一、Internet中的数据包错序研究（论文文献综述）
刘丹[1]（2020）在《基于不完全信息的网络化系统的递推滤波研究》文中研究指明网络化系统的滤波问题是当今控制领域的热点问题之一,随着网络化系统在军事、交通、医疗及电网等各个领域的广泛应用,网络化系统的滤波问题很快吸引了大量研究者的关注.由于网络本身的特性（带宽受限、通信能力有限等）以及突然的环境扰动,测量信号经由网络传输时会不可避免地出现数据丢失或部分信息可用的现象,我们称这类现象为不完全信息现象.不完全信息现象对系统性能造成的影响使得传统的滤波方法需要不断地拓展与创新,给相应的滤波理论的研究带来了新的挑战.因此,发展一些新方法来解决基于不完全测量信息的网络化系统的滤波问题是一个亟待解决且极具挑战性的研究课题.本论文旨在探讨几类网络化系统在不完全信息情形下的递推滤波问题.本文的研究内容主要分为两个部分.第一部分主要针对由传输时滞诱发的数据包错序以及测量信号量化等不完全信息现象,研究非线性随机系统及随机参数系统的递推滤波问题,基于Riccati-like差分方程的解,利用矩阵求导法给出递推形式的滤波器增益,从而设计行之有效的滤波器对所研究的系统进行更精确的状态估计.第二部分则是基于上面的研究结果,利用通信协议和部分节点的输出,来深入研究复杂网络在不完全信息影响下的递推滤波问题,设计相应的递推滤波器来估计系统状态,并且利用随机分析技术及Lyapunov稳定性理论对其估计误差的有界性进行了相关分析.根据研究内容的不同,本文可分为如下五个方面:（1）研究一类具有数据包错序的非线性离散随机系统的递推滤波问题.首先,考虑随机传输时滞以及随机传输时滞诱发的数据包错序这两个现象对测量输出的影响,讨论随机传输时滞与其诱导的数据包错序之间的关系.然后,借助一组服从某种概率分布的独立同分布随机变量,来刻画发生在从传感器端到滤波器端通道的有界的随机传输时滞.接着,基于随机传输时滞数学期望的整值函数,构造一个新颖的递推滤波器,该滤波器能够在某种程度上补偿数据包错序现象带来的影响.进一步,利用Riccati-like差分方程的解来得到滤波误差协方差的上界,并设计合适的滤波器增益将得到的滤波误差协方差的上界局部最小化.（2）研究一类具有数据包错序以及随机非线性的离散时变系统的弹性滤波问题.其中所研究的系统同时考虑确定和随机这两种非线性情形.由于通信网络的能力有限,数据在经由网络传输过程中会产生时滞,而传输时滞造成的直接结果便是数据包在传感器到滤波器的通道中出现错序现象.我们利用服从已知概率分布的随机变量来刻画这种有界的随机传输时滞,并且进一步考察它对滤波器性能的影响.接着,通过对随机传输时滞的数学期望进行四舍五入,构造一个可行的递推滤波器.在所构造的滤波器的框架下,进一步探讨滤波器增益随机波动的弹性问题.基于上述讨论,针对存在随机非线性和数据包错序两种现象情形下的非线性随机系统,设计一个递推的弹性滤波器,在既能抵御增益变化又能补偿数据包错序的同时,确保滤波误差协方差的上界存在.（3）研究一类具有测量量化和数据包错序的离散随机参数系统的递推滤波问题.测量信号在经由网络传输之前先通过一个对数量化器进行量化处理,此外,数据包在传输的过程中不携带时间戳,那么在这种情况下,滤波器无法知晓所接收到的数据包的发送时刻,从而便无法获知该数据包相应的传输时滞.因此,假设传输时滞以随机的方式发生在通信网络中,并且服从某种已知的概率分布.在随机参数矩阵、测量信号量化以及数据包错序现象同时存在的情形下,设计一个新颖的递推滤波器来确保滤波误差协方差的上界存在.最后,利用随机分析技术对估计误差的有界性进行分析,并且得到估计误差在均方意义下有界的充分条件.（4）研究一类具有Round-Robin通信协议和数据包错序的随机复杂网络的递推滤波问题.在信号采样过程中考虑由时滞引起的数据包错序现象,并且采用一组服从已知概率分布的随机变量来刻画时滞.为减轻网络的通信负担,引入Round-Robin 协议来调度传感器节点的传输顺序,在 Round-Robin 协议的调度下,每一时刻只允许一个传感器节点发送其数据.基于经历数据包错序和通信协议后新的测量信号,设计一个递推滤波器确保滤波误差协方差的上界存在,并且通过选择适当的滤波器参数来使得该上界达到局部最小化.此外,进一步利用Lyapunov稳定性理论给出保证估计误差在均方意义下有界的充分条件.（5）研究一类具有切换拓扑的离散随机复杂网络的递推滤波问题.利用网络中一部分节点而非全部节点的测量输出来对整体网络的状态进行估计,即所谓的基于部分节点的状态估计问题.对于复杂网络的拓扑结构,引入一系列服从Bernoulli分布的随机变量来刻画该网络的切换规则.接着,通过对非线性函数进行泰勒级数展开,更精确地表达出线性化误差的高阶项,从而进一步解决系统中非线性函数线性化过程给数学推导带来的困难.基于扩展Kalman滤波的框架提出一种新颖的递推滤波器,确保滤波误差协方差的上界存在,通过矩阵求导法获得各个时刻的增益矩阵,进而优化滤波误差协方差的上界.最后,利用随机分析理论证明在给定条件下估计误差是均方指数有界的.
