系数未知的随机系统的极点配置

对参数已知的线笥系统能任意极点配置的充要条件是系统能控，只假设系统能控来解决单输入系数示各的随机系统的极点配置问题，系统噪声要求相互独立，均值为零并且二阶矩一致有界，提供两种解决方法：当系统的状态在固定时刻对不同反馈增益可反复量测时，用迭代学习方法；当系统的轨线满足非退化条件时可用适应控制法，两种方法都本质地基于随机逼近递推地计算反馈增益，但不必然等价原则。     

噪声依赖状态时的随机逼近

随机逼近 (SA)的目的是求未知函数f(·)的根或L(·)的极值 ,f(·)或L(·)的值可量测到 ,但量测带有噪声 .SA是处理系统控制中许多问题的重要工具 ,问题的解往往依赖于所用的SA算法的收敛性 .考察了当噪声依赖状态时SA算法的轨线收敛性 ,这里 ,状态指f(x)或L(x)的量测点x .和已有结果相比 ,加在量测噪声上的条件是最弱的 .当算法用来求f(·)的根时 ,所用条件的优点在于它可以直接验证 ,而不用顾及算法本身的行为 .当算法用来求L(·)的极值时 ,所用的条件允许量测噪声依赖状态 .加在f(·)及L(·)的条件相当一般 :求f(·)的根时 ,要求f(·)可测并局部有界 ,求L(·)的极值时 ,要求L(·)的梯度局部Lipschitz连续 .     

自适应波束形成器中的递推算法

一、问题提法在自适应波束形成器的研究中,往往对每个阵元输出进行适当加权,然后相加,以期得到某种意义下最好的讯号。设X_k是各阵元在k时刻输出所组成的n维矢量,y_k是我们希望逼近的m维信号。设是一、二阶矩相同并且独立的随机矢量列。X_k是能量测到的。EX_kX_k~τ     

能控系统的适应极点配置

在系统能控的条件下，给出了计算简化的适应极点配置控制，使闭环系统的输入、输出有界、和以往工作相比，设计了随机停时，对参数估计的修正能在有穷时间内停住，使修正次数从无穷次降为有穷次，并进一步，减少修正量的维数，使计算量有了数量级的减少。     

OPTIMAL ADAPTIVE CONTROL WITH CONSTRAINT FOR ARMAX MODEL

For the ARMAX system with unknown coefficients the optimal adaptive control isdesigned so that the following requirements are met simultaneously:1)the transfer function from areference signal to the system output in the closed loop equals a prescribed rational function;2)under the constraint mentioned in 1)a quadratic loss function is minimized;3)the parameterestimate is strongly consistent.     

中远程防空导弹的末制导律设计与仿真

应用线性二次高斯调节器原理,本文提出一种适用于脉冲多卜勒雷达自寻的制导导弹的适应性强,制导精度高,易实现的最优制导规律。为解决工程实现的关键问题,提出了目标机动加速度模型。根据机动目标的统计模型和非线性最优滤波理论推导出一个快速跟踪的自适应滤波算法,并给出了目标机动加速度、导弹与目标相对距离和距离变化率的估计算法。某改进后导弹的仿真结果表明该算法具有很好收敛性和稳定性。     

随机梯度算法辨识非持续激励系统的限度

k可依赖ω。对r=0的简单情形,在文献[5]及[6]中,对单输入单输出及多输入多输出系统分别表明,即使上述最大与最小本征值之比以一定速度发散,仍能保证最小二乘估计的一致性。作者在文献[7,8]中对r>0的非持续激励系统,证明了用随机梯度算法给出的估计仍     

STOCHASTIC ADAPTIVE CONTROL FOR SYSTEMS WITH NOISE BEING AN ARMA PROCESS

Stochastic adaptive control is considered for the discrete-time multi-input and multi-output system of multi-delay with noise expressed by an ARMA process.The CARIMA model isa special case of the system in question.The optimal adaptive control law is given and it is shown thata quadratic cost function is minimized and the closed-loop system is stable.Further,when the systemis of minimum phase,the convergence rates of parameter estimates and of the cost-function are alsoderived.     

方差渐增的多维ARMA过程的递推辨识

在时间序列分析中,绝大多数已有工作都考虑MA部分的驱动噪声方差(或条件方差)有界.在此讨论阶已固定的多维ARMA过程的系数辨识,允许MA部分的驱动噪声的条件矩E(||wn||β|Fn-1)(β>2)以logn的幂次的速度增长.用熟知的随机梯度(SG)算法来估ARMA过程的矩阵系数,在合理的条件下,保证了估计的强一致性.     

ROBUST STOCHASTIC ADAPTIVE CONTROL FOR NON-MINIMUM PHASE SYSTEMS

The adaptive control problem for stochastic systems with unmodelled dynamics isconsidered.The modelled part of the system is described by an ARMAX model which may notbe of minimum phase,while the unmodelled part is dominated by a time-varying quantitydepending upon the systen past input,output and driven noise.The adaptive control law isdesigned based on a pseudo-linear regression algorithm and a pole-assignment method.Robust-ness results with regard to stability,performance and convergence are established.