l~1 鲁棒辨识的快速算法

根据“时间宽度”思想,得到了ｌ１中有噪声时的时间宽度的上、下界函数,对两个具体的先验集,构造了确定最大降低系统不确定度的系统输入规划模型,并给出了混合遗传进化算法．     

鲁棒RLS波束形成算法

分析了多径传播环境下,信号方向向量的偏差和采样样本数目的变化对自适应波束形成算法性能的影响,提出了一种鲁棒RLS波束形成算法·该算法具有收敛速度快,抗扰动性强,误差小的特点·采用鲁棒RLS波束形成算法不但降低了波束形成器对于信号方向向量的偏差的敏感程度,而且可以保证阵列输出的信干噪比(SINR)接近最优值,仿真实验验证了所提算法的有效性·实验结果表明即使在强扰动或偏差存在的情况下,采用鲁棒RLS算法可使系统具有良好的SINR,而且可以改善加权向量的归一化偏差·     

l1鲁棒辨识渐近性态的研究

基于ｌ１拓扑空间的局部紧性，研究了ｌ１鲁棒辨识的渐近收敛性质，据此提出了一个具体的辨识算法，并讨论了辨识误差的ｌ１范数度量界     

基于快速鲁棒互相关算法的图像拼接系统

本文介绍了一种全新、快速、顽健(鲁棒)、遍历的图像拼接算法——快速鲁棒互相关算法.该方法利用图像间的互相关性进行鲁棒配准.它利用快速傅里叶变换在频域范围内分析处理速度、时间耗费量等指标,因此具有运算迅捷的特点.特别是在匹配大尺寸图片时,快速鲁棒互相关算法的运算速度与传统互相关算法相比具有明显的优势,是直接鲁棒匹配算法运算速度的几千倍.     

RBF神经网络的一种鲁棒学习算法

用定标鲁棒代价函数代替传统的二次型指标，并结合改进的遗传算法，搜索近最优径向基函数神经网络（ＲＢＦＮＮ）的结构和参数。实验结果表明该训练方法比其他方法具有更强的鲁棒性，可提高ＲＢＦＮＮ的泛化能力，自动消除数据中的噪声，再现训练数据中的潜在规律。     

双背景模型的快速鲁棒前景检测算法

针对前景检测中的光照变化问题,提出一种基于双背景模型的快速鲁棒前景检测算法.通过建立简单的快慢双背景模型,提高前景检测的效率.结合视频时间感知信息和光照补偿措施,增强算法对光照变化的鲁棒性,提高前景检测精度.在具有光照变化的公开数据集上进行测试,实验结果表明:所提出的算法不仅对光照变化有较强的鲁棒性,同时,具有极快的处理速度.     

面向鲁棒控制的l1中心估计算法及其误差界

分析了具有ｌ１误差的线性时不变系统的最不利情况的辨识问题，对系统假设的先验信息是未知系统的脉冲响应函数控制稳定，并且假设实验数据具有有界噪声干扰的一般输入响应样本，提出了中心估计算法，分析了其最不利情况的误差界限，所给算法和辨识结果是面向鲁棒控制的。     

二维线性系统Roesser模型鲁棒稳定性参数扰动上界的数值算法

本文对二维线性系统Ｒｏｅｓｓｅｒ模型鲁棒稳定性参数扰动上界进行了深入的讨论，据此给出了参数扰动上界的数值算法。     

采用输出反馈实现鲁棒特征结构配置的设计算法

本文根据系统特征向量及极点鲁棒性的关系，提出了以配置系统鲁棒特征结构为目标确定输出反馈的优化算法．由所求输出反馈阵所构成的闭环系统极点、将位于设计者所指定的希望点附近，并且具有较强的鲁棒性．     

基于全参数在线辨识的鲁棒自校正控制

受控系统中，模型结构参数（模型时延及模型阶次）和模型参数是自适应类控制的基础，采样这些参数，并即时送给控制器，是实现自适应控制的前提，也是优化该类算法的重要依据。笔者给出了对上述自适应控制的有关参数的在线辩识方法，并基于此，改进了经典的自适应类控制算法，算法中引入了对结构参数（模型阶次）的智能辩识方法和鲁棒极点配置原理，从而构成了鲁棒自校正控制，使算法得以进一步优化，整个控制方案给出了自适应类控制的新模式。     

