通信受限下的信息处理和多智能体鲁棒协调控制

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61105113
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0309.机器人学与智能系统
  • 结题年份:
    2014
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

本项目针对随机通信连接丢失、时延、以及通信的间断、不连续这三种通信约束对多智能体协作不可忽略的影响,研究不确定通信环境下的信息处理和相关的鲁棒协调控制设计。有效融合卡尔曼滤波方法和一致性协议,设计通信受限下的分布式滤波方法,研究在通信受限下高阶动态多智能体系统的鲁棒一致性和多运动体系统编队的鲁棒稳定性,并结合系统控制性能设计网络调度算法和优化网络协议参数,为多智能体系统在国民经济和国防建设中的应用提供理论支撑。

结项摘要

本项目主要针对随机网络中连接丢失、通信时延以及采样等通信约束对多智能体协作不可忽略的影响,研究不确定通信环境下的信息处理和协调控制设计。首先,研究了通信受限下多智能体系统的一致性,分别考察了随机连接丢失和通信时延对系统一致性的影响。对于随机丢失网络中的高阶多智能体系统,指出了网络连接权重和连接丢失概率对该系统可一致性的影响,并进一步给出了系统可一致允许的连接丢失概率上界。对于具有相同通信时延的高阶多输入多输出多智能体系统,分别对固定拓扑和切换拓扑下的系统给出了系统一致的协议增益条件和时延条件,并进一步给出了可一致性允许的时延上界。对于具有不确定通信时延的异质单输入单输出多智能体系统,给出了系统存在高阶一致解的充分必要条件,并利用这一条件进一步指出:对于具有非均匀通信时延的多智能体系统的高阶一致性,并不要求一致性协议中引入的自时延必须等于相应的通信时延,同时给出自时延应当满足的一个更为宽松的匹配条件。其次,研究了传感器网络中的分布式估计和分布式跟踪问题。一方面研究了固定拓扑和切换拓扑下传感器网络传感周期对高阶动态运动目标一致性跟踪的影响,给出了实现目标跟踪所允许的传感周期上界。另一方面研究了线性动态目标在同质传感器网络下的分布式滤波和分布式可检测问题。分别考察了两种分布式估计算法,并分别给出了在这两种算法下目标分布式可检测的充分条件和必要条件。最后,研究了多智能体的编队控制问题。一方面,通过结合一致性和自适应设计方法给出了一种协同自适应估计器,避免了假设每个智能体都要得到期望的在轨速度信息;另一方面分别研究了欠驱动舰船寻迹编队一组目标闭轨道的同时保持姿态同步的控制问题和外界时不变流场作用下的动力学小车稳定地沿着轨道编队运动的控制问题。研究结果表明我们前期的同心压缩扩张轨道的设计方法既可以扩展处理一类非凸闭曲线进而用于欠驱动舰船的协同运动控制,又可以扩展来处理流场作用下的鲁棒协同路径跟踪控制。在本项目的资助下,共发表高水平学术论文14篇,其中SCI 收录的国际期刊文章5篇,EI 收录的国内国际会议文章9篇,发表于IEEE Transactions on Automatic Control 的文章1 篇,发表于Automatica 的文章1 篇。完成论文2篇,一篇投稿System & Control Letters,一篇投稿Automatica。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(9)
专利数量(0)
span style=font-family:宋体;font-size:10.5pt;Formation tracking and attitude synchronization control of underactuated ships along closed orbits/span
闭轨欠驱动船舶编队跟踪与姿态同步控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    International Journal of Robust and Nonlinear Control
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    陈杨杨;田玉平
  • 通讯作者:
    田玉平
Coordinated adaptive control for three-dimensional formation tracking with a time-varying orbital velocity
时变轨道速度三维编队跟踪协调自适应控制
  • DOI:
    10.1049/iet-cta.2012.0456
  • 发表时间:
    2013-03
  • 期刊:
    IET Control Theory and Applications
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Chen Yang-Yang;Tian Yu-Ping
  • 通讯作者:
    Tian Yu-Ping
High-order consensus of heterogeneous multi-agent systems with unknown communication delays
通信延迟未知的异构多智能体系统的高阶共识
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Automatica
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Tian, Yu-Ping;Zhang, Ya
  • 通讯作者:
    Zhang, Ya

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其他文献

拮抗假单胞菌SU8对几种植物病原真菌的抑制作用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    农药
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张亚;苏品;刘双清;廖晓兰
  • 通讯作者:
    廖晓兰
加压条件下固-液复合法制备Cu/Al复合材料
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张亚;宋克兴;刘亚民;赵培峰;张彦敏
  • 通讯作者:
    张彦敏
压电自适应微细电火花加工控制方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    电加工与模具
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李聚才;姚振扬;张亚;张勤河
  • 通讯作者:
    张勤河
基于网络切片的网络效用最大化虚拟资源分配算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    唐伦;张亚;梁荣;陈前斌
  • 通讯作者:
    陈前斌
A series of 2-D and 3-D silver(I) coordination polymers constructed from a new angular-shaped di-2-pyrazinylsulfide: role of anions in molecular construction
由新型角形二-2-吡嗪基硫醚构建的一系列 2-D 和 3-D 银(I)配位聚合物:阴离子在分子结构中的作用
  • DOI:
    10.1039/c3ce42404a
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    CrystEngComm
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    万重庆;张亚;孙新战;闫浩杰
  • 通讯作者:
    闫浩杰

其他文献

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张亚的其他基金

基于深度强化学习的多智能体系统智能攻击检测和防御
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网络攻击下多智能体系统的分布式安全控制和估计
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    面上项目
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    61473081
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    81.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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