双线性系统随机多输入间接自适应前馈控制器及其应用

本文针对随机双线性多输入系统，提出了一种适用于具有多种扰动对象的随机多输入间接自适应前馈控制器，其特卢、是通过引入改进的广义最小方差最优控制律来克服双线性对系统的影响，该控制器采用间接算法实现，并适用于延时未知系统。它不仅具有渐近最优的控制的效果，可以对可测干扰实行有效的动静态补偿，消除稳态跟踪误差，使随机干扰对系统的影响最小，而且即使用于不稳定和（或）逆不稳定系统也具有全局收敛特性。文中还介绍了如何应用该控制器来实现多变量系统的随机间接自适应解耦控制。     

非线性信道判决反馈递归神经网络自适应均衡器

针对存在严重符号间串扰及轻度非线性畸变的数字信道，提出了一种判决反馈递归神经网络为均衡器，它将传统的线性信道判决反馈结构巧妙地融入递归神经中，在自适应训练时用期待２信号代替判决反馈信号。     

自适应神经网络智能控制研究

本文提出用神经网络实现自适应智能控制，具有算法及结构简单的特点，在实际控制中有一定适用性     

基于神经网络的自适应控制器的研究

本文研究了神经网络控制未知动态系统的可行性，提出了几种自适应控制结构，并研究了在不同条件下各种结构的性能变化，给出了不同条件下的仿真结果及一些结果分析。图１３，参４．     

基于自校正与线性跟踪的自适应控制系统

提出一种新的自适应控制方法──基于自校正与线性跟踪的自适应控制．从系统的输入／输出完全跟踪的目标出发，根据对象的动态模型，导出自适应控制器的调节模型．对象模型的参数，采用速推最小二乘法在线估计．仿真结果表明，本系统具有对象参数变化的自适应能力．这种控制系统比较适用于被控制参数变化较慢的生产过程．     

一类随机系统的自适应滤波

讨论一类含时变未知参数的随机系统，给出该系统在系统状态噪声与量测噪声于有限时间区间上相关情况下的自适应滤波递推公式，并给出相应的滤波算法     

离散多变量系统的一种实用MRAC方案

将连续系统从模型取状态方案推广到含有可测扰动的离散多变量系统 .算法对扰动具有鲁棒性 .将误差引入控制器 ,设计出的 MRAC系统可不必预知系统参数的变化范围 ,可选择的适应律有更多的自由度     

AN EFFICIENT PROCESSING TECHNIQUE FOR MULTIPARAMETER RADAR MEASUREMENTS

本文重点讨论根据（双偏振）天气雷达测量数据估计相差比Ｋｄｐ和线性去（偏振比ＬＤＲ本征值的信号处理技术。）从雷达测量的距离曲线提取有效数据段对参数的估计质量起着关键作用，尤其是对于由多个离散分布的小云团组成的暴雨结构，这更为重要。首先对原始数据的距离曲线进行适当的低通滤波，然后再对预处理过的数据应用自适应滤波。这个技术成功地应用于对风暴结构的精确分析和对降雨量的准确估计。     

一种新的图象分割方法

大多数图象处理系统都需将目标从背景中分离出来。本文介绍一种新的自适应门限图象分割方法。门限曲面通过梯度值较大的象素点即可能的边缘点灰度值内插得到。     

基于全相位算法的自适应滤波算法

为减小实时信号的自适应处理时间,改善系统性能,在全相位数据空间概念的基础上,提出一种全相位自适应信号处理方法,并通过仿真对该算法在不同原始信号、不同噪声干扰的情况下进行了性能分析．在对该算法和经典的自适应算法在不同原始信号、不同噪声干扰的情况下进行了性能对比之后,提出了该算法的改进方案来改进输入信噪比小于0时的性能．结果表明,改进方案的输出误差性能达到甚至优于理想状态下的经典自适应算法, 从而验证了该算法及其改进方案的可行性和优越性．