摘要：随着信息社会的发展,日常交互的信息量逐渐增加,数据压缩技术受到了日益广泛的关注。然而传统的数据压缩技术,通常为有损压缩,即在解压后会存在数据丢失的现象,并且在压缩与解压缩的过程中需要损耗大量时间,大大增加了系统运行的资源成本。为了解决上述问题,提出了一种基于IMU模块的无损数据压缩系统,该系统通过数据的独特性、数据的结构以及占用内存三种角度来对IMU数据进行压缩处理。在确保数据解压后仍保持完整性的前提下,通过观察数据的压缩比例以及数据的压缩时间,来选择最佳的数据压缩方式。最终要求数据的压缩比例达到压缩前的三倍,压缩所需的时间不能高于压缩前即为最佳方案。

摘要：探讨存在数据丢失二维Roesser系统的量化状态反馈控制器设计问题。假设二维系统在网络控制系统中运行且系统状态全部可测,测量到的状态数据量化后经网络进行传输,同时由于网络自身限制伴随数据包丢失现象的发生。首先将数据丢失描述成取值为0或1的随机伯努利序列,定义了随机意义下二维系统的均方稳定性。其次,采用扇形界方法处理数据量化造成的误差,给出一个闭环系统均方渐进稳定的充分条件,基于该条件可通过求解线性矩阵不等式设计状态反馈控制器。最后,仿真示例验证了所提设计方法的有效性。

摘要：研宄输出测量数据丢失情况下二维线性离散系统的H_∞。滤波问题.首先,将数据丢失现象描述为随机伯努利序列,在此基础上建立二维系统状态估计误差的随机动态方程.其次,定义随机意义下的二维系统均方渐近稳定性和H_∞。性能,基于线性矩阵不等式给出误差系统满足均方渐近稳定和H_∞。性能的一个充分条件,该条件可以实现滤波器参数矩阵的设计.同时,研宄结果被进一步推广到不确定二维系统.最后,通过仿真示例验证了理论结果的有效性.

摘要：研究了一类同时存在测量数据和控制数据丢失的网络控制系统的H∞输出反馈控制问题.采用满足伯努利分布的随机变量来描述数据的随机丢失.利用矩阵不等式方法给出了动态输出反馈控制器存在的充分条件;所设计的控制器使得闭环系统在均方意义下指数稳定并具有给定的H∞性能.采用SLPMM给出了控制器的求解算法.仿真算例说明了该设计法的有效性.

摘要：研究了存在时延和数据丢失的网络控制系统的控制器设计问题.鉴于数据丢失现象和网络诱导时延的存在,将网络控制系统建成随机时延切换模型.利用李亚普诺夫方法,给出了使网络控制系统均方渐近稳定的新颖且与时延相关的条件.基于这个条件,理想的控制器可通过求解若干个线性矩阵不等式得到.利用一个数值例子证明了方法的有效性.*

摘要：对井下存储式电子压力计在使用过程中存在的问题进行分析,提出应用外部看门狗电路、数据冗余技术相结合的设计方案,用以解决井下存储式压力计数据存储不全问题,为其它测控系统,在选择热启动及数据恢复的方案中提供参考作用。

摘要：研究具有数据丢失的网络化控制系统的基于观测器的镇定问题。受控对象是由T-S模糊模型描述的非线性时滞系统。把数据丢失过程建模成独立同分布过程。利用模糊Lyapunov函数方法得到了闭环系统随机稳定的充分条件,其基于观测器的反馈控制器可通过求解一组线性矩阵不等式来设计。一个仿真例子说明方法的有效性。

摘要：针对近距离无线传输系统中nRF2401芯片在实际应用中存在的数据丢失问题,提出一种对通信协议加以扩展的解决办法,并在用单片机与该芯片设计的实验电路上给予证明,给出了程序开发流程及硬件接口电路。实验结果分析表明,此方法可以有效解决数据丢失的问题,实现可靠的无线数据传输。

摘要：考虑到复杂动态网络节点之间的信息传输存在数据丢失和信道干扰的现象,利用Bernoulli随机序列描述数据丢失,得到离散复杂动态网络模型。在此模型基础上,基于Lyapunov稳定性理论和随机分析方法,提出了一种新的H∞控制方案,使得复杂动态网络的控制输出满足一定的H∞性能指标。该控制方案以线性矩阵不等式形式描述,给出了存在数据丢失时,离散复杂动态网络的H∞控制器设计准则。以20个节点的离散复杂动态网络为例,进行了数值仿真。仿真结果表明所设计的H∞控制器能够使耦合数据丢失的复杂动态网络均方渐近稳定,且满足一定的H∞性能指标。

摘要：基于状态观测器研究具有数据丢失的线性离散系统的H∞输出反馈控制问题,采用满足Bernoulli分布的序列来描述网络传输数据的丢失,预先假设数据丢失的概率,然后采用线性矩阵不等式(LMI)方法设计状态观测器和输出反馈控制器使得系统均方指数稳定并具有给定的H∞性能,最后用数值仿真验证设计方法的有效性.