTIVE MULTIUSER DETECTION

IntroductionThe problem of combating multi- access interfer-ence ( MAI) in CDMA systems has receivedgreat attention recently[1～ 3] . In Ref. [4 ] ,M.Honig employed a blind adaptive multiuser de-tector based on the minimization of mean- out-put- energy( MOE) to overcome MAI,and itre-quired no more knowledge than did the conven-tional single- user receiver.Surplus energy wasemployed to suppress the effects of multi- accessinterference and thus provided an optimal detec-tion solution. The…     

基于动态规划算法的增程式电动汽车能量管理策略优化

提出了一种动态规划改进算法, 根据约束条件确定未来可达状态序列, 通过计算离散状态点间的转移代价, 在保证求解精度的同时, 降低了离线优化计算量; 利用改进动态规划算法设计了增程式电动汽车能量管理策略, 根据能量管理优化问题特点, 建立了动力系统模型和适用于全局优化求解的系统状态方程, 并确定了以动力电池荷电状态为系统状态量和增程器发电功率为系统控制量; 在迭代计算过程中, 将发动机燃油费用和动力电池电能费用之和作为目标函数, 构建了基于北京主干道不同行驶里程仿真工况, 得到了驱动电机需求功率最优分配结果; 提取了增程器启停状态与动力电池荷电状态和驱动电机需求功率二者之间的控制规则, 利用最小二乘法对增程器功率分流比与驱动电机需求功率的分布规律进行拟合, 建立了基于优化规则的能量管理策略。仿真结果表明: 对于行驶里程为100km的仿真工况, 动态规划改进算法计算时间为7 239s, 与经典动态规划算法相比计算效率提高了78.2%;基于优化规则的能量管理策略能够获得类似动态规划改进算法的控制效果, 2种控制策略的动力电池荷电状态误差小于2.5%;相比实车电能消耗-电能维持型控制策略, 基于优化规则的控制策略能够使整车经济性提高5.4%, 使燃油经济性提高7.9%。      

基于粒子群优化模糊控制器的电动汽车再生制动控制策略研究

为提高电动汽车一次续驶里程,引入双锂离子电池组供电模式和电机再生制动能量回收系统,设计电动汽车的动力系统结构.通过对电动汽车制动模式进行分析,提出了基于粒子群优化算法的电机制动力矩模糊控制策略,并给出粒子群优化策略的算法实现.通过硬件在环仿真,证实了该控制策略能提高能量利用率.