袁小昊[2]（2020）在《基于事件触发的Delta算子网络化控制系统故障检测》文中研究指明随着我国无线通信技术和计算机技术的高速发展以及实际工程中日益增长的需求,网络化控制系统得到了学者们广泛的研究。相较于传统的控制系统,网络化的引入给控制系统带来了较高的结构灵活程度和易于诊断维护的优点。然而,在控制回路中引入通信网络会造成时滞、丢包等网络诱导现象,增加了控制系统分析的复杂程度和控制问题研究的难度。故障普遍存在于高度复杂的工业系统中,若不能及时检测和处理系统故障,将造成严重的后果。及时有效地检测故障信号对一个控制系统的可靠性和安全性具有重要的意义。网络化控制系统的应用大多基于数字化平台,使用被控对象、采样器、控制器、执行机构之间构成的通信网络。在高速采样的条件下,Delta算子离散化方法因具有能够较好地统一连续时间系统与离散时间系统的特性,是近年来研究的热点问题。考虑尽可能高效地利用有限的网络带宽,采用事件触发机制代替传统的基于时间周期的控制策略是目前研究的重点问题。事件驱动机制下,网络系统的故障诊断问题得到学者们越来越多的研究兴趣。本文以网络环境下由Delta算子离散化得到的控制系统为研究对象,对Delta算子网络化控制系统的故障检测、控制器设计等问题展开研究,具体研究内容和创新点如下:（1）由Delta算子离散化得到高速采样系统,采用参数可调节的基于事件的控制策略。事件触发参数同时考虑当前网络环境中网络带宽的利用率和故障的发生概率;（2）针对Delta算子网络化控制系统,考虑传感器与故障检测滤波器,控制器与执行器之间存在无线通信网络。构建新型的传感器采用事件触发机制的故障检测残差系统,利用δ域的Lyapunov稳定性理论及线性矩阵不等式,分析使残差系统具有渐近稳定性和H∞性能的条件,进行故障检测与控制。通过数值仿真算例,验证所提出的协同设计方法的有效性;（3）在前述研究的基础之上,进一步研究传感器与故障检测滤波器之间的无线通信网络中存在数据丢包的情况。通过引入符合伯努利分布的网络丢包,同时考虑事件触发机制和时变时滞,构建网络环境下基于Delta算子的闭环残差系统模型。使用均方意义下Lyapunov渐近稳定性理论和分析方法,以及线性矩阵不等式,进行故障检测滤波器和基于观测器的控制器的协同设计与参数求解,使系统满足均方渐近稳定性和H∞性能。结合实际系统的模型设计仿真实验,进行验证;（4）构造新的δ域的Lyapunov-Krasovskii泛函。在残差系统稳定性分析的过程中,通过引入Reciprocally Convex Combination引理来降低故障检测滤波器设计的保守性,使用YALMIP工具箱求解故障检测滤波器和控制器的参数。
王连耀[3]（2020）在《若干网络环境下基于事件触发机制的网络控制系统控制综合》文中提出近些年,由于网络通信技术的不断革新,网络控制系统取得了重大发展。然而,通过网络传输控制信号也带来了通信时延、数据丢包等问题,这些问题为系统的分析和综合带来诸多挑战。现有驱动方式分为时间触发方式和事件触发方式。时间触发控制需要进行信号的频繁通信,会造成网络资源的浪费和系统能耗的增加,突出网络环境因素对系统性能的影响。相比之下,事件触发控制因为可以在系统运行时根据被控对象状态进行按需控制,可有效节约系统资源,受到了广泛关注。基于以上现状,本文考虑若干网络环境因素的影响,研究了以下内容:（1）考虑具有时变时延的非理想网络环境,研究了事件触发机制网络控制系统的稳定性分析与控制器设计问题。为了降低数据通信率,提出了一种兼顾状态误差相关型和无关型事件触发通信机制优点的周期事件触发通信方案。通过构造一种新颖的Lyapunov函数,给出了系统渐近稳定的判定准则,并基于该准则完成了稳定控制器的设计。通过仿真验证了提出的控制方案可有效节省系统资源。（2）考虑时延、扰动的影响,研究了事件触发机制作用下非均匀采样网络控制系统H?控制问题。假设采样周期是可变的,充分利用时滞系统建模方法,建立了一个与事件触发阈值参数和时延信息密切相关的时滞系统模型。基于Lyapunov稳定理论与LMI方法,得到了系统H?控制稳定的判据,并基于该判据设计了反馈控制器。利用Jensen不等式与自由权矩阵方法处理积分项,降低了系统保守性。通过对系统仿真,验证了所提出方案的优越性与有效性。（3）考虑系统存在时延与扰动的情况,研究了基于事件触发网络控制系统动态输出反馈控制器协同设计问题。为了降低数据通信率,提出一种周期事件触发通信方案,并建立一个包含事件触发阈值参数、网络时延信息及控制器增益矩阵的时滞系统模型。基于Lyapunov稳定理论与Wirtinger不等式方法,提出了一个闭环系统渐近稳定的定理,并给出一种事件触发阈值参数和动态输出反馈控制器的协同设计方法。通过仿真实例,验证了方案的可行性。
罗莉[4]（2019）在《忆阻神经网络同步控制的研究》文中研究说明与传统的神经网络相比较,忆阻神经网络能建立更加接近人脑大小、结构的高度集成神经系统。从而,它可以有效地模拟人脑神经细胞的学习、记忆和判断等功能。忆阻神经网络具有记忆性、自适应性和高度并行处理能力。忆阻神经网络的同步控制普遍应用于模式识别、组合优化、保密通信、函数逼近等领域。在实际的同步控制系统中,有时候信号传输需要依赖于一般通信网络。比如,无线网络中的保密通信,机器人在恶劣环境下的协同合作以及多智能体分布编队控制。将忆阻神经网络应用到网络化同步控制系统中进行建模与分析,通过对控制系统的异地控制和远程操作能实现更多领域的应用。此外,复杂动态网络的同步广泛应用于通讯网络、生物系统、电力系统和信息科学等领域。含有忆阻神经网络节点的复杂动态网络可以在不同层次上模拟大脑神经系统的结构和功能,并且可用于机器人路径规划,无人机协同控制、保密通信和卫星编队。本论文将忆阻神经网络应用到复杂网络中,对以忆阻神经网络为节点的复杂网络进行建模,分析其在控制器作用下同步于独立忆阻神经网络的条件。在此基础上,采用分布式事件触发方法分析了复杂忆阻神经网络的网络化同步控制。本论文对忆阻神经网络的同步控制进行研究,其主要的研究内容如下:1)忆阻神经网络的网络化同步控制。考虑网络中存在的延迟、丢包和随机扰动等问题,建立了基于通信网络的误差系统模型。运用Lyapunov方法和线性矩阵不等式（Liner matrix inequality,LMI）技术,推导出使误差系统在均方意义下全局渐近稳定的时滞依赖充分条件,同时相应的控制器参数可以通过LMI工具箱得到。