自校正Riccati方程的收敛性

对带未知噪声方差的线性离散定常随机系统,基于噪声方差的在线一致估计,提出了自校正Riccati方程新概念.用动态误差系统分析(DESA)方法和Kalman滤波器稳定性理论证明了自校正Riccati方程的解收敛于稳态Riccati方程的解.这个结果将引出一种新的自校正Kalman滤波算法,并为解决自校正Kalman滤波器收敛性问题提供了重要的理论基础.一个数值仿真例子说明了所提出的结果的正确性.     

基于自校正模型的非线性系统多模型预测控制

针对化工过程某些非线性系统的不对称动态特性,提出了一种基于自校正模型的多模型预测控制算法.在平衡点附近建立线性模型,利用当前工作点,通过二阶泰勒展开校正模型参数,补偿非线性不对称动态特性,形成了非线性系统的自校正多模型描述.以基于模型输出偏差的切换指标函数作为模型切换准则,结合状态反馈预测控制,构成了多模型预测控制器.pH值控制的仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于误码率的模糊加权无线网络公平调度算法

针对无线网络中实现多连接时的公平性调度问题,提出了一种基于信道误码率的模糊规则自校正的加权公平调度算法.该算法通过对链路误码率的定期测量,利用模糊算法对信道的当前状态进行推理判断,从而使各链路的调度权值跟随信道的状态自适应地调整.算法中还引入模糊规则自校正算法,以使其具有自寻优能力.仿真结果表明,所提算法能有效地改善系统的吞吐量及带宽分配的公平性,当信道误码率较高时,系统平均吞吐量比传统加权轮询调度算法提高14倍,而公平性系数仍达到0.8以上.     

线结构光多传感器三维测量系统误差校正方法

针对线结构光多传感器三维轮廓测量系统中多传感器坐标系统一误差及线结构光带特征平面方程求解误差的校正问题,应用一种可进行特征点多分辨率提取的平面靶标,选择两传感器共同测量范围内部分特征点作为参考点,应用迭代求解最近临点算法,求解两标定坐标系精确统一的参数,实现多传感器测量系统中两坐标系统一误差的校正.提出了一种带参数的线结构光带图像特征点亚像素提取算法,通过参数设置改变线结构光带特征平面的位置,对线结构光带特征平面方程求解误差进行校正.实验结果表明,误差校正算法精度高、重复性好,确保测量系统可以获得复杂型面物体高精度的截面测量配准数据.     

线性离散时不变系统的分数阶相位校正迭代学习控制

针对带有随机干扰的线性离散时不变系统,提出一种分数阶相位校正迭代学习控制算法.设计一种新型相位超前校正与分数阶迭代学习控制相结合的迭代学习控制(ILC)学习律.基于频域分析方法,得到分数阶相位校正迭代学习控制在算法开、闭环两种情况下的频域收敛条件.结果表明:文中算法显著提高了ILC跟踪误差的收敛速度和收敛精度,具有先进性和有效性.     

自校正PID算法在电炉温度控制中的应用

本文针对电炉温度控制问题,设计了一种极点配置自校正PID控制器,给出了系统的CARMA模型,介绍了带遗忘因子的递推最小二乘实时参数估计算法,以及极点配置自校正PID算法,建立PID参数与系统参数及控制性能指标之间的关系式,并进行了MATLAB仿真。仿真结果表明,自校正PID控制能使系统的性能达到预期的效果,提高了系统的动态特性。     

红外图像非均匀性校正算法评估

红外图像非均匀性校正算法的选择直接影响成像质量和实现的难易程度.通过采集到的红外图像,对常用的几种非均匀性校正算法进行了定量分析和定性比较,结果发现,两点非均匀性校正算法、两点与LMS综合算法均有较好的校正效果,但综合算法具有更小的剩余非均匀性.非均匀性的评估为红外图像处理算法的选择提供了依据.     

自适应控制在冷连轧张力厚控系统中的应用

本文分析了冷连轧机张力厚控系统,表明该系统是时变动态系统,从而确定使用最小方差自校正调节器应用于该系统。对实际系统进行了辨识模型并在此基础上进行了仿真研究。结果表明了自校正调节器控制效果优于PID调节器,而渐消记忆的递推最小二乘法是一种较好的在线辨识算法。将自校正调节器应用于实际张力厚控系统,使得带铜厚差得到明显改善。     

多变量系统自校正调节器

本文讨论了一类多变量系统自校正调节器的最优控制律及控制器参数辨识中的有关问题,给出了类似于单变量系统最小方差控制律的一种算法,便于计算,并具有较为简洁的形式。用此算法计算了两个实例的最小方差控制律,并与计算机仿真果进行了比较。     

自校正解耦融合Kalman滤波器及其收敛性

对带未知噪声统计的多传感器系统,提出了基于相关方法的噪声统计在线估值器,进而提出了自校正Riccati方程和自校正Lyapunov方程.在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正分量解耦融合Kalman滤波器,并用动态误差系统分析(DESA)方法证明了它收敛于最优分量解耦融合稳态Kalman滤波器,因而具有渐近最优性,它的精度比每个局部自校正Kalman滤波器精度高,且算法简单,便于实时应用.一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.     

