含饱和、死区和时滞的主动悬架PID控制器设计

饱和、死区和时滞都是作动器常见的非线性现象,容易导致主动悬架系统性能下降甚至不稳定。建立1/4车体主动悬架系统动力学数学模型,运用描述函数法表述系统饱和、死区特性,通过欧拉公式描述系统时滞特性,得到含饱和、死区和时滞非线性的主动悬架系统传递函数模型。针对含PID控制器的主动悬架闭环控制系统,采用奇异频率解耦法获得矩阵形式的Hurwitz条件,再通过图解法获得PID控制器参数稳定范围。建立主动悬架仿真模型,实例研究闭环系统输出响应及非线性因素的影响。结果表明,所设计的PID控制器能保证非线性悬架正常稳定工作,可有效降低悬架系统的振动幅值,且对饱和、死区和时滞非线性因素具有一定的鲁棒性。该PID控制器设计方法可以方便地应用于工程实际,有利于提高非线性主动悬架的系统性能。     

一种主动扩散式的位置隐私保护方法

随着基于位置的信息服务的日益普及,位置信息的隐私保护已逐渐成为了一个突出的安全问题.因此,提出了一种基于主动共享机制的位置隐私保护方案,该方案引入位置服务信息的邻近共享机制,通过在邻居节点主动共享位置服务信息,有效降低了移动用户对位置服务器的依赖,从而提高了其位置信息的隐私性.论文分别采用病毒传播模型和仿真实验对方案进行理论分析和有效性验证.     

自组网环境下基于模糊控制的自适应动态源路由协议

自组网是由一组带有无线收发装置的移动节点组成的一个能够支持多跳的临时性的计算机通信网络，大多数节点是由有限寿命的电池来提供的，因此能量保护策略成为设计该类网络路由协议的一个重要依据．同时，拓扑的动态变化是该类网络的另一主要特征，它将影响路由的稳定性．通过对节点当前剩余电池能量和邻居节点之间链路稳定性的观察，并使用模糊逻辑控制策略，文中提出了一种基于动态源路由的自适应路由协议，仿真表明该协议有效地延长了网络的生存时间，并提高了报文提交率．     

一种新的基于DSR的移动自组网节能路由策略

移动自组网是由一组带有无线收发装置的移动节点组成的一个支持多跳的临时性的网络自治系统。由于移动自组网的大多数节点是由有限寿命的电池来提供的，因此能量保护策略成为制定路由协议的一个重要依据。该文提出了一种新的基于动态源路由协议的节能路由策略。仿真表明该策略有效地延长了网络的生存时间。并很好地均衡了节约能耗和保护网络传统性能的需求。     

基于可信度的LEACH拓扑算法改进

由于节点能量受限,本文在分析了无线传感器网络的LEACH拓扑算法的基础上,提出了一种基于节点的可信度和剩余能量的改进算法,最大限度地降低了由于节点的不安全而引起的数据包丢失及能量损耗问题,并有效地改善了节点间的负栽平衡,延长网络的生存时间。     

基于CMAC神经网络的人脸表情识别

针对BP等全局性神经网络收敛速度慢和局部极小的存在,用于人脸表情分类时,不仅实时性难以达到要求,而且识别精度也存在不确定性。为提高速度,加快收敛,提出一种基于局部性CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）神经网络的人脸表情识别方法。先对样本图像进行预处理,提取感兴趣的脸部区域,通过K-L（Karhunen-Loeve）变换对处理后的图像提取眼、嘴和鼻等重要特征点的位置和局部几何形状作为识别特征得到感兴趣的表情区域。最后将待测表情与标准表情的欧氏距离作为CMAC神经网络的输入,表情类型作为网络输出,对人脸7种典型表情进行识别。实验结果表明,基于CMAC的方法能有效地识别人脸表情,而且算法简单,学习速度快,可用于需要实时分析人脸表情的场合。     

JPPF在构建高性能ETL过程中的应用

数据仓库中数据规模的不断膨胀和数据实时性需求的提高使得对ETL过程性能要求越来越高.通过对并行处理框架JPPF分析,提出了利用JPPF构建高性能ETL系统架构方案和一种ETL数据处理任务提交算法.经过测试和性能对比证明了该方案在处理包含大规模计算任务的ETL过程优势明显.     

无线传感器网络中一种安全高效的共享密钥发现协议

在无线传感器网络的安全体系结构中,密钥预分配方案占据着极其重要的位置。现有密钥预分配方案中的共享密钥发现协议不能很好抵抗智能攻击,而且通信和计算代价高。在对各种典型的共享密钥发现协议的特点进行详细分析的基础上,利用秘密同态和布隆过滤器,提出了一种安全高效的共享密钥发现(ERSD)协议。性能分析和仿真结果表明,该方案在较小的通信和计算代价情况下,就可以有效地抵抗智能攻击。     

云存储服务中可证明数据持有及恢复技术研究

云存储可以实现任意地点、任意时间、任意数据访问及保障法规遵从的需求等.对存储需求不可预测、需要廉价存储的用户来说,按需购买存储容量的云存储与一次性购买整套存储系统相比显然会带来更多的方便和效益,且云存储在为用户节省投资的同时也节约了社会资源与能源.但是,因为云存储的安全性、可靠性及服务水平等还存在众多问题亟待解决,所以云存储还未得到人们的广泛认可与使用.当用户将数据存放在云存储中,他们最关心的是数据是否完整无误;如果出现故障,是否可以恢复其数据.所以,在云存储中只有让用户可以验证存储服务提供者正确地持有其数据,且当检测到错误时可实现数据恢复,他们才可放心地使用云存储.综述了可证明数据持有及恢复技术在国内外的研究现状,讨论了云存储服务的安全性与可靠性需求,并研究云存储服务对可证明数据持有及恢复方案的特殊要求,从而明确在云存储环境下可证明数据持有及恢复技术的研究方向.     

基于神经网络的系统建模研究

从基本的神经网络结构出发,构建了一个多输入单输出的神经网络系统,使用这个模型对电容柜各组数据的最大值进行预测,取得了良好的效果。继而改进上述神经网络模型,加入循环迭代操作,得到了动态的预测效果。从Matlab仿真结果中看到,对最大温度和将来温度的预测都有良好的效果,为进一步做故障诊断、预测控制打下了基础,使用Matlab编程来实现软件的仿真为将来进一步做软件的移植和通用做好了准备。