2)基于事件触发的忆阻神经网络同步控制。在网络化同步控制系统中引入了基于输出的事件触发器,设计了一种基于事件触发的输出反馈H?控制器,使响应和驱动系统的状态响应达到均方意义下的指数同步。同时,该控制器保证了同步误差的H?性能。3)复杂忆阻神经网络的同步控制。研究复杂忆阻神经网络在控制器作用下的指数同步问题,利用Lyapunov方法和笛卡尔积技术,以LMI的形式给出复杂忆阻神经网络的所有子节点与期望轨迹同步的判据以及控制器设计方法。4)基于分布式事件触发的复杂忆阻神经网络同步控制。针对复杂忆阻神经网络的多个子节点设计了多个事件触发器。在数据包处理（Data packet process,DPP）的机制下,将误差系统建模为时滞系统,利用Lyapunov泛函方法给出了保证误差系统全局渐近稳定的充分判据,并给出基于LMI的分布式事件触发条件和控制器协同设计方法。
申玉斌[5]（2018）在《电力CPS功角与DoS攻击下频率的稳定控制研究》文中认为为提升高效、便捷和灵活的电力输配能力,现代电力系统在发电、输电、配电和用电环节均呈现规模日益增大、信息网络深度融入和控制技术广泛嵌入等特点,形成了融合电力物理系统与信息系统的电力信息物理系统（电力CPS）。当电力系统缺乏阻尼产生低频振荡以及工业生产等用电需求导致负荷突变时,电力系统功角和频率稳定性会相应发生改变,进而造成母线电压波动甚至地区停电事故。电力CPS的快速发展促进了同步相量测量技术与广域测量系统的广泛应用,远程测量单元实时采集电网全局信息,通过网络系统使调度控制中心对电力系统进行远程监测和控制,实现电力系统本地控制与网络化远程监控相结合,形成局部控制与全局协调控制共存的分层网络化系统结构,为提高电力系统功角和频率的稳定控制性能提供支撑。电力CPS使用的通信网络主要有以太网、无线通信以及GPS卫星通信等。通信网络带宽有限导致产生网络诱导延时、数据包丢失和错序等问题;同时实际环境存在的多源干扰也给电力系统功角稳定控制带来不可忽视的影响；此外,DoS等恶意网络攻击会造成通信网络和信息系统失效,使得调度控制中心无法对频率偏差进行实时远程监控,从而扩大电力系统频率失稳的故障范围。因此,为提高电力CPS网络化系统对功角和频率的稳定控制性能,降低网络化系统缺陷带来的影响,针对电力CPS功角与DoS攻击下频率的稳定控制问题,本文展开探索研究,主要贡献概括如下:（1）针对电力CPS单发电机组网络化自动电压控制系统中噪声干扰降低发电机功角稳定精度的问题,首先设计了 ZOH和LZOH排序策略以解决数据包错序,然后提出了抑制系统噪声干扰的H2/H∞滤波器设计方法,理论分析了误差系统平均指数稳定性,最后仿真实验验证了网络延时和噪声环境中滤波器在两种排序策略下,根据期望衰减率,能够使发电机功角偏差与转子电角速度偏差趋于稳定,从而提高了功角稳定精度要求。（2）针对电力CPS多区域网络化阻尼控制系统中区域间低频振荡对多发电机组功角稳定性影响的问题,首先考虑通信网络诱导延时以及有限带宽约束,设计了改进的事件触发机制,建立了融合事件触发参数和网络诱导延时的系统模型,理论分析了系统渐进稳定性并给出了稳定性判定条件,然后为了获得时滞稳定范围并降低系统保守性,提出了时滞边界范围、事件触发机制参数和H∞性能指标的协同设计方法,最后仿真实验模拟具有外部扰动以及延时的网络化系统环境,采用设计的鲁棒H∞控制器,验证了多区域发电机组的功角稳定控制性能。（3）针对电力CPS单区域网络化负荷频率控制系统中间断性DoS攻击阻断采样数据通信的问题,首先考虑DoS攻击特性建立了网络化负荷频率控制闭环系统模型,理论分析了系统指数稳定性,给出了指数稳定性条件,然后建立了间断性DoS攻击强度（即DoS攻击与无DoS攻击的时间比例关系）与频率稳定性之间的定量关系,最后仿真实验比较分析了不同DoS攻击强度对电力CPS单区域网络化负荷频率稳定性的影响,验证了所提方法的正确性。（4）针对电力CPS多区域网络化负荷频率控制系统中间断性DoS攻击影响全局采样数据通信问题,首先分析多区域网络化负荷频率控制系统互联结构,然后设计了二次型事件触发器以提高通信效率,进一步分析间断性DoS攻击对事件触发条件的影响,在此基础上建立了闭环切换控制系统模型,理论分析了系统指数稳定性,并给出了 DoS攻击强度与多区域频率稳定性之间的定量关系,最后仿真实验分析比较了在不同DoS攻击强度下,全局数据通信量的变化情况以及负荷频率稳定性所受到的影响,验证了频率稳定性判定指标的指导作用。
付伟[6]（2017）在《网络控制系统长时延和丢包的主动补偿控制方法研究》文中指出通过网络形成反馈的控制系统称为网络控制系统（NCS）。将分布于各地的控制节点用网络连接起来实现远程控制系统成为了控制领域的趋势和研究热点。相对于传统点对点的连接方式,网络控制系统有很多优点,比如成本低、重量轻、易于安装和维护,具有较高可靠性和灵活性。但数据在网络传输过程中会遇到一些不可避免的问题,比如网络时延、数据包错序和丢失、量化以及通讯受限等等。特别是其中的网络时延和数据包丢失现象,它降低了系统性能,甚至导致系统变得不稳定。网络的存在使得面向本地控制的传统控制理论不能直接应用。因此,研究适用于网络环境下的先进控制策略并分析系统稳定性,不仅具有重要的理论意义,也有广泛的应用前景。本文针对网络特性研究主动补偿控制方法,在保证系统稳定的情况下降低网络长时延和数据丢包带来的不利影响。论文的主要内容可以概括如下:（1）研究一种基于模型预测控制的网络时延主动补偿控制方法。控制器的状态反馈增益不为固定值,而是根据不同的反馈通道时延动态调整。针对数据丢包现象,不采用维持上一个信号的ZOH方法,而是设立延迟补偿器,对数据丢包进行动态补偿。对于网络同时存在长时延和丢包的情况,设计了控制信号的选取规则。对控制策略的可行性问题进行了分析,研究了闭环系统的建模问题并选取Lyapunov函数分析系统的稳定性。（2）结合状态反馈预测控制方法与事件触发机制,提出一种预测触发的网络控制方法,在保证系统稳定的前提下,有效降低网络数据通信量。在控制端设置与传感器端相同的触发机制,控制器不是在每个采样周期都有输出,因此系统状态与触发机制之间存在较强耦合性。控制器预测将来的系统触发状态,以此计算多步预测控制量。