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基于障礙Lyapunov函數(shù)的多智能體系統(tǒng)誤差約束同步

基于障礙Lyapunov函數(shù)的多智能體系統(tǒng)誤差約束同步[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

帶誤差約束的多智能體同步除了要求多智能體的狀態(tài)同步以外,同時(shí)還要求同步誤差受給定的界約束。針對(duì)期望實(shí)現(xiàn)誤差約束的未知非線性領(lǐng)航-追隨者多智能體系統(tǒng),提出了一種分布式神經(jīng)自適應(yīng)同步控制方法。首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似智能體動(dòng)力學(xué)方程中的未知非線性項(xiàng),提出了一種新的分布式障礙Lyapunov函數(shù)來限制同步誤差,然后根據(jù)所提出的障礙Lyapunov函數(shù),通過穩(wěn)定性分析推導(dǎo)出分布式自適應(yīng)控制律。最后給出了一個(gè)仿真實(shí)例,驗(yàn)證了利用所提出的控制律可以實(shí)現(xiàn)同步誤差約束。

發(fā)表于:12/17/2020 1:10:06 PM

飛機(jī)舵機(jī)電動(dòng)伺服系統(tǒng)復(fù)合控制方法研究

飛機(jī)舵機(jī)電動(dòng)伺服系統(tǒng)復(fù)合控制方法研究[其他][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)飛機(jī)舵機(jī)電動(dòng)伺服系統(tǒng)存在多余力矩干擾不易抑制的問題,根據(jù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成及工作原理,建立了數(shù)學(xué)模型。設(shè)計(jì)了結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器參數(shù)整定、角速度前饋與力矩速度反饋的復(fù)合控制策略,提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定特性和加載精度。利用MATLAB仿真環(huán)境進(jìn)行了系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明,該方法不僅能夠有效抑制多余力,而且使系統(tǒng)具有良好跟蹤效果,完全能夠達(dá)到控制性能指標(biāo)的要求。

發(fā)表于:12/17/2020 1:02:50 PM

基于Anchor-free架構(gòu)的行人檢測方法

基于Anchor-free架構(gòu)的行人檢測方法[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

使用無預(yù)選框(Anchor-free)的檢測框架,設(shè)計(jì)了一種行人檢測算法。將深度殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNet)作為特征提取網(wǎng)絡(luò),與特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(FPN)結(jié)構(gòu)相結(jié)合,使用了多尺度預(yù)測的方式進(jìn)行預(yù)測。把目標(biāo)中心點(diǎn)和尺寸作為一種高級(jí)的語義特征,將含有更多細(xì)節(jié)信息的淺層特征圖和含有更多語義信息的深層特征圖進(jìn)行融合。在Citypersons數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,相較現(xiàn)有行人檢測算法,提出的算法在輕微遮擋、一般遮擋和嚴(yán)重遮擋情況下漏檢率分別提升了1.11%~3.01%,0.15%~6.55%和0.59%~6.39%,檢測效果更好。

發(fā)表于:12/17/2020 11:05:00 AM

增加直線約束的網(wǎng)格化2D相機(jī)運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法

增加直線約束的網(wǎng)格化2D相機(jī)運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法[其他][其他]

相機(jī)運(yùn)動(dòng)估計(jì)是視頻穩(wěn)像、視頻拼接等技術(shù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。網(wǎng)格變形模型可以在一定程度上解決傳統(tǒng)的單個(gè)2D仿射或單應(yīng)性變換模型難以處理的視差問題。在原CPW(Content Preserving Warping)算法的網(wǎng)格變形模型基礎(chǔ)上,添加直線保持約束,并根據(jù)特征點(diǎn)的分布和檢測出的直線結(jié)構(gòu)特征,自適應(yīng)地調(diào)整特征點(diǎn)約束、相似性約束和直線保持約束的權(quán)值。將三類約束均表示為二次項(xiàng),利用稀疏線性系統(tǒng)求解得到網(wǎng)格化的相機(jī)運(yùn)動(dòng)路徑。根據(jù)算法估計(jì)的相機(jī)運(yùn)動(dòng)對(duì)圖像進(jìn)行變形可以保持圖像中人眼較為敏感的直線結(jié)構(gòu)不被破壞,直觀地提升了視覺效果,有效減少了圖像變形帶來的失真。

