雷达脉内调制信号时频分布特征提取方法

针对复杂体制雷达辐射源信号分类识别问题,提出了一种基于时频分析的雷达脉内调制识别算法。首先对时频矩阵在时间域进行等间隔分区,然后通过检测区间内信号时频能量峰值提取其时频特征,最后用支持向量机实现了分类识别。该方法以信号时频能量峰值分布的差异区别不同的雷达脉内调制方式,有效降低了特征维数。仿真结果表明,该方法对雷达脉内调制具有较好高识别正确率,而且具有较强的抗干扰能力。     

分数阶Fourier域低分辨雷达飞机回波的分形特性分析与目标分类

常规低分辨雷达体制下的目标分类与辨识是雷达目标识别领域的一个研究难点。研究表明,地、海、空等雷达杂波具有分形特性,不同类型目标会对回波分形特性产生不同的影响,但在强杂波背景下,回波的分形特性更多地表现为杂波的特性。作为一种非平稳信号分析工具,分数阶Fourier变换可以有效地获取目标回波信号的细节特征并充分抑制杂波,且具有快速算法。为此,论文立足于分形及其相关理论,拟从分数阶Fourier域对常规雷达飞机目标回波的分形特性进行分析,估计和分析其分形参数,并对分数阶Fourier域回波分形特征在飞机目标分类中的应用进行探讨。研究结果表明,在最优变换阶数下,分数阶Fourier域飞机目标回波具有显著的分形特性,且充分反映了目标的特性,分形测度分析可以揭示回波的动力学演化机制,且最优变换域回波分形特征可以有效用于飞机目标的分类和识别。     

基于独立分量分析的雷达网抗同频干扰仿真

研究雷达间的消除同频干扰问题,针对机载、舰载雷达网抗同频干扰是军事领域的目标探测正确性的要求,为了消除雷达同频干扰,根据同频干扰的特点,提出一种独立分量分析的抗干扰算法,应用于机载、舰载雷达网抗同频干扰处理过程中.通过从观测信号中将目标回波信号和同频干扰信号分离出来,提取目标回波信号,从而自适应地抑制同频干扰信号,达到抗同频干扰的目的.仿真结果表明,采用上述方法分离目标回波信号和同频干扰信号取得了较好的效果,证明其应用在雷达网抗同频干扰处理中是可行和有效的.     

基于遗传算法的雷达抗同频干扰方法研究

为了抑制或规避雷达编队中同型雷达发射信号之间产生的同频干扰,通常设计具有低自相关和互相关的正交信号是雷达编队抗同频干扰的关键。针对调频编码脉冲雷达信号的特点,提出了新的雷达编队抗同频干扰信号处理方法,应用遗传算法对调频编码序列进行优化选取,从中找出具有低自相关和互相关性能的几组正交编码组,以规避同型雷达间的同频干扰现象。仿真结果表明,该方法是有效的和可行的。     

一种基于PFRFT的低截获信号识别算法

针对低截获概率雷达信号的调制识别问题,提出了一种新的调制类型识别算法,完成了LFM、BPSK、2FSK、Frank/P1/P2/P3/P4码8种低截获信号的识别分类。首先,根据有无调频斜率,利用PFRFT完成低截获信号的预分类。然后,综合利用分数阶域主副脊线及功率谱估计完成信号的自动分类识别,给出了分类识别算法的流程图及具体步骤。最后通过仿真实验,表明该算法具有很好的识别效果,证明了该方法的有效性和可行性。     

雷达辐射源信号的多重分形特性研究

分形维数可以描述信号的复杂程度.但是单个分形维数描述信号是不够的,故对不同调制雷达辐射源信号的多重分形特性进行研究.通过仿真六种常见脉内调制雷达辐射源信号,并计算它们在不同情况下的多重分形广义维数,结果发现多重分形广义维数时噪声不敏感,同时,同一种调制方式下调制参数对广义维数的影响也不大.因此.多重分形广义维数可以作为雷达辐射源信号脉内调制方式识别的分类特征.     