控制器增益不是固定值,而是根据不同的触发间隔时间取不同的值。根据控制特点,设计了一种新形式的数据包结构,将多步控制量与其相应的作用时间一同封装在数据包中,能更好地补偿时延和丢包的影响。将闭环系统建模为切换系统,并选取了切换Lyapunov函数分析闭环系统稳定性。（3）被控对象由AR模型描述的情形下,提出一种具有控制补偿环节的网络时延补偿控制方法。反馈通道时延通过GPC算法进行补偿,为减小未知的前向通道时延影响,在控制端设计补偿环节,计算历史时刻实际作用的控制量与控制器输出的控制量之间的偏差,根据该值采用相应算法对控制量进行修正。对闭环系统进行建模并分析其稳定性。此方法计算简单,实时性强,便于工程实现。结合GPC算法优点和PID反馈结构特点,提出一种自整定PID的网络控制方法。建立控制增量与未来输出误差的关系表达式,构造出具有PID结构特点的GPC性能指标函数,在有限时域内滚动优化计算多步预测控制量,PID参数根据输出误差进行整定。对闭环系统进行建模并分析其稳定性。该方法具有较强的鲁棒性。（4）当系统模型不确定或难以建模情况下,提出一种基于闭环子空间方法的网络时延补偿控制方法。目前应用子空间方法的网络控制系统大多是在开环条件下对系统进行辨识并设计控制器,这种方法的有偏性会导致控制器不能满足系统性能要求。为克服此缺点,构造闭环状态下的扩展子空间,对系统矩阵参数进行无偏估计,并分析其一致性。为主动补偿网络时延的影响,设计闭环子空间预测控制算法。为实现控制算法的在线递推计算,提出一种简单的参数矩阵更新方法代替复杂的矩阵LQ分解,导出最优多步预测控制输入序列主动补偿时延影响。
陈海飞[7]（2017）在《网络控制系统的稳定性分析与量化反馈控制》文中研究表明网络控制系统（NCS）是一种通过网络进行数据传输和交换的闭环实时分布式控制系统。有限带宽资源数据网络的引入,导致控制系统中出现了像时延、丢包、错序等新问题。本文对存在时延、丢包、错序和量化误差以及外部扰动的NCS进行了稳定性分析,并基于相应分析结果给出了相应控制器的设计方法。第一章,概要地给出了NCS的研究背景、目的和意义。并针对NCS中存在的时延、丢包、错序和量化误差等问题,给出了国内外对于这些问题的研究现状。对已经存在的研究结果进行分析,总结出了这些问题的不同特点和处理方法。第三章,针对NCS双通信信道中均有时延、丢包和错序以及受控系统存在外部扰动的的情况,对NCS的H∞控制问题进行了讨论。利用数据包处理器（DPP）,对错序问题的进行处理。将丢包视为一种特殊的时延,并假定时延遵循Markov跳变规律变化。对闭环Markov跳变系统的随机稳定性进行分析,并基于分析结果设计出一个H∞输出反馈控制器,在保证闭环控制系统随机稳定的同时还达到了期望的H∞性能指标。最后,通过一个数值仿真算例验证了所得结论的有效性。第四章,基于只有控制器到执行器信道存在量化误差、时延、丢包和错序的假设,对NCS的量化反馈控制问题进行了研究。利用一个特殊的分类和处理方法,对丢包进行处理,并假定时延遵循Markov跳变规律变化。所采用的对数量化器的量化密度被进行了特殊处理（量化密度设置成依赖时延大小而切换变化）,其目的是保持系统的总误差在一个较低的水平。然后基于扇形界方法和Markov跳变系统理论,对闭环系统的渐近稳定性进行分析,并基于分析结果设计出一个量化输出反馈控制器实现了系统的渐近稳定和维持系统总误差在一个较低水平的目标。最后基于一个数值仿真例子验证了所得方法的有效性。文章的最后,分析、总结了整个研究工作存在的不足和亟待解决的问题,并展望了将来的研究方向。
杜大军,宋志华,费敏锐[8]（2014）在《受复杂多通道通信约束的网络化系统H2/H∞滤波》文中认为多通道网络化系统中每个通道存在不尽相同的网络不确定性因素,使得H2/H∞滤波更加困难.对此,提出一种受多通道通信约束的网络化系统滤波方法.首先,基于最大数据包错序思想解决了传感器到滤波器之间的复杂多通道通信约束的问题;然后,建立了更加普适的融合多通道通信约束的滤波误差动态系统模型,证明了在已知最长网络延时和最大连续丢包数情况下,所设计的滤波器可使系统随机稳定且满足H2/H∞性能指标.仿真结果表明该方法可行且有效.
宋志华[9]（2014）在《受多通道网络通信约束的网络系统H2/H∞滤波研究》文中进行了进一步梳理在网络控制系统中通常会存在噪声干扰，这必将限制和降低系统性能，严重时甚至会造成系统丧失稳定性，故必须采用滤波技术来降低或消除噪声干扰，以提高系统性能。同时，网络的引入也将不可避免地产生网络不确定性因素（网络延时、数据丢包和数据包错序等），使得噪声和网络对系统的影响更加复杂。因此，本文考虑复杂的多通道网络通信约束，着重研究具有复杂通信约束（丢包、延时、错序）、受异构网络多通道通信约束以及基于事件驱动机制的网络化系统H2/H∞滤波问题，主要工作概括如下：（1）考虑每个通道在同一时刻数据丢包不尽相同，研究了多通道数据丢包情况下的网络化离散系统H2/H∞滤波问题。首先分析了传感器到滤波器之间存在的多通道数据丢包特征，采用2态的Markov链刻画每个通道的数据丢包特性，建立了融合多通道数据丢包的滤波误差动态系统模型。然后给出了H2/H∞滤波器存在的条件，证明了所设计的滤波器使得滤波误差动态系统随机稳定且满足H2/H∞性能。（2）考虑复杂多通道网络不确定性因素，研究了受多通道通信约束的网络化系统H2/H∞滤波问题。首先基于最大数据包错序思想解决了传感器到滤波器之间多通道网络不确定性因素，建立了更加普适的融合多通道通信约束的滤波误差动态系统综合模型。证明了在已知最长网络诱导延时和最大连续丢包数的情况下，所设计的滤波器使得多通道滤波误差动态系统随机稳定且满足给定的H2/H∞性能指标，并进一步推广到多通道参数不确定性系统。（3）考虑异构网络多通道网络通信约束，研究了网络系统H2/H∞滤波问题。首先深入分析了异构网络通信特性并给出了数学描述公式，然后建立了融合多通道异构网络通信约束的滤波误差动态系统综合模型。证明了在已知有线网络和无线网络分别存在的最长网络诱导延时情况下，所设计的滤波器使得滤波误差动态系统随机稳定且满足给定的H2/H∞性能指标。（4）考虑多通道网络化系统中通信带宽受限及网络不确定性因素，研究了基于事件触发机制的复杂多通道通信约束的网络化系统H2/H∞滤波问题。首先分析了事件触发机制的根本思想并给出了融合网络不确定性能参量的数学描述公式，然后建立了融合事件触发参数、多通道通信参数的滤波动态误差系统综合模型。证明了在已知最长网络诱导延时情况下，所设计的事件触发机制下的滤波器使得滤波误差动态系统综合模型随机稳定且满足给定的H2/H∞性能指标，建立了触发器参数、控制参数和网络性能参量之间关系。
