一体化接收中宽带雷达回波的子带处理结构

研究了雷达与雷达对抗侦察一体化接收中的雷达回波接收问题,针对基于动态非均匀滤波器组的雷达与雷达对抗侦察一体化接收结构,提出了一种宽带雷达回波相关接收的子带处理结构。该算法将雷达发射信号波形通过分析滤波器组得到相应的子带匹配滤波器系数,实现了雷达回波匹配滤波的子带处理,解决了雷达带宽大于子带带宽时雷达回波匹配滤波的问题。从而使得雷达带宽不受一体化接收中子带频率宽度的影响,能够有效实现宽带雷达与雷达对抗侦察一体化接收。理论分析和仿真实验验证了该结构的有效性。     

一类非线性系统的加权自校正控制

本文提出了仅含一个非线性环节的一类非线性系统控制的逆算子方法,建立了这类非线性系统的加权自校正控制算法。该算法也适用于不稳定和(或)逆不稳定系统,具有渐近最优控制效果,可以保证闭环系统全局稳定和收敛。仿真结果表明该算法能克服系统非线性的影响,改进了系统的控制性能。     

数据融合中的态势估计与威胁估计技术

文章在分析数据融合的概念和模型的基础上，描述了态势估计和威胁估计的功能性定义和模型，探讨了态势估计与威胁估计的实现方法，最后对态势估计与威胁估计的研究现状进行了介绍。     

衰减激励条件下递阶最小二乘辨识的均方收敛性

为减少递推辨识的计算量，提出了递阶辨识原理，它是将系统分解为多个维数较小的虚拟子系统进行辨识，从而获得递阶最小二乘辨识方法。在衰减激励条件下，针对时不变系统研究了递阶最小二乘法的收敛性，得到了参数估计误差均方收敛于零时衰减指数应满足的条件。递阶最小二乘具有良好的性能，其计算量比递推量小二乘辨识要小得多，并具有容易实现等优点。     

基于牛顿-拉夫逊迭代法的6自由度机器人逆解算法

为解决一般6自由度旋转关节机器人逆运动学问题,提出了一种用牛顿一拉夫逊迭代法逐次逼近目标位姿的逆解算法.根据正运动学方程建立雅克比矩阵,采用基于豪斯霍尔德的SVD分解求其伪逆来避免雅克比矩阵的奇异性问题,通过建立迭代规则并逐次迭代找到最优的逆运动学单解,实际应用时无需再建立多解取优策略.本算法具有较好的局部快速收敛性,能够达到较好的精度和速度,并在基于ARM9的嵌人式系统上实现了此算法.相应的测试表明:算法实时性能够满足系统要求,可应用于机器人实时控制系统.     

系统辨识(8):耦合辨识概念与方法

耦合辨识是系统辨识的一个重要分支,是新近发展和提炼形成的一种辨识概念,主要用于研究结构复杂的参数耦合线性和非线性多变量系统的辨识问题.辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念是本文作者提出的一些新的辨识研究思路、理念和方法,分别能够用于研究存在未知过程变量的不可测系统的辨识,能够提高辨识方法的收敛速度和参数估计精度,能够解决结构复杂、大规模多变量系统及参数耦合多变量系统的辨识问题、减小辨识算法的计算量.首先介绍多变量系统耦合辨识概念,在此基础上讨论多变量系统的几种(全)耦合最小二乘辨识方法、(全)耦合随机梯度辨识方法、部分耦合随机梯度辨识方法、部分耦合最小二乘辨识方法等,最后说明耦合辨识方法可推广用于有色噪声干扰多变量系统的辨识,并列出了一些多变量系统模型结构,阐述了耦合辨识概念可以结合辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、迭代搜索原理(梯度迭代、最小二乘迭代、牛顿迭代)等来研究线性或非线性多变量系统的辨识问题     

MISO 系统基于正交匹配追踪算法的参数与时滞联合估计

在有限采样情况下, 研究具有时滞的多输入单输出受控自回归系统的参数辨识和时滞估计问题. 当采样次数少于未知变量数时, 描述系统的方程组是欠定的, 对其目标函数求解是NP-hard 问题, 传统方法无法有效辨识出系统参数. 受压缩感知理论的启发, 基于参数向量所具有的稀疏特性, 提出一种新的阈值正交匹配追踪算法辨识系统的参数和时滞. 仿真实验表明, 所提出的算法能在少量采样时有效地辨识系统参数、估计未知时滞, 同时验证了算法的有效性.

     

基于辅助变量的压缩采样匹配追踪闭环系统辨识方法

针对被控对象和反馈通道均具有未知时滞的闭环系统,提出一种基于辅助变量的压缩采样匹配追踪辨识方法.该方法利用辅助变量方法对压缩采样匹配追踪算法进行改进,获得过参数化辨识模型稀疏参数向量的估计,根据稀疏向量的结构得到前向通道的参数估计和时滞估计,进而根据模型等价原理获得反馈通道的参数估计.仿真结果表明,所提出方法仅需少量的迭代即可获得这类闭环系统参数与时滞的有效估计.     

传递函数辨识(3):正弦响应两点法和多点法

系统在正弦信号激励下的输出称为系统的正弦响应。在单频正弦信号、双频正弦信号和多频正弦信号激励下,利用系统的正弦响应观测数据,讨论确定一阶系统、二阶系统、高阶等容惯性系统传递函数参数代数解的两点法、四点法和多点法,所提出的方法能够避免直接求解超越方程,且原理简单,实现方便。     

传递函数辨识(4):基于脉冲响应的递推参数估计方法

即使对于线性时不变系统,脉冲响应也是系统参数的高度非线性函数。利用系统的脉冲响应观测数据和非线性优化方法,论文提出了一阶系统、二阶系统、高阶单极点系统传递函数的最小均方参数估计方法、随机梯度参数估计方法、多新息随机梯度参数估计方法等,以及高阶单极点系统的递推梯度参数估计算法和牛顿递推参数估计方法等。提出的方法可以推广用于其他传递函数描述的动态系统参数辨识,如具有共轭极点、重极点高阶传递函数参数的辨识。