Critical current density behaviors across a grain boundary inclined to current with different angles in YBa_2Cu_3O_(7-δ) bicrystal junctions

The critical current density behaviors across a bicrystal grain boundary(GB) inclined to the current direction with different angles in YBa_2Cu_3O_(7-δ) bicrystal junctions in magnetic fields are investigated.There are two main reasons for the difference in critical current density in junctions at different GB inclined angles in the same magnetic field:(i) the GB plane area determines the current carrying cross section;(ii) the vortex motion dynamics at the GB affects the critical current value when the vortex starts to move along the GB by Lorentz force.Furthermore,the vortex motion in a bicrystal GB is studied by investigating transverse(Hall) and longitudinal current–voltage characteristics(I–V_(xx) and I–V_(xy)).It is found that the I–V_(xx) curve diverges from linearity at a high driving current,while the I–V_(xy) curve keeps nearly linear,which indicates the vortices inside the GB break out of the GB by Lorentz force.     

仿人耳听觉的助听器双耳声源定位算法

为提高复杂场景下的听障患者的语言理解度,本文提出一种仿人耳听觉的助听器双耳声源定位算法。算法首先借鉴耳蜗分频特性和听觉掩蔽特性,将声音信号进行多通道分解,并提取人耳敏感频带的信号进行双耳时间差(Interaural Time Difference,ITD)估计;然后基于人耳哈斯效应,提取有效的ITD信息;最后采用头相关模型,将ITD转化为声源方向信息。同时,为了改善混响和多干扰声场景下的声源定位能力,本文提出一种多通道的加权联合策略。仿真和场景测试实验表明,算法的抗干扰性强,定位精度高。而且,在7名受试者的理解度测试中,同现有的助听器增强算法相比,结合定位算法的语音增强算法达到3~5dB的性能改善。      

基于自适应次梯度投影算法的压缩感知信号重构

本文提出一种利用自适应次梯度投影算法（Adaptive Subgridient Projection Method,ASPM）进行压缩感知（Compressed Sensing,CS）信号重构的方案。APSM算法首先根据CS重构模型建立包含稀疏重构信号并具有随机属性的凸集,然后运用并行次梯度投影的思想将对该凸集的投影转化为对多个闭合半平面的投影,最后将更新后的干扰抑制滤波器系数矢量投影到限定集合上。同时为了获得快速收敛性,本文设计了在迭代的不同阶段自适应地调节该膨胀系数的机制。理论分析和仿真结果表明,本算法具有快速收敛性和较低的重构误差,在不同的噪声强度下具有较高的鲁棒性。      

基于深度强化学习的多无人车系统编队控制

针对多智能体编队控制问题,研究了基于DDQN深度强化学习算法的多无人车系统的编队控制器,采用一致性控制与伴随位形相结合的方法对编队控制问题进行建模和简化.建立了基于相对距离和速度的状态空间,使得控制输入不依赖于全局信息,然后设计了基于九大典型运动方向的动作空间,并设计了基于相对距离和相对速度的奖励函数,基于以上参数进行了神经网络架构的设计和网络训练与运动仿真环境的搭建,并成功训练出有效的控制器.该控制器可以直接应用于带有非完整约束的欠驱动无人车的编队任务,且控制器的网络训练只需要运动数据而不需要精确模型,是一种无模型控制方法.最后,通过大量不同场景下的运动仿真验证了控制器的有效性,包括多队形、多位置、多轨迹仿真以及时变队形、时变通讯和通讯故障等特殊情况的检验,该控制器在所有场景中均能有效完成控制任务.最后优化了编队起始阶段的策略,定义了等候条件与启动条件,有效节约了控制的能耗,利用运动仿真和对比分析验证了优化作用.     

一种数字助听器多通道响度补偿方法

该文提出了一种数字助听器非等宽多通道响度补偿方法。该方法研究了完美重构滤波器组分析与综合滤波器的设计方法,并根据人耳对频率的灵敏度特征及对声强的感知特性实现了符合人耳听觉特征的非等宽多通道响度补偿方案。针对典型老年性耳聋患者的实验与仿真结果表明,算法有效补偿了患者缺失的语音高频能量,显著提高了患者的言语辨识率,降低了患者的言语察觉阈。     

无线传感器网络的路由协议研究

微机电系统、处理器、无线通信及存储技术的进步促进了无线传感器网络的飞速发展,使得无线传感器网络成为一种全新的信息获取和处理技术。在对其网络特点进行分析的基础上,介绍了无线传感器网络体系结构。路由技术是无线传感器网络通信层的核心技术,也是其组网的基础,着重讨论了无线传感器网络的路由协议的特点及其相关问题。     