王昌达,章乐,周从华[10]（2013）在《二维IP时间隐通道的构建方法研究》文中提出基于IP数据包传输间隔时间变化通信的IP时间隐通道具有较好的隐蔽性,但它易受网络延迟与时延抖动的干扰,且带宽较低。而基于数据包标识号传输顺序变化通信的IP时间隐通道,易受网络中路由选择等因素的干扰,又因为统计数据显示只有0.1%至3%的IP数据包在网络传输过程中会出现错序现象,这决定它可使用的带宽十分有限。在研究上述两类不同类型IP时间隐通道的基础上,提出二维IP时间隐通道的概念,理论分析和实验验证均表明,二维IP时间隐通道融合了两类不同IP时间隐通道的优点,具有隐蔽性高、鲁棒性好,以及相对较高的带宽。
二、Internet中的数据包错序研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Internet中的数据包错序研究（论文提纲范文）
（1）基于不完全信息的网络化系统的递推滤波研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 主要符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、研究动机及研究问题 |
| 1.1.1 不完全信息现象 |
| 1.1.2 几类网络化系统 |
| 1.1.3 递推滤波 |
| 1.2 内容提纲 |
| 1.3 本文贡献 |
| 第二章 数据包错序情形下的非线性随机系统的递推滤波 |
| 2.1 非线性系统的滤波问题的背景及研究意义 |
| 2.2 一类时变非线性系统在数据包错序情形下的模型刻画 |
| 2.3 基于数据包错序的递推滤波器设计 |
| 2.4 数值例子 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 随机非线性和数据包错序情形下的递推弹性滤波 |
| 3.1 随机非线性系统的弹性滤波的背景及研究意义 |
| 3.2 一类随机非线性系统在数据包错序情形下的模型刻画 |
| 3.3 基于随机非线性和数据包错序的递推弹性滤波器设计 |
| 3.4 数值例子 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 测量量化和数据包错序情形下的随机参数系统的递推滤波 |
| 4.1 随机参数系统的滤波问题的背景及研究意义 |
| 4.2 一类随机参数系统在量化及数据包错序情形下的模型刻画 |
| 4.3 基于测量量化和数据包错序的递推滤波器设计 |
| 4.4 有界性分析 |
| 4.5 数值例子 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 基于Round-Robin协议和数据包错序的随机复杂网络的递推滤波 |
| 5.1 复杂网络的状态估计的背景及研究意义 |
| 5.2 一类随机复杂网络在通信协议及数据包错序情形下的模型刻画 |
| 5.3 基于Round-Robin协议和数据包错序的递推滤波器设计 |
| 5.4 有界性分析 |
| 5.5 数值例子 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 基于部分节点输出和切换拓扑结构的随机复杂网络的递推滤波 |
| 6.1 基于部分节点的复杂网络状态估计的背景及研究意义 |
| 6.2 一类随机复杂网络在切换拓扑情形下的模型刻画 |
| 6.3 基于部分节点输出的递推滤波器设计 |
| 6.4 有界性分析 |
| 6.5 数值例子 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 读博期间发表文章目录 |
| 致谢 |
（2）基于事件触发的Delta算子网络化控制系统故障检测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 网络化控制系统 |
| 1.2.2 故障检测 |
| 1.2.3 Delta算子系统 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 Delta算子系统 |
| 2.2 Delta算子系统的稳定性及H_∞性能分析 |
| 2.3 线性矩阵不等式 |
| 2.4 相关引理 |
| 第3章 含有时变时滞的Delta算子网络化控制系统故障检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.2.1 故障检测滤波器与控制器 |
| 3.2.2 事件触发机制 |
| 3.2.3 残差系统 |
| 3.3 故障检测滤波器及控制器的协同设计 |
| 3.3.1 残差系统的稳定性分析 |
| 3.3.2 滤波器与控制器的参数设计 |
| 3.4 数值仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 含有时变时滞和网络丢包的Delta算子系统故障检测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.2.1 故障检测滤波器与控制器 |
| 4.2.2 事件触发机制 |
| 4.2.3 残差系统 |
| 4.3 故障检测滤波器及控制器的协同设计 |
| 4.3.1 残差系统的稳定性分析 |
| 4.3.2 滤波器与控制器的参数设计 |
| 4.4 仿真实例 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）若干网络环境下基于事件触发机制的网络控制系统控制综合（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 研究现状分析 |
| 1.2.1 NCS基本问题及研究现状分析 |
| 1.2.2 基于事件触发机制NCS的研究现状 |
