一类不确定仿射非线性系统的自适应变结构控制

研究非匹配不确定仿射非线性系统的输出跟踪问题．针对系统中的参数不确定性，基于李亚普诺夫稳定性理论提出了一种分段控制方案，当控制误差大于一定范围时，采用自适应变结构控制方案，使得闭环跟踪系统全局渐近稳定，参数估计值收敛，系统信号保持有界，控制误差减小到零域附近时，切断变结构控制，避免了颤振现象的出现．理论研究和仿真结果证实了理论结果的正确性和有效性．     

基于遗传算法的多用户OFDM比特加载

根据最小发送功率准则,针对多用户OFDM系统,提出了基于遗传算法的自适应比特加载解决方案.采用的矩阵编码方法直观、简单,具有并行性运算特性.通过交叉和变异让搜索跳离局部极值的陷阱,搜索到全局最优解.仿真结果表明,在给定的误比特率下,遗传算法与等比特分配方案相比可节省功率5~6 dB,与multiuser adaptive OFDM(MAO)方法相比仅相差1 dB,同时遗传算法的并行性使得节省了运算时间,提高了运算效率.     

平均速率受限条件下OFDM系统联合自适应分配策略

提出一种满足不同用户速率要求的OFDM系统的联合子载波、比特和功率分配算法,以达到进一步减小发射功率的目的。首先在用户平均速率受限的条件下进行子载波分配,然后对分给每个用户的子载波进行速率注水,进行比特和功率分配,使系统在满足用户传输速率要求的同时传输功率最小。仿真结果表明,该算法功率分配部分具有较低的复杂度,相同性能要求下所需最小传输功率比其他算法小。     

Adaptive control of system with hysteresis using neural networks

1.INTRODUCTIONThe piezoelectric actuators are well suited for micro-position devices in precision engineering because oftheir fast response,nanometer resolution and biggerdriving force[1].However,hysteresis inherent topiezoelectric actuator severely li mits system’s perfor-mance such as giving rise to undesirable accuracy oroscillations,even leading to instability.Hysteresischaracteristics are generally nondifferentiable andusually unknown.It is a difficult task to mitigate itsharmful ef…     

直接自适应模糊算法参数的选取以及仿真分析

针对Wang提出的直接自适应模糊控制器，首次推导出了自适应律参数γ以及仿真步长h的理论取值范围。以一阶不稳定系统、二阶达芬振荡系统为例，给出了当γ以及h取不同值时的仿真结果，通过对结果的分析，验证了前面推导出的参数取值范围的正确，并得出有关参数γ变化对系统性能影响的规律。     

一种新的变换域变步长批处理LMS算法及其应用

将变换域LMS算法和变步长LMS算法及批处理LMS算法相结合,提出了一种新的变换域变步长批处理LMS自适应算法,该算法融合了前面3种算法的优点,可以有效地降低输入信号的自相关程度,克服了固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾,并且实时性较好。计算机仿真结果表明该算法具有更快的收敛速度和更小的失调噪声,可以有效地应用于自适应收发隔离系统。     

一种混合稀疏置零的自适应声回波对消算法

对稀疏路径的自适应声回波对消算法进行了讨论,提出一种稀疏置零归一化解相关LMS自适应滤波算法(简称SSKNDLMS).该算法综合了稀疏算法,置零算法及归一化解相关算法的优点,在增加少量计算量的情况下,其收敛速度和稳态失配比常用的LMS算法都有明显的改善.计算机仿真证实了这一结果.     

干涉型光纤陀螺微小信号的检测与分析

干涉型光纤陀螺(IFOG)是一种新型的光学陀螺仪,其性能直接决定了惯性导航系统的精度。由于静态情况下IFOG的模拟信号较弱小,容易被各种噪声淹没,因此,无法对IFOG的静态性能做出正确的评估。针对某型号IFOG输出信号的特点,提出了一种微弱信号检测和滤波方案,通过大量的静态和动态试验证明:该方案能显著提高IFOG输出信号的信噪比,将IFOG原始输出信号从各种噪声中有效、实时地提取出来。同时,该方案价格相对低廉。     

异构网络环境中的自适应在线故障检测

通过研究网络流量异常检测，提出一种新的基于自适应自回归(AAR)模型的在线故障检测算法．该算法只利用标准管理信息库，因此检测不依赖于特定产品类别，适用于异构网络环境．验证了流量信号的非平稳特性，并采用模拟获取的网络流量拟合AAR模型．由于不必将整个时间序列进行分片和单独拟合，算法可以直接处理获取的新数据，实现真正意义上的在线故障检测．利用时间平均方法消除了网络噪声的影响．在实验中，故障检测结果与预设的故障场景完全对应，进一步证明了该算法的准确性．     

一种基于信号相关性检测的自适应小波变换及应用

为了克服传统小波变换的不足,提出了一种用样本相关性检测信号特征的自适应小波变换降噪方法.该方法以第二代小波变换为基础,在小波变换时提供多组备选的预测器和更新器,用变换样本与相邻样本之间的相关性来检测信号的局部特征,并根据相关系数的大小来确定每一尺度上的每个样本的最佳预测器和更新器,使小波能够较好地适应信号的局部特征.模拟实验和工程应用的结果表明,该方法克服了传统小波降噪方法丢失原始信号局部信息的缺陷,不仅可以有效地去除原始信号中的噪声,而且能够保留原始信号的局部特征.