该程序是我在学校《人工智能课程设计》的实验代码和实验报告。仅供学习使用，不得抄袭~ 当然程序有一些没有全部完成！ 请见谅

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对准线性参数时变Markov跳变系统,当系统状态不完全可测时,研究一类基于输出反馈的鲁棒模型预测控制问题。将多包不确定性和有界噪声综合考虑,通过求解无穷时域性能指标的最小最大优化问题,得到了系统的输出反馈控制律。引入二次有界概念,在满足输入输出约束的情况下,保证闭环系统的随机稳定。数值算例验证了方法的有效性。

针对DV-Hop定位算法在节点分布不均匀的传感器网络拓扑环境下，跳数与跳距估计存在误差的问题，提出了ILDV-Hop改进算法。首先基于信标节点间估计距离与真实距离的差值，提出了一种全网络的有效跳距；其次在信标节点与未知节点间多跳计算过程中增添了修正值，同时利用接收信号强度指示（RSSI）值优化单跳值的大小；最后采用列文伯格—马夸尔特算法估计未知节点的最优位置。仿真结果表明，与传统DV-Hop算法以及基于拟牛顿迭代的DV-Hop算法相比，ILDV-Hop算法的定位误差分别减小了23%与10%左右，定位精度有了显著的提高。

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跳变时间扩频 与跳频相似，跳时是使发射信号在时间轴上跳变。首先把时间轴分成许多时片。在一帧内哪个时片发射信号由扩频码序列去进行控制。 可以把跳时理解为：用一定码序列进行选择的多时片的时移键控。简单的跳时抗干扰性不强，很少单独使用。

（3）跳变时间扩频方式（TH） 跳变时间扩频（跳时）：已调载波在 PN 码的控制下，伪随机地在一帧的不同时隙内以时发信号形式发送；由于在时隙中传送的突发信号速率要比原信号高，从而达到扩频的目的 （4）混合式扩频方式 混合扩频：若系统仅用单一方式不能满足要求时，往往采用两种或两种以上工作方式，如：FS／DS，DS／TH，FH／TH

针对非线性马尔科夫跳变多智能体系统在有向固定拓扑下的领导跟随一致性问题,为减少智能体间不必要的通信传输,节约网络资源,保证系统性能,提出一种自适应事件触发控制策略.首先,将每一个智能体均视为马尔科夫跳变系统,且马尔科夫链的转移概率部分未知;通过简单的模型转换建立误差系统,将多智能体系统一致性问题转化为误差系统的稳定性问题;在此基础上,构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函并利用Jensen不等式和线性矩阵不等式等技术给出使多智能体系统达到领导跟随一致性的充分条件及控制器设计方法;通过求解线性矩阵不等式可以得到多智能体系统一致性控制器增益矩阵和事件触发参数矩阵;最后,通过数值仿真验证所提出方法的有效性.