Nonlinear Principal Component Analysis Using Strong Tracking Filter

The paper analyzes the problem of blind source separation (BSS) based on the nonlinear principal component analysis (NPCA) criterion. An adaptive strong tracking filter (STF) based algorithm was devel- oped, which is immune to system model mismatches. Simulations demonstrate that the algorithm converges quickly and has satisfactory steady-state accuracy. The Kalman filtering algorithm and the recursive least- squares type algorithm are shown to be special cases of the STF algorithm. Since the forgetting factor is adaptively updated by adjustment of the Kalman gain, the STF scheme provides more powerful tracking ca- pability than the Kalman filtering algorithm and recursive least-squares algorithm.     

Fuzzy Adaptive Strong Tracking Cubature Kalman Filter

To solve the problem that the choice of softening factor in conventional adaptive strong tracking filter( STF) greatly relies on the experience and computer simulation,a new concept of softening factor matrix is introduced and a fuzzy adaptive strong tracking cubature Kalman filter( FASTCKF) based on fuzzy logic controller is proposed. This method monitors residual absolute mean and standard deviation of each measurement component with fuzzy logic adaptive controller( FLAC),and adjusts the softening factor matrix dynamically by fuzzy rules,which is capable to modify suboptimal fading factor of STF adaptively and improve the filter's robust adaptive capacity. The simulation results show that the improved filtering performance is superior to the conventional square root cubature Kalman filter( SCKF) and the strong tracking square root cubature Kalman filter( STSCKF).     

用于状态估计的自适应粒子滤波

分析了粒子滤波的性能关键,提出了一种新的自适应粒子滤波算法．该算法采用一种新提议分布,即将UKF（Unscented Kalman Filter）与自适应强跟踪滤波器（STF）相结合．新提议分布通过UKF构造粒子群,而粒子群中的每个粒子中的每个sigma点用STF来更新,它可以在线调节因子而使得算法自适应．非线性状态估计仿真试验证实了改进的粒子滤波算法的有效性．     

在线快速抑噪的自适应强跟踪滤波算法

针对强跟踪滤波算法对系统时变噪声缺乏自适应能力,导致系统状态估计精度较低的问题,提出一种可以在线估计噪声协方差阵的快速抑噪自适应强跟踪滤波算法,该算法可以抑制噪声对系统状态估计的影响,使系统状态估计迅速收敛到真实值附近.仿真实验对比了强跟踪滤波算法和快速抑噪自适应强跟踪滤波算法在噪声变化环境下的性能,结果表明：快速抑噪...     

改进的基于“当前”统计模型自适应滤波算法及其在航迹预测中的应用

基于"当前"统计模型的模糊自适应(FACS)滤波算法利用机动目标"当前"加速度调整加速度极限值,实现了对一般机动目标的有效预测;但是在预测强机动目标时却存在较大的预测误差。为了解决这一问题,引入强跟踪滤波器(STF),提出了一种新的自适应滤波算法STF-FACS。该算法根据滤波残差实时调整卡尔曼滤波增益,提高了对强机动目标的预测能力;同时保留了FACS算法对于一般机动目标的预测性能。最后,对强机动目标分直线机动和转弯机动,分别进行航迹预测仿真。仿真结果表明,对弱机动目标进行航迹预测时,两种算法的预测效果相当;对强机动目标进行航迹预测时,STF-FACS算法无论是在动态时延和预测精度方面都比FACS算法要好。     

一种弹体滚转姿态估计的新方法

针对制导弹药滚转姿态测量的需求,提出了一种无陀螺姿态测量的方法. 采用两个MEMS加速度计进行弹上姿态传感器的配置,建立了基于截断正态概率密度模型的系统状态方程,利用速度估计自适应方法实现了对过程噪声方差阵的自适应调整,采用强跟踪滤波器(STF)直接进行滚转状态估计. 由于STF滤波器具有对模型参数失配的鲁棒性以及对突变状态的强跟踪能力,改善了算法的估计精度. 仿真实验研究表明:该方法结构简单、测量精度高、收敛速度快,具有很高的工程应用价值.      