發(fā)表于:12/17/2020 10:49:00 AM

基于屬性加密的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫安全檢測工具的設(shè)計(jì)與運(yùn)用

基于屬性加密的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫安全檢測工具的設(shè)計(jì)與運(yùn)用[模擬設(shè)計(jì)][信息安全]

提出網(wǎng)絡(luò)域數(shù)據(jù)密匙共享和準(zhǔn)入機(jī)制,創(chuàng)建新型數(shù)據(jù)庫密匙架構(gòu)。設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)屬性加密的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫安全檢測工具,就數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性加密,重組加密文件關(guān)鍵序列架構(gòu),在傳統(tǒng)CDM數(shù)據(jù)線性規(guī)劃算法的基礎(chǔ)上,引入加密文件序列信息,設(shè)計(jì)TRIE樹結(jié)構(gòu),將數(shù)據(jù)序列項(xiàng)轉(zhuǎn)換為字母ID,利用存儲(chǔ)容器存儲(chǔ)數(shù)據(jù)項(xiàng),建立Apriority數(shù)據(jù)序列索引,并生成索引檢索數(shù)據(jù)表,通過數(shù)據(jù)庫掃描,對(duì)異常項(xiàng)進(jìn)行隔離,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫安全檢測。仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示,應(yīng)用上述檢測工具,數(shù)據(jù)庫文件誤用異常檢測率提高了17%,偽裝攻擊攔截率提高20%,可以肯定有效地提高計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫信息的安全性。

發(fā)表于:12/17/2020 10:22:00 AM

基于圈復(fù)雜度的階段動(dòng)態(tài)符號(hào)執(zhí)行

基于圈復(fù)雜度的階段動(dòng)態(tài)符號(hào)執(zhí)行[其他][其他]

為了緩解動(dòng)態(tài)符號(hào)執(zhí)行不可避免的路徑爆炸等問題,提出了基于圈復(fù)雜度的階段動(dòng)態(tài)符號(hào)執(zhí)行CCSDSEM優(yōu)化算法。該算法通過計(jì)算約束判定條件為真的數(shù)量來衡量代碼的圈復(fù)雜度,然后依據(jù)圈復(fù)雜度的閾值進(jìn)行分階段動(dòng)態(tài)符號(hào)執(zhí)行,使動(dòng)態(tài)符號(hào)執(zhí)行梯度進(jìn)行,緩解路徑選擇指數(shù)爆炸,合理縮放符號(hào)執(zhí)行。最后在KLEE中實(shí)現(xiàn)CCSDSEM框架,并對(duì)測試程序做了檢測。CCSDSEM將符號(hào)執(zhí)行的運(yùn)行時(shí)間顯著縮短,提升了生成測試用例的數(shù)量。

發(fā)表于:12/17/2020 10:09:00 AM

一種虛實(shí)融合、智能隨需的安全服務(wù)平臺(tái)研究

一種虛實(shí)融合、智能隨需的安全服務(wù)平臺(tái)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展以及社會(huì)信息化進(jìn)程的加快,在信息安全防護(hù)領(lǐng)域出現(xiàn)了一種新的業(yè)務(wù)模式,即基于云計(jì)算環(huán)境的安全服務(wù)提供模式。針對(duì)現(xiàn)有安全服務(wù)平臺(tái)存在的服務(wù)對(duì)象以及需求響應(yīng)程度方面的局限性,設(shè)計(jì)了一種安全服務(wù)平臺(tái),將虛擬安全產(chǎn)品和實(shí)物安全產(chǎn)品相結(jié)合,為各類用戶提供動(dòng)態(tài)、按需的安全服務(wù),并對(duì)平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用模式進(jìn)行了詳細(xì)闡述,使得安全作為一種服務(wù),其所面向的用戶群體以及提供的服務(wù)產(chǎn)品種類都有了很大的擴(kuò)展,為安全服務(wù)新業(yè)務(wù)模式的推廣應(yīng)用提供了支撐。