Delay-aided stochastic multiresonances on scale-free FitzHugh-Nagumo neuronal networks

The stochastic resonance in paced time-delayed scale-free FitzHugh-Nagumo(FHN) neuronal networks is investigated.We show that an intermediate intensity of additive noise is able to optimally assist the pacemaker in imposing its rhythm on the whole ensemble.Furthermore,we reveal that appropriately tuned delays can induce stochastic multiresonances,appearing at every integer multiple of the pacemaker’s oscillation period.We conclude that fine-tuned delay lengths and locally acting pacemakers are vital for ensuring optimal conditions for stochastic resonance on complex neuronal networks.     

神经系统疾病与认知动力学 (I) : 癫痫发作的动力学与控制

研究表明癫痫发作过程与神经系统本身的非线性动力学行为密切相关. 因此, 开展癫痫发作的非线性网络动力学建模与调控问题的研究, 有助于理解癫痫临床表征的动力学机理和定位致痫灶网络, 进而设计有效的网络调控策略. 本文回顾了癫痫脑神经疾病网络动力学与控制方面的研究进展, 系统总结了本文作者近年来在癫痫发作动力学建模分析及其调控等方面取得的研究成果. 首先, 基于海马齿状回CA3区环路神经元网络模型, 分析了影响颞叶癫痫发作的分子和网络结构因素, 阐释了癫痫发作转迁的动力学机制. 其次, 由于脑神经系统的集群编码特性, 基于神经场模型和平均场模型建模方法完善了皮质?基底节?丘脑环路网络动力学理论框架, 并基于此框架分析了失神癫痫发作转迁的动力学分岔机制, 探讨了不同类型癫痫发作的转迁路径, 发现了失神癫痫发作转迁的多稳态共存现象, 揭示了时滞对失神癫痫同步发作的控制效果, 设计了丰富有效的癫痫深脑刺激调控策略, 给出了电刺激调控失神癫痫发作的动力学解释. 最后, 通过数据驱动的统计建模和神经元群模型动力学建模分析, 提出了局灶癫痫致痫灶定位及寻找有效控制癫痫发作网络关键节点的理论新方法. 这些研究成果为理解难治性癫痫发作动力学本质及在临床诊疗的应用方面提供重要理论支撑. 最后对进一步研究给出若干建议.      

Taming desynchronized bursting with delays in the Macaque cortical network

Inhibitory coupled bursting Hindmarsh-Rose neurons are considered as constitutive units of the Macaque cortical network. In the absence of information transmission delay the bursting activity is desynchronized,giving rise to spatiotemporally disordered dynamics. This paper shows that the introduction of finite delays can lead to the synchronization of bursting and thus to the emergence of coherent propagating fronts of excitation in the space-time domain. Moreover,it shows that the type of synchronous bursting is uniquely determined by the delay length,with the transitions from one type to the other occurring in a step-like manner depending on the delay. Interestingly,as the delay is tuned close to the transition points,the synchronization deteriorates,which implies the coexistence of different bursting attractors. These phenomena can be observed by different but fixed coupling strengths,thus indicating a new role for information transmission delays in realistic neuronal networks.     

基于非均匀梁模型的二维柔性机翼固有振动分析

变体飞行器通过光滑连续的结构变形改变气动特性,从而提高飞行器的飞行性能,具有很大的应用前景.由于这类新概念飞行器主要通过改变自身结构形状以获得最佳工作性能的需求,因此具有变形大、质量轻等特点,较容易发生结构振动响应.本文研究了一种以柔性变后缘作为变体形式的二维柔性机翼等效建模方法,基于非均匀梁模型假设,建立了该柔性翼的动力学模型.通过利用Frobenius方法得到解析解及固有频率,并用有限元方法进行对比验证,发现前4阶固有频率的误差均在1%以内,每阶固有频率对应的振型一致.通过3D打印工程塑料ABS和硅胶蒙皮材料制备了柔性机翼结构件,并通过动态测量法和拉伸试验分别测定了打印材料和硅胶蒙皮材料的杨氏模量,搭建振动响应实验平台对制备的柔性机翼试验件进行振动试验.对比发现模型振动试验获得的基频与理论模型结果一致,并与有限元方法误差在3%以内.本文通过理论分析和实验验证,建立了二维柔性机翼等效建模方法,研究结果将为柔性变后缘结构动力学特性分析及其控制应用方面提供理论支持.