多变量输出误差系统的辅助模型随机梯度辨识算法

考虑了多变量输出误差系统的辨识问题. 使用系统可得到的输入输出数据构造一个辅助模型, 用辅助模型的输出代替信息向量中的未知变量, 提出了一个基于辅助模型的随机梯度辨识算法. 使用鞅收敛定理的收敛性分析表明: 提出的算法给出的参数估计收敛于它们的真值. 给出了带遗忘因子的辅助模型随机梯度算法来改进参数估计精度, 仿真结果证实了提出的结论.     

非均匀采样数据系统的故障检测

针对目前涉及较少的非均匀采样数据系统故障检测研究,研究了一类基于观测器的故障检测滤波器设计问题;对于非均匀采样数据系统,首先利用提升技术推导出系统的提升状态空间模型,然后选用基于未知输入观测器的故障检测滤波器来作为残差产生器;同时给出一种故障检测滤波器设计的H_∞最优化设计方法,并给出其最优解及存在条件;最后通过一个示例进行验证,结果证明了该方法的有效性;该方法能够有效地实现对非均匀采样数据系统的故障的检测。     

系统辨识(6):多新息辨识理论与方法

多新息辨识是系统辨识的一个重要分支.新息是能够改善参数估计精度或状态估计精度的有用信息.首先,详细讨论了线性回归模型的各种多新息辨识方法,包括多新息投影算法、多新息随机梯度算法、多新息遗忘梯度算法、变递推间隔多新息随机梯度算法、多新息最小二乘辨识方法、变递推间隔多新息最小二乘算法等;然后,给出了方程误差类系统、输出误差类系统、输入非线性系统的随机梯度辨识算法、多新息随机梯度算法和多新息最小二乘辨识算法;最后,简单说明了多新息辨识理论可以发展到多新息观测器和多新息卡尔曼滤波理论.     

巴克码无旁瓣滤波在地基雷达月球成像中的应用

本文针对13位巴克码匹配滤波器会因旁瓣导致地基雷达月球成像质量恶化的问题,提出了使用无旁瓣滤波器解码来避免出现旁瓣从而改善成像质量的方案,并用三亚非相干散射雷达进行了月球成像实验,检验了该方案有效性。成像算法采用了距离-多普勒算法。成像结果表明,13位巴克码匹配滤波器的旁瓣会使距离-多普勒图像在距离向产生10%～30%的回波强度扩散,污染周围距离门,导致距离分辨率恶化;而无旁瓣滤波器可以有效避免这种污染,从而优化距离分辨率,使成像质量得到改善。