Synthetic aperture radar raw signals simulation of extended scenes

A synthetic aperture radar (SAR) raw signal simulation algorithm for extended scenes is presented. This algorithm is based on the SAR two-dimensional system transform function (STF). To cope with range-variant nature of SAR STF and increase the speed of this algorithm, new for mulas for range-variant phase corrections in range-Doppler(RD) domain are developed. In this way, many azimuth lines can be simulated with the same SAR STF. It only needs twodimensional fast Fourier transform code and complex multiplications. Comparing with time-domain simulation algorithm, it is very simple and thus efficient. Simulation results have shown that this algorithm is accurate and efficient.     

家用电器声控技术的抗噪声干扰问题——ANC方法与室内声场

本文旨在分析一般的家庭住室环境中,各种噪声对语声控制系统正常工作的干扰问题。指出,电视机等电器发出的语声,是最为严重的干扰噪声。为此,本文引入ANC方法这一有效的语音增强技术,提出了一种用于家用电器声控制技术的干扰噪声消除方案。本文将声波的波动概念引入室内几何声学,提出一种能够简捷计算矩形室内声场中声通道传递函数的新方法,以及用此方法仿真了传递函数随一些客观因素而变化的情况。     

基于改进强跟踪滤波器的UWB/AHRS紧组合定位方法

针对遮挡环境下的车辆定位问题,提出一种基于改进强跟踪滤波（ISTF）算法的超宽带（UWB）与航姿参考系统（AHRS）紧组合定位方法.该方法使用阈值鉴别UWB测距异常值并消除其影响,将强跟踪滤波（STF）算法应用到紧组合系统的数据融合中,并结合定位模型对算法进行改进,以提高算法的稳定性和对观测噪声的估计精度.仿真与实验结果表明,该方法能在复杂工况下提供车辆精确的定位信息,与UWB单独定位及采用几种非线性滤波算法相比,系统的鲁棒性更强、定位精度更高,具有很强的实用性.      

锯齿形低肋管冷凝换热机理分析及实验研究

本文对锯齿形低肋管强化冷凝换热机理进行了分析,提出了锯齿形低肋管强化冷凝换热的“周向效应”,导出了包括“周向效应”和锯齿外缘周长影响的表面张力作用公式和包括锯齿影响的存积角公式,提出了肋形准则。通过对四种锯齿管以R11为工质的实验得出了锯齿形低肋管汽侧冷凝换热的准则方程式,其计算值同实验值相差在±10％以内。     

Chaotification in the stretch-twist-fold (STF) flow

Chaotic behavior and detailed parameter analysis of stretch-twist-fold (STF) flow are investigated. STF flow is associated with fluid particle motion which naturally arises in the dynamo theory. It proposes a mechanism, by which a celestial bodies, such as earth and sun, can maintain and amplify the magnetic field continuously. Parameter analysis is performed using linearization theory for different choices of parameters. The existence of Heteroclinic trajectory of Sil’nikov type is proved using an undetermined coefficient method. It connects two non trivial equilibrium points. As a consequence, the Sil’nikov criterion guarantees that STF flow has Smale horseshoes chaos.     

基于动态BP算法的非线性滞后系统辨识

鉴于很多实际问题都可以转化到多示例框架下求解,多示例学习越来越受到机器学习领域内学者们的关注.提出了一个基于Logistic回归模型的多示例学习算法.首先定义了一个新的似然函数来表示每个包的标签与其示例的隐含标签之间的关系,然后利用凝聚函数把该似然函数转化为一个光滑的凹函数,从而使问题可以用常用的无约束优化方法快速求解.在一些标准数据集和一个文本分类问题上的实验结果表明,所提算法要优于其他常用多示例学习算法.     