异步电动机转子参数的自校正辨识方法的研究

转子参数的变化对异步电机调速系统的动静态性能有很大的影响。基于自校正方法设计了一种新的转子电阻的辨识算法。并通过仿真和实验 ,将这种算法与直接公式法进行了比较。在对自校正辨识算法进行研究时 ,主要分析了算法中参数 kp、 ki、电阻初始设定值、转速和负载转矩的变化对辨识效果的影响。讨论了负载转矩和转速对转子电阻辨识精度产生影响的原因。并且给出了该辨识算法的适用范围。实验结果证明了自校正辨识算法的有效性 ,特别是在大负载的情况下该算法可以准确地辨识出转子电阻     

星载SAR成像的R-D算法研究

对适用于星载SAR斜视情况下的距离-多普勒(R-D)算法进行了详细系统的理论分析,并对比了两种R-D算法的不同.分析了时域和频域两种距离徙动校正方法,证明了二次距离压缩的产生原因和实现途径.最后给出了成像结果,并提出了一些建议.     

一种数字域自校正流水线模数转换器改进结构

研究了对流水线模数转换器级间增益误差进行补偿的数字域自校正算法，提出了一种适用于数字域自校正的改进的流水线结构。该结构通过对参考电压的调整，避免了以往自校正结构中产生丢失码字、降低输入范围的现象。结果表明，校正后系统的线性度有了大幅度的提升。     

单片机自校正温度控制

本文讨论了如何利用单片机实现自校正温度控制的问题,特别是对自校正控制在单片机上实现的可行性,以及算法的收敛速度、鲁棒性、抗干扰能力进行了详尽的分析和比较,给出了一种适合于单片机温度控制的简洁算法,成功地研制了单片机自校正控制仪表。实时控制结果表明:此温控仪能适用于外界因素等原因引起的模型参数变化的系统,温控效果明显优越于 PID 温控仪,为仪表的智能化做了有意义的尝试。     

面向智能船舶的自校正加权融合估计算法

针对智能船舶多传感器系统因未知海洋环境干扰和设备间干扰等因素,导致一个或数个传感器产生间歇性随机故障,进而导致融合估计结果出现偏差甚至失真的问题,设计了一种自适应加权融合估值算法,并引入了衰减记忆因子降低旧测量数据对融合估计的影响权重.为增强融合估值器对于量测故障信号的容错性,添加了故障检测与校正模块对量测信号进行检测与校正.为了验证算法的容错性能和融合估计的精度,对带有间歇性随机故障的三传感器系统进行了仿真实验,并与改进前的自适应加权融合结果进行了对比.结果表明:对于带间歇性随机故障的多传感器系统而言,设计的自校正加权融合估计算法不仅具有鲁棒性,而且具有较高的融合精度.     

基于除法模型和核密度估计算法的镜头径向失真校正方法

针对镜头径向失真的问题,提出了一种基于除法模型(DM,division model)和核密度估计算法的校正方法.该方法利用同一场景两个不同视点的失真图像对建立DM模型.首先对失真图像对进行特征点的提取和匹配.然后根据基本方程式联立方程组,采用核密度估计算法求出最优解即为校正参数.最后根据求得的校正参数对两幅失真图像进行校正.仿真表明,核密度估计算法提高了失真校正的鲁棒性和图像校正的精度.     

Z8002-自校正调节器控制软件设计及仿真

本文介绍了一种用微处理器实现自校正调节器的算法。该算法用最小二乘法在线辨识对象特性的变化,用最小方差作为其控制策略,从而及时地对控制算式进行自动修正,适应各种工况的变化。为了提高控制精度以及使它能适应受控输出比操纵量较多的系统,本编写程序采用了32位浮点的软件格式,并对基本的自校正算法作了修正。数字仿真实验结果表明:自校正调节器的控制效果优于PID调节器的效果。     

红外图像自适应的非均匀校正算法

提出了一种新的红外焦平面器件的自适应非均匀校正算法,它利用最小均方误差自适应算法获取探测器的初始校正系数,还可以跟踪探测器的漂移自动更新系数.该算法不同于传统两点定标的近似计算,它以足够精准的自适应系数来进行校正,同时不依赖于探测器响应稳定的前提,能够适应更为恶劣的条件,如有温度起伏以及其他时变干扰的环境.经本算法校正后系统图像信噪比可提高5dB左右,在TMS320C6414数字信号处理器的硬件平台下能在8s内收敛,且满足25帧/s的实时性要求.     

恶劣信道下的OFDM公共相位误差消除方法

为了精确消除相位误差影响,获得良好系统性能,提出了一种新的OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)公共相位误差消除方法,该方法给出了在频率同步和信道均衡两级联合完成公共相位误差校正的结构,利用全导频,提出新的公共相位误差估计算法.理论分析和计算机仿真表明,两级联合校正结构非常适合OFDM系统中的公共相位误差校正,全导频公共相位误差估计算法可以获得优于传统方法的估计性能,特别在恶劣信道条件下,提出的全导频估计算法非常适用.     

基于Nios红外图像实时非均匀性校正研究

针对红外成像系统在图像处理中所涉及的数据量大,实时处理难于实现的特点,运用Altera公司SOPC-Nios嵌入式软核心处理器技术,提出一种利用FPGA硬件实现红外焦平面阵列实时非均匀性两点校正的方法.该方法针对非均匀性校正关键的内部循环和耗时算法,创建Nios嵌入式处理器的定制指令,将复杂的顺序指令简化为硬件实现的单指令,用硬件实现校正算法,极大地提高了系统的处理速度和性能,有效地解决了红外成像技术中实时性难题.