杨文 作品数:11 被引量:88 H指数:5 供职机构: 华东理工大学信息科学与工程学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 上海市教育委员会重点学科基金 国家教育部博士点基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 理学 自然科学总论 更多>>
异质影响网络中的一致性问题 本文考虑了一种基于动态网络模型的多智能体系统,其中一群智能体以相同的绝对速率在平面上移动。在任一时刻,每个智能体下一时刻的方向等于此刻它自己的方向与能够影响它的那些智能体方向的平均值。每个智能体的影响能力由它的影响半径来... 杨文 汪小帆文献传递 带丢包一致性卡尔曼滤波算法优化 被引量:4 2012年 针对无线传感网络在实际应用中存在的丢包问题,以最小化均方估计误差为目标,提出一种带丢包的最优一致滤波算法,对收敛性进行初步分析。应用数值仿真验证算法的稳定性,并与已有的经典滤波算法进行比较;当网络拓扑结构固定时,比较最优一致滤波算法与已有经典算法分别在系统稳定和不稳定状态下的估计性能;研究网络拓扑结构对算法的影响。研究结果表明:随着通信半径增大,算法估计精度越高。 卢小萍 杨文 侍洪波关键词:一致性 卡尔曼滤波 传感器网络 网络丢包 卡尔曼一致滤波算法综述 被引量:31 2011年 以应用传感器网络进行分布式估计为研究背景,对卡尔曼一致滤波问题进行综述.系统地介绍了各种卡尔曼一致滤波算法,其中包括几种典型的基础算法、自适应估计算法、优化算法以及带丢包、带牵制控制等滤波算法.最后,对卡尔曼一致滤波算法的进一步研究方向进行了展望. 杨文 侍洪波 汪小帆关键词:卡尔曼滤波 带丢包一致性滤波算法研究 被引量:27 2010年 提出了一种基于一致性的分布式滤波算法,针对实际应用中存在的网络丢包问题,重点研究了有丢包时的分布式滤波算法,通过理论分析给出了估计误差系统收敛的充分条件.应用数值仿真将本文提出的算法与已有的经典滤波算法分别在理想状况与有丢包状况时进行比较,研究表明本算法在丢包时具有较优的滤波效果.并进一步研究了一致性步长对估计误差协方差的影响,发现存在估计误差达到最小值的最优步长.最后,研究了丢包率对算法的影响,发现起"领导"作用的传感器在滤波时发挥重要作用,可通过控制这些传感器的丢包率来减小丢包对整个网络系统的影响. 王帅 杨文 侍洪波关键词:卡尔曼滤波 传感器网络 多智能体系统 城市化背景下的失地农民问题研究 -以南京市桥北地区为例 杨文关键词:URBANIZATION 基于并行卡尔曼滤波器的锂离子电池荷电状态估计 被引量:7 2021年 针对新能源电动汽车的电量显示与安全管理问题,对其锂离子电池的荷电状态展开研究,提出了基于并行卡尔曼滤波器的全寿命下的电池荷电状态(state of charge,SOC)估计算法。建立了电池Thevenin一阶RC等效电路模型,通过开路实验的数据处理获取静态OCV-SOC关系表达式,并利用具有动态遗忘因子的最小二乘法对模型参数进行了辨识。以安时积分法为状态传递方程,在扩展卡尔曼滤波的基础上利用最大似然估计准则使模型噪声协方差具有自学习能力。考虑模型参数随电池寿命衰减而改变的问题设计并行结构的滤波器来分别进行电池状态估计和参数修正,保证了数据传递中的纯洁性和独立性,从而实现了全寿命下的SOC估计。经过仿真实验验证算法的快速收敛性与实时性,估计精度在2%以内。 朱奕楠 吕桃林 赵芝芸 杨文关键词:电动汽车 锂离子电池 扩展卡尔曼滤波 SOC估计 社会网络中观点动力学的安全性分析 被引量:2 2020年 该文考虑了社会网络中带有恶意观点注入的观点动力学。首先,基于DeGroot模型提出了恶意攻击者不断向网络中注入恶意观点的动力学模型,并证明了在该模型中所有个体都将收敛到攻击者的恶意观点。其次,研究了在资源受限的情况下攻击者攻击的节点对网络收敛速率的影响,为抵御攻击者的恶意攻击提出了有效的防御机制,进一步获得了个体稳态下的观点差。最后通过数值仿真验证了网络中节点角色与观点收敛速率的关系,并证实了防御机制的有效性。 苏霜萍 杨文 赵芝芸关键词:防御机制 网络安全 一致性问题综述 本文较为系统地论述了多主体网络系统的一致性问题的发展和研究现状,对各种一致性协议和不同的收敛性分析方法、以及与其他控制技术的结合和应用进行了总结。对一致性问题研究的一些前沿领域,如复杂网络中的一致性问题、基于卡尔曼滤波的... 杨文 汪小帆 李翔关键词:多主体系统 合作控制 复杂网络 文献传递 多智能体系统一致性问题研究 近年来,随着分布式网络及多智能体系统的迅速发展,合作协调控制成为控制领域研究的一个热点。一致性问题作为多智能体之间合作协调的基础,受到来自各个领域研究者越来越多的关注。在多智能体系统中,“一致性”是指智能体就某些状态量趋... 杨文关键词:智能体系统 分布式网络 合作控制 时滞系统 基于随机有限集的信息物理系统状态估计 被引量:8 2022年 状态估计一直是信息物理系统(CPS)的基本问题之一。目前,状态估计主要采用以卡尔曼滤波及其扩展形式等为代表的随机过程方法。不同于已有研究,从信息融合的角度,提出了一种基于随机有限集的状态估计方法。通过将系统状态和传感器观测分别建模为随机有限集,并采用集贝叶斯滤波器及其粒子实现迭代求解,实现了对CPS状态的精确估计。最后,仿真结果验证了所提方法的可行性。 杨超群 张恒 何立栋 杨文关键词:信息物理系统 状态估计 随机有限集