基于分形维数的雷达信号脉内调制方式识别

分形维数是分形理论中的重要参数,其中盒维数可以描述分形信号的几何尺度信息,信息维数描述分形信号在平面空间上的分布信息。因此利用分形理论从信号中提取盒维数和信息维数作为分类特征,这种特征可包含信号幅度、频率和相位的变化规律,并集中了不同调制信号之间的差异信息。通过计算若干种常见脉内调制雷达辐射源信号的盒维数与信息维数,表明了分形维数在分类意义上是有效的特征。并由分类识别的仿真实验验证了基于分形维数进行的分类具有较高的识别率。     

一种新的通信辐射源个体识别方法

在低信噪比条件下,稳态信号中的通信辐射源个体特征极易被掩盖,从而难以提取和识别。针对该问题,依据不同通信辐射源中振荡器个体的频率稳定度不相等这一事实,提出一种适用于多进制数字相位调制（MPSK）信号的基于分形维数的特征提取与分类方法。首先对中频信号进行过采样,然后提取信号瞬时相位的信息维数作为分类特征,最后利用支持向量机（SVM）分类器实现样本属性的自动判别。该方法特征维数低、分类简单,对加性高斯白噪声具有一定的鲁棒性。计算机仿真实验结果表明,当信噪比为3dB时,对载波频率稳定度差异为0.01ppm的5种同阶MPSK信号的平均分类准确率达到95%。     

间歇采样转发干扰的时频域识别方法

针对间歇采样转发干扰识别率较低的问题,提出了一种基于短时分数阶傅里叶变换（Short-time fractional Fourier transform, STFRFT）的干扰识别方法。在对间歇采样转发干扰STFRFT后,为了降低二维时频特征提取的复杂度,采取了基于最大值搜索和切片的降维方法,将二维时频域降维到分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier transform, FRFT）域和时域。在降维后的FRFT域统计谱峰个数以及沿峰值点所在时间轴统计脉冲个数作为识别间歇采样转发干扰的特征参数。针对3种典型的间歇采样转发干扰,仿真结果表明,在原始回波干噪比大于-4 dB时,能够较好辨识3种干扰。     

基于小波不变矩的雷达辐射源信号识别

针对雷达辐射源信号识别,提出一种基于时频分布的小波不变矩特征向量提取和识别分类方法。对雷达辐射源信号时频图像进行处理,对图像进行小波变换,提取小波矩的特征向量。采用支持向量机分类识别的方法,对特征向量进行训练,实现信号识别。对6种常见雷达信号进行分类,结果表明在信噪比较低的情况下也能取得较好的识别效果,在SNR为-3 dB时,识别正确率仍达到93.9%。     

Control of nonlinear systems with compensation of disturbances under measurement noises

ABSTRACT

The control algorithm for nonlinear time-invariant systems with compensation of unknown disturbances under measurement noises is proposed. The dimension of noises is equal to the state vector dimension of the plant. Disturbances can be presented in any equation of the plant model. The novel control law is based on the noise estimator and the disturbance compensator. The accuracy in the steady state depends on the first derivative of disturbance and the smallest component of noise vector. A sufficient condition in terms of linear matrix inequality provides feasibility of the proposed algorithm. The simulations show the efficiency of the proposed method compared with some existing ones.     

Massless field emission in the space-time of extra dimensions

With a study of cosmological models with extra dimensions, the theory needs development of such a significant application as wave emission. If the extra dimension is large, it is to have a Minkowski limit when the size of the extra dimension tends to infinity. We propose an approach to arrange local emission in Minkowski space-time of any dimension. It is based on application of the distributions and differential operators of fractional order. We show that although the full field (scalar or vector) can propagate with any speed, the emission wave propagates with the speed of light but its amplitude has an integral behavior and may be calculated directly. Talk given at the International Conference RUSGRAV-13, June 23–28, 2008, PFUR, Moscow.     

Active disturbance rejection control for nonlinear fractional‐order systems

This paper investigates active disturbance rejection control involving the fractional‐order tracking differentiator, the fractional‐order PID controller with compensation and the fractional‐order extended state observer for nonlinear fractional‐order systems. Firstly, the fractional‐order optimal‐time control scheme is studied to propose the fractional‐order tracking differentiator by the Hamilton function and fractional‐order optimal conditions. Secondly, the linear fractional‐order extend state observer is offered to acquire the estimated value of the sum of nonlinear functions and disturbances existing in the investigated nonlinear fractional‐order plant. For the disturbance existing in the feedback output, the effect of the disturbance is discussed to choose a reasonable parameter in fractional‐order extended state observer. Thirdly, by this observed value, the nonlinear fractional‐order plant is converted into a linear fractional‐order plant by adding the compensation in the controller. With the aid of real root boundary, complex root boundary, and imaginary boot boundary, the approximate stabilizing boundary with respect to the integral and differential coefficients is determined for the given proportional coefficient, integral order and differential order. By choosing the suitable parameters, the fractional‐order active disturbance rejection control scheme can deal with the unknown nonlinear functions and disturbances. Finally, the illustrative examples are given to verify the effectiveness of fractional‐order active disturbance rejection control scheme. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种分数阶预测控制器的研究与实现

本论文研究了一种新型预测控制器RTD-A的分数阶实现方法及应用. 与常规控制器比较, RTD-A控制器具有参数意义明确, 易于整定和实施的优点. 论文将RTD-A控制器扩展到分数阶形式, 并与经Z-N法整定的分数阶PI?D1控制器和Wang-Juang-Chan法整定的PID控制器进行了比较. 所提出的分数阶预测控制器在设定值跟踪, 克服负荷扰动, 鲁棒性等方面都有较理想的控制性能. 仿真结果验证了这种分数阶预测控制器的有效性.     