一类鲁棒辨识算法的研究

提出了一种新的基本参数模型估计的辨识算法,该算法不仅辨识出一个参数点还辨识出每个参数的误差界。它将噪声界代入辨识,并在辨识过程中依据误差,动态修正辨识收敛速率及方向,以期获得满意的辨识性能。     

离散时延系统的鲁棒稳定性和镇定问题

文章研究了切换线性离散时间系统的鲁棒稳定性和镇定问题．在研究中参数不确定性是时变的但是范数有界的,并且假设时延是时变的和有界的,这包含了常数时延和模型依赖常数时延这些特殊情形．首先,得到一个保证不确定系统稳定的充分条件．其次,设计了一个能够保证所得的闭环系统对所有允许的不确定性是稳定的控制率．提出一个线性矩阵不等式方法和一个锥补线性化算法来解决上面所提的问题．给出一个数值例子来说明所得理论的潜在应用．     

一种动态过程辩识的鲁棒BP算法

提出一种ＢＰ网络的鲁棒算法,该算法克服了ＢＰ网络收敛速度慢,不具有抗强干扰的缺点,并用于动态系统辩识,仿真结果表明了算法的有效性。     

基于几何方法的鲁棒 -稳定分析

研究了线性时不变单输入单输出反馈系统的鲁棒 -稳定性问题。证明了在复平面上多个线段和的几何性质。在此基础上，将鲁棒问题转化为计算几何中的点定位问题。从而得到扰动系统在满足一定稳定指标约束条件下，系统稳定的充分必要条件。利用计算几何的方法，给出了相应的算法。     

采用反馈的鲁棒系统设计方法

基于多变量系统鲁棒理论和反馈可以减小对象参数变化对输出影响的思想，本提出一种鲁棒系统设计方法和设计内反馈增益矩阵的算法。用该方法对一实际工业对象设计了鲁棒控制系统，结果令人满意。理论分析和实际系统设计结果表明，该方法设计的系统比串联补偿鲁棒设计的系统具有更好的鲁棒稳定性和鲁棒性能。     

区间系统鲁棒稳定性和鲁棒镇定性的检验条件

讨论了区间系统的鲁棒稳定性和鲁棒镇定性的有限检验问题，给出了线段多项式鲁棒稳定性的充分必要条件，利用该条件对多项式多面体鲁棒稳定性和区间系统鲁棒镇定性进行了有限检验，并给出了相应的检验结果。该检验条件直观简明，利用它可非常方便地对这些区间系统进行鲁棒稳定性分析。     

基于反馈判决的鲁棒自适应机动目标跟踪算法

针对平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)在机动目标跟踪中面临测量异常和模型失准时估计精度下降的问题,提出了一种基于反馈判决的鲁棒自适应算法.利用Huber函数对观测残差序列处理获得权重向量以修正测量协方差,增强算法的抗差能力以克服测量异常问题;同时,引入多重渐消因子调整预测误差协方差,从而改变滤波增益,增强算法的自适应性...     

动态预补偿器实现鲁棒对角优势

给出一种多变量参数不确定系统鲁棒预补偿器设计方法．该方法设计的鲁棒预补偿器可以使摄动系统为鲁棒对角优势的，因而保证了系统的鲁棒稳定，并且具有保守性小，设计的控制器简单等优点．实际系统设计表明，该设计方法有效而实用．     

适用于任意阵列的鲁棒波束形成算法

针对期望信号来波角度误差和干扰快速变化导致的导向矢量失配问题,本文提出了一种新型的零陷展宽鲁棒自适应波束形成算法.该算法重构接收信号的协方差矩阵,根据大致的期望信号角度约束平顶主瓣波束,提出了迭代算法来解决经过上述处理步骤后得到的非凸的优化问题.仿真显示,本文提出的算法相比于传统算法对来波角度误差及干扰快速变化拥有更好的鲁棒性,且该算法适用于任意阵列.