發(fā)表于:12/17/2020 10:00:00 AM

工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全的主動(dòng)防御技術(shù)研究與實(shí)踐

工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全的主動(dòng)防御技術(shù)研究與實(shí)踐[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

傳統(tǒng)的以安全產(chǎn)品構(gòu)成的“封、堵、查、殺”的被動(dòng)式的安全防御難以面對(duì)日益嚴(yán)重的工業(yè)控制系統(tǒng)的定向網(wǎng)絡(luò)攻擊安全事件,構(gòu)建以業(yè)務(wù)為核心的網(wǎng)絡(luò)安全防御體系,方能確保所保護(hù)的工業(yè)控制系統(tǒng)應(yīng)用環(huán)境的可用性與穩(wěn)定性。從威脅主動(dòng)發(fā)現(xiàn)、威脅主動(dòng)抑制以及工業(yè)誘捕系統(tǒng)等技術(shù)進(jìn)行研究,構(gòu)建工業(yè)控制系統(tǒng)的主動(dòng)防御系統(tǒng),并實(shí)踐于真實(shí)的工業(yè)控制系統(tǒng)應(yīng)用環(huán)境。系統(tǒng)以面向業(yè)務(wù)安全運(yùn)營的態(tài)勢感知系統(tǒng)為控制中心,與融合AI技術(shù)的智能AI工業(yè)防火墻、智能主機(jī)安全防護(hù)系統(tǒng)、工控誘捕系統(tǒng)等智能檢測與防御安全設(shè)備實(shí)現(xiàn)智能防御聯(lián)動(dòng)的威脅閉環(huán)控制與處理的機(jī)制

發(fā)表于:12/17/2020 9:53:00 AM

一種面向軟件定義網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢感知方法

一種面向軟件定義網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢感知方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的飛速發(fā)展和新應(yīng)用的不斷涌現(xiàn),拒絕服務(wù)攻擊作為網(wǎng)絡(luò)層攻擊的一個(gè)典例始終是安全人員重點(diǎn)防范的對(duì)象,而新興的SDN網(wǎng)絡(luò)在控制層和基礎(chǔ)設(shè)施層同樣也有受到拒絕服務(wù)攻擊的風(fēng)險(xiǎn)。在現(xiàn)有的安全技術(shù)中,網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)獨(dú)特的優(yōu)勢使之能同時(shí)有效地用于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)與SDN網(wǎng)絡(luò)。研究了應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知的相關(guān)算法,并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于JDL多傳感器數(shù)據(jù)融合的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知模型,并將其應(yīng)用于SDN網(wǎng)絡(luò)中對(duì)拒絕服務(wù)攻擊的感知和評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示與單純使用IDS的方法相比,融合決策的誤報(bào)率和漏報(bào)率均有所下降,且輸出的態(tài)勢值具有一定的準(zhǔn)確度,符合系統(tǒng)安全管理人員直觀評(píng)估的結(jié)果。

發(fā)表于:12/16/2020 9:07:00 PM

應(yīng)用于衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的多頻圓極化天線

應(yīng)用于衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的多頻圓極化天線[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

設(shè)計(jì)了一款應(yīng)用于衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的多頻圓極化天線。天線由微帶單元與螺旋單元構(gòu)成,微帶單元采用疊層結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)北斗一代收發(fā)L/S雙頻段覆蓋;螺旋單元采用四臂螺旋結(jié)構(gòu)及多點(diǎn)饋電技術(shù)實(shí)現(xiàn)北斗B1和GPS L1頻段覆蓋。仿真結(jié)果表明,該天線各端口S11值低于-10 dB的帶寬為93 MHz(1 509~1 602 MHz)、12 MHz(1 610~1 622 MHz)和70 MHz(2 453~2 523 MHz),天線在B1頻段、GPS L1頻段、北斗L頻段及北斗S頻段的增益分別為6.19 dB、6.13 dB、3.47 dB和5.64 dB。該天線具有方向圖波束寬度寬、相位中心穩(wěn)定、低仰角增益高等特點(diǎn),天線各項(xiàng)指標(biāo)均滿足衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)對(duì)天線性能的要求。

發(fā)表于:12/16/2020 5:23:12 PM

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