基于分形布朗运动和Ada Boosting的多类音频例子识别

提出了一种基于分形布朗运动的音频特征提取和识别方法．这种方法使用分形布朗运动模型计算出音频例子的分形维数，并作为其分形特征．针对音频分形特征符合高斯分布的特点，使用Ada Boosting算法进行特征约减．然后分别使用Ada-加权高斯分类器和支持向量机对约减特征后的音频分类，并在两类分类的基础上构造多类分类的模型．实验表明，经过特征约减后的音频分形特征在音乐和语音的分类中都优于其他音频特征．     

分数阶异结构超混沌系统完全同步与反相同步控制

以分数阶Lü混沌系统和分数阶Chen超混沌系统为例,研究了维数不同、分数阶次不相等的异结构的混沌系统和超混沌系统的完全同步和反相同步.首先,基于分数阶系统稳定性理论和非线性动力学理论,构造出相应的非线性控制器,实现了两个维数不同,分数阶次不相等异结构混沌系统与超混沌系统的完全同步和反相同步;其次,基于分数阶稳定性理论,对上述两类同步给出了严格的数学证明;最后,借助于预估-校正算法,利用数值模拟验证了所提方法的有效性.     

A composite fractional order active disturbance rejection control method for a class of uncertain systems with multiple disturbances

The existing active disturbance rejection control (ADRC) method may not provide sufficient disturbance rejection to multiple mismatched disturbances for the fractional order systems. In this paper, a composite disturbance rejection approach is developed for a class of fractional order uncertain systems, by synthesizing the fractional order ADRC (FOADRC) approach and a disturbance observer (DO)-based compensation scheme. Taking advantage of more disturbance information and a filter structure, an improved DO is developed to achieve precise estimation of disturbances in the presence of sensor noises. In addition, a state transformation is developed to convert the system into a simple integral chain model with only matched disturbances. Then a composite control law is designed to compensate the disturbances and provide satisfying dynamic performance. The efficiency of the proposed method is demonstrated by a numerical simulation and an actual servo control simulation, as well as the comparison with two kinds of the existing ADRC methods and the commonly used integral sliding mode control (I-SMC) method.     

核典型相关分析算法的多特征融合情感识别

为了提高情感识别的正确率,针对单模情感特征及传统特征融合方法识别低的缺陷,提出了一种核典型相关分析算法(KCCA)的多特征(multi-features)融合情感识别方法(MF-KCCA)。分别提取语音韵律特征和分数阶傅里叶域表情特征,利用两种特征互补性,采用KCCA将它们进行融合,降低特征向量的维数,利用最近邻分类器进行情感分类和识别。采用加拿大瑞尔森大学数据库进行仿真实验,结果表明,MF-KCCA有效提高了语音情感的识别率。     

基于几何活动轮廓与分形盒维数的图像分割

针对传统几何活动轮廓（GAC）模型不能实现自适应分割,且容易出现边界泄漏和演化时间较长的缺点,提出了一个基于GAC与分形盒维数的图像分割算法。该算法结合了图像信息（图像分形盒维数）和演化曲线的位置,用与演化曲线内外区域分盒维数相关的演化速度v(D)代替传统GAC模型中的常量速度v。实验结果表明该算法可以使演化曲线根据其位置自适应地向内或者向外运动,减少了分割时间,并且在一定程度上减少了边界泄漏。     

永磁同步直线电机的分数阶超螺旋滑模控制

为了提高永磁同步直线电机的跟踪性能,增强系统的鲁棒性,本文提出了分数阶超螺旋滑模控制策略.首先,针对外部扰动以及系统的未知状态设计广义超螺旋观测器,其能够精确估计永磁同步直线电机的速度和外部扰动.其次,将分数阶理论和终端滑模控制理论相结合,提出有限时间收敛的分数阶超螺旋滑模控制器,以实现永磁同步直线电机的跟踪控制.最后,通过仿真对比验证所提方案的有效性.