基于GPS/INS组合导航的改进自适应渐消卡尔曼滤波算法

基于GPS/SINS组合导航系统的模型不准确或者量测噪声多变所产生的滤波发散问题,研究了自适应渐消卡尔曼滤波对于滤波发散的抑制作用,文章提出一种利用新息协方差估计值和量测值实时自适应计算渐消因子的方法,用它调节卡尔曼滤波方程中预测误差协方差阵和增益矩阵,调整历史新息和当前新息的权重达到抑制滤波发散的目的。该算法能有效减少严格收敛判据推导渐消因子的计算量和限制条件,有效利用了当前新息值。仿真验证表明,提出的算法能有效抑制滤波发散,并且比常规卡尔曼滤波效果更佳。     

新型自适应控制器的设计及仿真

对控制性能要求较高、不能直接应用自适应控制理论构成自适应控制系统,可引入δ变换取代z变换,利用零极点配置和最小二乘法,设计一种新型的自适应控制器,解决了z变换可能产生不稳定零点的自适应控制问题。仿真结果表明,系统固有频率ω和阻尼比ζ的变化范围分别在105-210 rad/s、0.1-0.2,各参数存在较大摄动,但系统的稳态精度和响应速度几乎未受影响。该新型自适应控制器能够较好地抑制系统各参数的摄动,设计方法实用、有效。     

面向车载网的基于位图的多跳广播协议

车载网(vehicular ad hoc networks,VANETs)中多数安全应用常采用多跳广播协议传输安全消息,然而,现有的多跳广播协议存在时延和碰撞问题。为此,首先强调并分析了现有协议所忽略的碰撞和时延问题,然后提出了基于位图的多跳广播协议(bitmap-based multi-hop broadcast,BMB)协议以解决这两个问题。为了降低时延,BMB协议允许候选转发节点以反比于它的转发优先权设置等待时间,而转发优先权依据空闲空间分布(empty space distribution,ESD)位图设置。ESD位图反映着车辆间的空间分布。其次,BMB协议推导了两个相邻候选转发节点间等待时间的最小间隔,基于此间隔,BMB协议调整各候选转发节点的等待时间,保证两个节点间的等待时间差大于此间隔。仿真结果表明,与STF相比,提出的BMB协议具有低的转发时延和碰撞概率。     

基于遗传算法的产生式规则学习机制研究

本文研究了遗传处在应搜索策略在专家系统的误获问题上的适用性。     

茶叶杀青工序自适应控制系统的优化设计

针对茶叶杀青原系统中PLC对DTA温控器的PID控制参数设定问题,将开关量控制的DTA温控器替换为三相交流调压模块,优化设计出自适应控制系统。自适应控制系统中的PLC的温度控制信号经三相交流调压,输出可变电压对杀青机加热,并采集杀青机的温度信号反馈回PLC,构成闭环控制回路,实现连续地对滚筒杀青机加温,达到最优化的温度控制效果,提高茶叶的杀青质量。     

非线性振荡器的自适应反推控制

考虑了非线性振荡器的自适应反推控制问题．利用自适应反推方法将非周期性振荡信号变为周期性振荡信号，保证了闭环系统的全局稳定性，同时非线性振荡器的输出渐近跟踪任意给定的参考信号，仿真结果验证了这种方法的有效性。     

分布式HDP领导-跟随者系统最优一致控制研究

为研究行为未知的非线性多智能体系统领导-跟随者最优一致控制问题,针对智能体动态方程未知的情况,设计神经网络辨识器学习智能体动力学行为;构造以多智能体系统局部误差为输入的性能指标函数,将多智能体系统领导-跟随者一致性问题转换为求解智能体局部性能指标函数最优值的优化控制问题;结合自适应动态规划思想设计分布式迭代算法求解该优化问题,并讨论了算法的收敛性;设计基于神经网络的评价-执行结构分布式控制器来近似局部性能指标函数,通过神经网络学习迭代寻找局部性能指标函数的最优解,实现多智能体系统的最优一致控制策略。设计的分布式控制器能够根据智能体状态数据自适应产生控制策略,使多智能体系统趋于一致。