| 1.3 预备知识 |
| 1.3.1 网络控制系统的H_∞性能参数 |
| 1.3.2 线性矩阵不等式 |
| 1.3.3 一些引理与定义 |
| 1.3.4 符号说明 |
| 1.4 本文的主要研究内容与章节安排 |
| 2 改进的事件触发方案下网络控制系统的状态反馈控制器设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题描述与控制系统模型 |
| 2.2.1 被控对象与采样器 |
| 2.2.2 事件触发通信方案 |
| 2.2.3 控制系统模型 |
| 2.3 稳定性分析和控制器设计 |
| 2.3.1 稳定性分析 |
| 2.3.2 控制器设计 |
| 2.4 仿真实例 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于事件触发变采样网络控制系统的状态反馈H_∞控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述与控制系统模型 |
| 3.2.1 被控对象与采样器 |
| 3.2.2 事件触发通信方案 |
| 3.2.3 控制系统模型 |
| 3.3 H_∞稳定性分析与控制器设计 |
| 3.3.1 H_∞稳定性分析 |
| 3.3.2 控制器设计 |
| 3.4 仿真实例 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于事件触发网络控制系统的动态输出反馈控制器协同设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述与事件触发通信方案 |
| 4.3 控制系统模型 |
| 4.4 H_∞稳定性分析 |
| 4.5 动态输出反馈控制器设计 |
| 4.6 仿真实例 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间取得的成果 |
（4）忆阻神经网络同步控制的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号集 |
| 1 绪论 |
| 1.1 忆阻神经网络 |
| 1.1.1 忆阻器的简介 |
| 1.1.2 忆阻神经网络 |
| 1.2 复杂忆阻神经网络的同步控制 |
| 1.2.1 复杂神经网络的同步控制 |
| 1.2.2 复杂忆阻神经网络的同步控制 |
| 1.3 神经网络的网络化同步控制 |
| 1.3.1 网络化控制系统 |
| 1.3.2 神经网络的网络化同步控制 |
| 1.3.3 基于事件触发的神经网络同步控制 |
| 1.4 研究意义 |
| 1.5 研究的主要内容 |
| 2 忆阻神经网络的网络化同步 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统描述和预备知识 |
| 2.3 误差系统稳定性分析 |
| 2.4 控制器设计 |
| 2.5 数值例子 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于事件触发的忆阻神经网络同步控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统描述和预备知识 |
| 3.3 误差系统稳定性分析 |
| 3.4 控制器设计 |
| 3.5 数值例子 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 复杂忆阻神经网络的同步控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统描述和预备知识 |
| 4.3 误差系统稳定性分析 |
| 4.4 数值例子 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于分布式事件触发的复杂忆阻神经网络同步控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统描述和预备知识 |
| 5.3 误差系统稳定性分析 |
| 5.4 控制器和事件触发器协同设计 |
| 5.5 数值例子 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（5）电力CPS功角与DoS攻击下频率的稳定控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 背景和意义 |
| 1.2 电力CPS的稳定性问题 |
| 1.2.1 功角稳定性分析 |
| 1.2.2 DoS攻击下频率稳定性分析 |
| 1.2.3 电力CPS功角与DoS攻击下频率的稳定性需求 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 电力CPS网络约束共性问题 |
| 1.3.2 电力CPS网络攻击分析 |
| 1.3.3 电力CPS中网络因素对稳定性影响分析 |
| 1.4 本文的主要研究内容和创新之处 |
| 1.5 本文结构安排 |
| 第二章 电力CPS网络化自动电压控制系统H_2/H_∞滤波研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电力CPS网络化自动电压控制系统结构分析 |
| 2.3 电力CPS网络化自动电压控制系统滤波问题描述 |
| 2.4 电力CPS网络化自动电压控制系统H_2/H_∞滤波器分析与设计 |
| 2.5 仿真实验与分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 电力CPS事件触发鲁棒H_∞网络化阻尼控制系统研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 电力CPS多区域网络化阻尼控制系统结构分析 |
| 3.2.1 电力CPS多区域网络化阻尼控制系统平台分析 |
| 3.2.2 事件触发数据传输机制 |
| 3.2.3 电力CPS事件触发网络化阻尼控制系统模型设计 |
| 3.3 电力CPS事件触发网络化阻尼控制系统稳定性分析 |
