逆重复m序列及系统辨识

本文计论了逆重复m序列的产生、性质和功率谱密度,采用逆重复m序列辨识线性系统时纹波项的估算,以及由试验得到的互相关函数估算系统传递函数的计算方法.最后,归纳了采用逆重复m序列辨识系统的好处.文中附有试验结果和计算示例.     

多维逆M序列及其在多变量系统辨识中的应用

基于Ｍ序列和逆Ｍ序列,提出了多维逆Ｍ序列发生器的结构形式。多维逆Ｍ序列近似周期白噪声,无直流分量,各维序列之间互不相关。言语中研究了多维逆Ｍ序列的性质,给出了自相关函数的计算公式。通过使用多维逆Ｍ序列,将多变量系统参数辨识简化为各通道对应的单变量系统参数辨识。多维逆Ｍ序列具有很好的推广应用价值。     

一类有输入噪声扰动的逆系统无偏参数辨识算法研究

对逆系统建模时,原系统的输出作为逆系统参数辨识时的输入.由于原系统输出存在测量噪声,且噪声方差未知,采用普通最小二乘法辨识,无法得到逆系统参数的一致无偏估计.为此,本文研究了一种有输入扰动的的逆系统无偏参数辨识算法,该算法先通过小波变换估计输入信号噪声的方差,再由估计得到的方差,通过偏差消除的递推最小_乘法,对逆系统的参数进行无偏辨识.该算法降低了对输入辨识信号为白噪声的要求,具有较强的实用性.由于采用递推运算,该算法也可以用于逆系统参数的在线辨识.最后,通过实验验证了该算法的有效性.     

采用复合码与和码辨识Hammerstein模型及前馈非线性系统

本文提出了一种利用复合码与和码辨识H模型和前馈非线性系统的方法,其随机码是由 相位相差l/2半周期的逆重复m序列所组成.此方法即使非线性元件的奇次系数全为零,仍 能辨识出线性系统的脉冲响应和非线性元件的偶次系数.文中附有辨识H模型的数字仿真结 果.     

辨识系统单位脉冲响应的一种方法

引言在系统辨识中,系统单位脉冲响应的辨识得到了广泛的应用。这不仅因为单位脉冲响应本身就是系统的非参数模型,而且在多步最小二乘法辨识系统参数模型中,也要首先辫识系统单位脉冲响应。单位脉冲响应辨识一般有五种方法:最小二乘法、相关分析法、m序列法、逆重复M序列法和递推最小二乘法。其中逆重复M     

矩阵伪逆的递归计算和程序

在系统辨识中,常常需要计算矩阵的伪逆。本文叙述了递归计算n×m(n相似文献   

基于支持向量机的电弧炉逆内模控制器

针对三相交流电弧炉电极调节系统的耦合问题,提出了基于支持向量机的逆内模解耦控制策略.根据广义电弧炉对象的Taylor近似模型直接推导逆控制律,消除三相之间的耦合,避免了在线辨识逆模型计算量过大的问题.另外,在内模结构中引入非线性补偿,当系统参数变化和受到外部干扰时,保证了系统的鲁棒性.系统的稳定性和鲁棒性通过Lyapunov方法进行了分析,最后的仿真与实验结果验证了控制器的有效性.     

基于Hammerstein 模型的感应电机变频器调速系统神经网络控制

针对感应电机变频器调速系统的非线性特点,提出一种基于Hammerstein模型的神经网络控制方法。 Hammerstein模型由静态非线性模块和动态线性模块组成。首先,利用ARMA模型实现对感应电机变频器调速系统的线性动态模块辨识;然后,基于该辨识模型,实现调速系统非线性静态模块神经网络逆模型辨识与系统直接逆控制;最后,针对控制过程中存在的电机负载扰动问题,设计了神经网络直接逆控制器在线学习与控制策略。仿真实验表明,所提出的控制策略可以获得满意的控制效果。     

基于动态函数连接神经网络的自适应逆控制系统辨识研究

自适应逆控制将系统扰动消除和动态响应性能独立分开控制,其性能的优劣取决于系统对象、逆对象及逆控制器模型辨识精度的高低。文中提出用动态函数连接神经网络来实现自适应逆控制系统对象、逆对象的同时在线建模和逆控制器的离线建模,并将模型参数的辨识转化为空间参数寻优。针对混沌初始化对已收敛种群结构的破坏性,提出用变参数混沌粒子群优化算法对神经网络权值进行全局寻优,通过仿真实验可以看出基于动态函数连接神经网络的建模误差小,辨识精度高;与当前的参考模型自适应控制方法进行对比分析,所提方法能取得较好的扰动消除效果,并能使系统的跟踪响应性能得到提高,从而验证了方法的有效性、可行性。     

增量式自适应逆控制及在过热汽温中的应用

被控对象的迟延和惯性特性是影响控制系统品质的重要因素之一.从常规PID增量式控制算法入手,在对具有迟延和惯性被控对象的动态特性进行定性分析的基础上,给出了一种改进型增量式控制算法的表达式;分析了被控对象校正逆模型的参数向量与控制器的参数向量之间的联系,进而将控制器的荻取与被控对象校正逆模型的建立相结合,将控制器的自适应过程归结为被控对象校正逆模型的在线辨识问题,通过对校正逆模型的在线辨识直接对改进型增量式控制算法中控制器的参数进行在线修正,形成了一种增量式自适应逆控制系统.将该方法应用于锅炉过热汽温控制系统中,并通过与常规PID串级控制和直接自适应逆控制系统的控制效果对比,验证了所提方法的有效性.     

