2、基于组合的时序敏感无干扰性

时序敏感无干扰性组合研究

基于组合的时序敏感无干扰性

1. 假设与模型基础

为了构建安全交互理论,我们采用异步交互模型。该模型假设系统总能接收任何输入(输入完备),并能随时进行一步操作(可能产生输出消息),环境也具备同样特性。这种非阻塞交互方式避免了组件组合时引入不良行为,为丰富的组件组合形式提供了可能,同时产生了简洁且不过于严格的无干扰性概念。

2. 系统模型
  • 进程域 :我们考虑的进程通过接收输入或产生输出与环境(如其他进程)进行交互。将其形式化为一对关系,一个指定进程能接收的输入,另一个指定能产生的输出。用 $Proc\ I\ O$ 表示接收类型为 $I$ 的输入并产生类型为 $O$ 的输出的进程语义域,定义为以下方程的最大不动点:
Proc I O = { p | p 满足特定关系条件 }

我们采用最大不动点是为了分析可能永远运行的进程的安全性。这种代数方法受 Zanarini 等人的交互树启发,是定义带标签转换系统的另一种方式,且无需显式命名状态,更为简便。
- 示例 1 :设 $p_0 \in (Proc\ ()\ Bool)$ 定义为以下方程的最大不动点。该进程输出一个布尔值,指示自上次启动以来是否接收到单位输入。
- 示例 2 :设 $M = C \times N$ 为消息集,其中 $C$ 是通道集。$Proc\ M\ (Maybe\ M)$ 是消息传递进程集,这些进程可以接收消息,或在发送消息($Jus

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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