| 3.3.1 电力CPS多区域网络化阻尼控制系统鲁棒H_∞性能分析 |
| 3.3.2 电力CPS多区域网络化阻尼控制系统鲁棒H_∞控制器设计 |
| 3.4 仿真实验与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 DoS攻击下电力CPS网络化负荷频率控制系统研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电力CPS中DoS攻击网络化负荷频率控制系统模型分析 |
| 4.2.1 电力CPS单区域网络化负荷频率控制系统模型分析 |
| 4.2.2 DoS攻击模式分析 |
| 4.3 电力CPS中DoS攻击网络化负荷频率控制系统稳定性分析 |
| 4.3.1 电力CPS中DoS攻击网络化负荷频率控制系统性能分析 |
| 4.3.2 电力CPS中DoS攻击网络化负荷频率控制系统控制器设计 |
| 4.4 仿真实验与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 DoS攻击下电力CPS多区域网络化负荷频率控制系统研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 电力CPS中DoS攻击多区域网络化负荷频率控制系统模型分析 |
| 5.2.1 电力CPS多区域网络化负荷频率控制系统模型分析 |
| 5.2.2 事件触发机制与DoS攻击分析 |
| 5.2.3 DoS攻击下多区域网络化负荷频率控制系统模型设计 |
| 5.3 电力CPS中DoS攻击事件触发网络化负荷频率控制系统分析 |
| 5.3.1 无DoS攻击网络化负荷频率控制系统性能分析 |
| 5.3.2 DoS攻击网络化负荷频率控制系统性能分析 |
| 5.3.3 多区域网络化负荷频率控制系统稳定性分析 |
| 5.4 仿真实验与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 附录A |
| A-1 式(2.24)的推导 |
| A-2 式(3.30)的推导 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间公开发表的学术论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目及学术工作 |
| 项目研究 |
| 学术工作 |
| 致谢 |
（6）网络控制系统长时延和丢包的主动补偿控制方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 主要符号说明 |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 |
| 1.2 网络控制系统概述 |
| 1.2.1 网络控制系统简介 |
| 1.2.2 网络控制系统的基本问题 |
| 1.3 网络控制系统研究分类 |
| 1.4 面向控制理论的网络控制系统研究现状 |
| 1.4.1 网络摄动法 |
| 1.4.2 增广状态离散时间模型方法 |
| 1.4.3 随机最优控制方法 |
| 1.4.4 鲁棒控制方法 |
| 1.4.5 切换控制方法 |
| 1.4.6 预测控制方法 |
| 1.4.7 其他控制方法 |
| 1.5 本文的研究工作 |
| 2 基于模型预测控制的网络主动补偿控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题描述 |
| 2.3 网络长时延的主动补偿策略 |
| 2.3.1 控制器设计 |
| 2.3.2 可行性分析 |
| 2.3.3 稳定性分析 |
| 2.4 同时具有长时延和丢包的主动补偿控制 |
| 2.4.1 控制器设计 |
| 2.4.2 稳定性分析 |
| 2.5 算例仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于事件触发机制的网络主动补偿控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 事件触发机制下的网络主动补偿控制 |
| 3.3.1 控制策略描述 |
| 3.3.2 稳定性分析 |
| 3.3.3 控制器设计 |
| 3.4 预测触发的网络主动补偿控制 |
| 3.4.1 预测触发控制描述 |
| 3.4.2 稳定性分析 |
| 3.4.3 控制器设计 |
| 3.5 算例仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于GPC算法的网络主动补偿控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 具有控制补偿环节的网络主动补偿控制 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 控制器设计 |
| 4.2.3 模型参数辨识 |
| 4.2.4 前向网络时延主动补偿 |
| 4.2.5 稳定性分析 |
| 4.3 自整定PID网络主动补偿控制 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 控制器设计 |
| 4.3.3 模型参数辨识 |
| 4.3.4 延迟补偿器设计 |
| 4.3.5 稳定性分析 |
| 4.4 算例仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于子空间方法的网络主动补偿控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 基于输入输出数据的子空间方法 |
| 5.3.1 子空间方法基础知识 |
| 5.3.2 线性系统状态空间描述 |
| 5.4 闭环子空间方法的实现 |
| 5.5 一致性分析 |
| 5.6 控制器设计 |
| 5.7 算例仿真 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 后续研究工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录 |