基于时空混沌的伪随机序列发生器设计与分析

提出了一种基于耦合帐篷映像格子模型的改进型时空混沌模型,基于此模型设计了一种快速产生多维混沌伪随机序列的伪随机序列发生器。改进的耦合帐篷映像格子模型继承了耦合帐篷映像格子系统在空间上的并行迭代特征和时间上的耦合扩散机理,格点间采用猫映射作为耦合方式,使不同序列之间的互信息趋近于零。基于此模型设计的伪随机序列发生器能快速并行产生多维混沌伪随机序列,多维序列具有均匀分布及相互独立两个特征,从而克服了混沌伪随机序列发生器设计中存在的根本性缺陷。     

一种长码快速搜索策略研究

在采用长周期扩频码的直接扩频通信系统中,伪码的搜索速度对接收系统整体性能有着至关重要的影响。针对长周期伪码的快速搜索问题,提出一种通过扩展均值处理技术扩大伪码搜索范围的长码快速搜索策略。理论分析和数值结果表明,在进行大范围码元搜索时使用该搜索策略可以有效地提高伪码的搜索速度。     

A recursive (on-line) maximum likelihood identification method

A recursive (on-line) identification algorithm is developed based upon the off-line maximum likelihood method by Åström and Bohlin. The basic idea of the algorithm consists in two modifications to the classical method. First an approximate noisemodel is applied to eliminate auto-regressive filtering in the computation of the noise-derivatives. Second, some approximations are introduced to make the direct recursive version of the iteration equations really on-line. The combination of the two modifications yields a compact on-line algorithm.     

Operation of a pseudorandom sequence synchronization system under noise errors

This paper analyzes the operation of a pseudorandom sequence synchronization system in an error control system for digital communication channels with noises. It is demonstrated that the arbitrary-level error coefficient can be measured.     

优化伪随机脉冲位置调制序列激励的无串扰超声测距系统

超声测距系统中多路换能器同时工作存在的串扰会导致错误的距离测量和降低系统的工作效率.为消除此串扰,提出伪随机脉冲位置调制(PPPM)法用于构造超声发射序列.PPPM序面中脉宽固定,脉冲位置由伪随机数序列调制.为获得满面春风锐的自相函数和平坦的互丰关函数,对四种常用的同余法产生的伪随机数进行了定量检验,并选定统计特性最好的系列静电型换能器构成的超声测距系统,实验验证了所提方法的可行性.     

BBS伪随机发生器的改进与应用

传统的BBS随机数生成器是逐个比特的生成器,因此速度比较慢。在本文,我们对传统的BBS生成器进行了改进,得到每次生成多位比特的高速BBS生成器。基于我们的生成器,我们构造了一个高速的概率加密系统。     

Berlekamp-Massey算法的新描述形式

流密码在密码学中是非常重要的一种加密体制,而其主要思想是采用伪随机序列进行加密.在生成流密码所需的伪随机序列过程中,发现该伪随机序列的最短线性递归长度的分布具有一定的规律,为了对这些规律进行深入的理论分析,提出了对求解其最短线性递归长度的Berlekamp-Massey(BM)算法的另一种描述形式.使用这种形式进行描述可以简化原有BM算法的描述及程序实现,对于进一步从理论上研讨分析最短线性递归长度的分布规律有很大的帮助,从而可以对生成流密码所需的序列有更深入的了解,能够生成更适用的伪随机序列.     

Test signals choice for system characteristics identification: Taking into account the output deviation range constraint

This paper considers active identification methods for the temporal characteristics of an object in a closed-loop control system. A comparative analysis of binary signals, namely, pseudorandom and regular sequences of rectangular pulses, is performed under a constraint imposed on the output deviation range of the controlled parameter. Using calculations, it is shown that the best signal choice depends on several factors and, first of all, on the noise level; under a sufficiently small noise level, the regular binary sequence of rectangular pulses seems preferable.     

基于混沌映射网络的数字图像加密算法

提出一种基于混沌映射网络和标准幻方变换的数字图像加密算法。通过4个一维分段线性混沌映射构成混沌映射网络产生加密需要的伪随机序列,用该伪随机序列和标准幻方变换进行数字图像加密,并对算法的安全性进行理论分析和数字仿真。实验结果表明,该算法具有良好的安全性能。