针对四旋翼飞行器轨迹跟踪控制性能易受模型参数不确定性和未知外部干扰影响的问题,提出一种基于自适应反步法的全局鲁棒控制策略。该方法利用单一虚拟变量表达的线性化参数模型描述系统内部不确定性和外部干扰组成的集总干扰,并通过反步法设计的自适应算法在线估计虚拟变量,从而降低计算量,提高控制器的实时性。基于Lyapunov理论证明了该方法对集总干扰的鲁棒性及系统全部变量的全局一致最终有界性。最后,通过仿真算例验证了该控制策略的有效性和可行性,结果表明:该控制策略能有效克服集总干扰影响,实现四旋翼飞行器的精确轨迹跟踪。

针对认知无线网络中频谱分配问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的多目标组合优化算法。首先将频谱分配问题转换成多目标优化问题,然后利用人工蜂群算法的寻优能力来实现频谱最优的分配方案。其中,在雇佣蜂搜索阶段采用新型杂交算子加快收敛速度;跟随蜂搜索阶段引入一种新的概率选择方式保证种群多样性;侦察蜂搜索阶段利用混沌算子来提高全局搜索能力。最后,通过频谱分配仿真对这里提出的算法进行了验证,结果表明：与其他算法相比,这里算法能够较好地跳出局部最优的束缚,具有优化效果佳、稳定性好、鲁棒性强的优点,可以在满足多个优化目标的前提下获得更合理的频谱分配方案。