| B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研情况 |
（7）网络控制系统的稳定性分析与量化反馈控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号注释 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 网络控制系统研究现状 |
| 1.2.1 存在时延、丢包的网络控制系统的研究现状 |
| 1.2.2 存在错序的网络控制系统的研究现状 |
| 1.2.3 存在量化误差的网络控制系统的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及结构安排 |
| 第二章 数学基础和预备知识 |
| 2.1 凸优化 |
| 2.2 线性矩阵不等式（LMI）的相关基础理论和知识 |
| 2.2.1 线性矩阵不等式（LMI）及相关定理 |
| 2.2.2 线性矩阵不等式（LMI）工具箱介绍 |
| 2.2.3 基于LMI工具箱的锥补线性化（CCL）方法介绍 |
| 2.3 Markov跳变系统 |
| 2.4 控制系统的稳定性分析 |
| 第三章 存在时延、丢包和错序的网络控制系统H∞控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 稳定性分析与控制器设计 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 主要结论 |
| 3.3 数值仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 网络控制系统的时延依赖量化反馈控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 稳定性分析与控制器设计 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 主要结论 |
| 4.3 数值仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 |
（9）受多通道网络通信约束的网络系统H2/H∞滤波研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.3 本文的主要工作和特色 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 受多通道数据丢包影响的网络化系统 H_2/H_∞滤波研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题描述和建模 |
| 2.3 受多通道数据丢包的网络化系统H_2/H_∞滤波误差动态系统分析 |
| 2.4 受多通道数据丢包的网络化系统 H_2/H_∞滤波器的设计 |
| 2.5 仿真实例 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 受复杂多通道通信约束的网络化系统 H_2/H_∞滤波研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述和建模 |
| 3.3 受复杂多通道通信约束的网络化系统 H_2/H_∞滤波误差动态系统分析 |
| 3.4 受复杂多通道通信约束的网络化系统 H_2/H_∞滤波器的设计 |
| 3.5 仿真实例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 受一类多通道异构网络约束的网络化系统 H_2/H_∞滤波 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述与建模 |
| 4.3 受多通道异构网络约束的网络化系统 H_2/H_∞滤波误差动态系统分析 |
| 4.4 受多通道异构网络约束的网络化系统 H_2/H_∞滤波器的设计 |
| 4.5 仿真实例 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于事件触发机制的复杂多通道通信约束的网络化系统 H_2/H_∞滤波 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述和建模 |
| 5.3 基于事件触发机制的网络化系统 H_2/H_∞滤波动态误差系统分析 |
| 5.4 基于事件触发机制的网络化系统 H_2/H_∞滤波器设计 |
| 5.5 仿真实例 |
| 5.6 结论 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文、知识产权和奖励 |
| 作者在攻读硕士学位期间所做的项目 |
| 致谢 |
四、Internet中的数据包错序研究（论文参考文献）
- [1]基于不完全信息的网络化系统的递推滤波研究[D]. 刘丹. 扬州大学, 2020(01)
- [2]基于事件触发的Delta算子网络化控制系统故障检测[D]. 袁小昊. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [3]若干网络环境下基于事件触发机制的网络控制系统控制综合[D]. 王连耀. 江苏大学, 2020(02)
- [4]忆阻神经网络同步控制的研究[D]. 罗莉. 南京理工大学, 2019(06)
- [5]电力CPS功角与DoS攻击下频率的稳定控制研究[D]. 申玉斌. 上海大学, 2018(06)
- [6]网络控制系统长时延和丢包的主动补偿控制方法研究[D]. 付伟. 重庆大学, 2017(12)
- [7]网络控制系统的稳定性分析与量化反馈控制[D]. 陈海飞. 浙江理工大学, 2017(07)
- [8]受复杂多通道通信约束的网络化系统H2/H∞滤波[J]. 杜大军,宋志华,费敏锐. 控制与决策, 2014(07)
- [9]受多通道网络通信约束的网络系统H2/H∞滤波研究[D]. 宋志华. 上海大学, 2014(03)
- [10]二维IP时间隐通道的构建方法研究[J]. 王昌达,章乐,周从华. 系统仿真学报, 2013(10)