移动卫星天线的自适应鲁棒控制系统

为了改善移动卫星天线的控制性能和稳定性,本文进行移动卫星天线的自适应鲁棒控制系统的研究．首先针对移动卫星天线数学模型,设计自适应鲁棒控制器和控制系统,所提出的自适应鲁棒控制律和控制系统不仅保证了闭环系统的稳定性,而且实现了所期望的性能,最后通过试验结果证明该控制算法的有效性,尽管外界环境道路条件的变化不同,移动卫星天线控制系统表现了满意的控制性能．     

路标迭代提取和剔除的自适应空洞处理算法

针对无线传感器网络贪婪地理路由协议中的路由空洞问题,提出一种高效的基于路标迭代提取和剔除的自适应空洞处理算法.该算法中,当探测包贪婪转发遇到空洞时,在网络拓扑局部平面化的基础上,以左(右)手法则提取空洞边界并沿其逆(顺)时针周边模式双向转发,同时,分布式地进行路标的迭代提取和剔除,直到获取的路标使得后续的数据包依次以它们为中间目标节点进行传输而不再遇到空洞为止.仿真结果表明,该协议能够以较小的控制开销代价获得次最优的传输路径,极大地提高了路由协议的性能,可以应用于无法消除路由空洞的大规模无线传感器网络贪婪地理路由协议.     

主从式结构的车辆自适应前照灯控制系统设计

车辆自适应前照灯系统(Adaptive Front-lighting System,AFS)是车辆的一种主动安全系统.本文开发的AFS采用主控模块加电机驱动辅助模块组成的主从式结构.AFS主控模块用于采集车身悬架高度、方向盘转角、GPS等传感器信号,用于进行水平和垂直两个方向的车灯角度计算,并发送控制指令信号给步进电机;电机驱动辅助模块用于接收主控模块发出的控制指令信号,并驱动步进电机运动,实现车灯随动转向.现已开发出整套软件算法和硬件原理样机.实验结果表明,该系统能够实现弯道随动转向和坡道俯仰调节,完成不同速度下光型模式的配置.     

发电机的非线性自适应逆推综合控制

发电机励磁和汽门系统是一个典型的多变量、非线性、强耦合、不确定复杂系统,其综合控制将会改善电力系统稳定性和动态品质,所以设计简单、有效的综合控制器既必要又困难.针对单机无穷大励磁与汽门系统,运用自适应逆推方法和系统的Lyapunov函数,获得了发电机的非线性综合控制器和参数替换律,文中给出了该控制器的具体设计步骤.由于在控制器设计中没有运用任何线性化方法,因而所得控制器充分利用了系统的非线性特性;同时考虑了发电机阻尼系数的不确定性,使得控制器对系统参数的变化具有很强的鲁棒性.数字仿真结果表明,所设计的控制器具有鲁棒性,并可有效地提高电力系统的稳定性.     

基于线性约束最小方差的全球定位系统抗干扰技术

针对全球定位系统（ GPS）接收机在强宽带干扰下无法正常工作的情况,采用自适应调零天线,利用信号和干扰的入射空间角度不同进行空域滤波,可提高其抗干扰能力。理论分析和仿真结果表明,基于线性约束最小方差（ LCMV）准则的自适应滤波算法简单有效,在牺牲一个干扰抑制自由度的条件下,可对高仰角卫星导航信号进行较好的保护。     

离散混沌系统的参数自适应控制

提出多重参数离散混沌系统的参数自适应控制的新方法,利用可调系统与参考模型之间的耦合关系,给出基于系统变量作为观测量的参数自适应控制算法,采用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数方法证明了参数控制系统是渐近稳定的。仿真结果表明文中给出的控制算法具有较快的收敛速度,并讨论了系统参数是非线性形式的一般系统及其不确定的外界噪声扰动对系统的影响。     

基于自适应阈值的脑电信号去噪方法

脑电采集后得到的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)中含有噪声信号,为了有效去除噪声并保留有用信息,本文在软阈值去噪的基础上,提出一种改进阈值去除EEG噪声的算法。利用小波变换对EEG信号分解,得到多层的高频系数和低频系数;根据分解层次不同,对小波系数进行自适应的阈值处理;将缩放后的小波系数重构,得到去噪后的EEG信号。以信噪比、均方根误差作为去噪效果的定量指标,将改进算法与硬阈值法、软阈值法、Garrote阈值法进行比较,结果表明,改进阈值法优于其他3种阈值法。     

TDD中继系统下行链路自适应方法

为了解决3GPP LTE-A系统中Type-Ⅱ中继不发送下行参考信号导致基站无法获得中继到用户之间的链路质量信息、无法合理选择下行数据调制编码格式的问题,提出了一种TDD中继系统中新的下行链路自适应方法.该方法利用TDD系统上下行信道互惠性和UE周期性发送的上行探测信号更准确的进行信道估计,继而选择更合适的调制编码格式.给出了工作过程及发送接收算法模型,并进而提出基站与中继协作地采用发送分集技术传输下行数据.仿真实验结果表明,新的链路自适应方法及基站与中继发送分集的传输方式,显著地提高了系统频谱利用率.     

新的局部保持鉴别分析算法

提出了一种新的局部保持鉴别分析算法：基于迹比准则与自适应近邻图嵌入的局部保持鉴别分析算法。根据样本分布特性自适应构建类内和类间近邻图,保持数据的局部结构并且利用数据的鉴别信息,定义局部类内离差矩阵以及局部类间离差矩阵,采用迹比Fisher判别函数作为目标函数,通过迭代的方法最大化局部类间离差矩阵与类内离差矩阵的迹比值,解得最优子空间。在ORL和Yale人脸数据库上的实验表明该方法是有效的。