非均匀采样数据系统的AM-RLS辨识方法及仿真研究

推导了一类非均匀采样数据系统的提升状态空间模型,进而得到其对应的输入输出表达.针对辨识模型信息向量中存在未知的中间变量,提出非均匀采样系统基于辅助模型的递推最小二乘(AM-RLS)辨识方法,基本思想是用辅助模型的输出代替信息向量中的未知变量.并对算法进行了计算机数值仿真研究,来说明提出辨识算法的有效性.     

有色噪声系统的迭代辨识与递推辨识方法仿真比较研究

针对ARARX模型(即动态调节模型),提出了分别辨识系统模型参数向量和噪声模型参数向量的新型最小二乘迭代辨识方法.其基本思想是:通过极小化一个信息矩阵中含噪声项的准则函数,导出两个参数向量的最小二乘估计式,进一步将估计式中信息矩阵所含的未知噪声项用其迭代估计代替,而其迭代估计又用前一次迭代的参数估计进行计算.在每步迭代计算中,二者执行了一个递阶计算过程.与滤波式递推广义最小二乘算法相比,提出的迭代算法也可用于在线辨识,而且在每一步迭代计算中,反复利用了系统可测数据信息,因而能够获得高精度参数估计.仿真例子证实了理论研究结果.     

跟踪策略仿真模型的致效

本文简要介绍跟踪策略仿真模型的建模背景与结构。给出这种仿真模型的致效方法：根据多组起初跟踪误差统计数据进行相应次数的模型辨识，以精确确定模型结构和参数。模型辨识采用目标函数交替迭代的多目单纯形法。     

闭环辨识条件下迭代激励信号设计方法

针对闭环系统辨识中激励信号的优化选择问题,提出一种迭代的优化激励信号设计方法.以优化控制的性能指标作为激励信号选择的目标函数,考虑闭环辨识的鲁棒性稳定性,以及激励信号、控制信号和输出信号的能量限定,求取激励信号的优化能量谱,并以迭代的方法逐步选择优化的激励信号和闭环辨识系统模型,从而得到满足闭环系统性能的系统模型和相应的激励信号.仿真验证结果表明,使用该方法得到的激励信号去激励闭环系统,进行模型辨识,能够有效提高辨识模型的准确性.     

基于工艺随机扰动的非均匀RLC互连线串扰分析

提出一种基于工艺随机扰动的非均匀RLC互连线串扰分析方法;同时建立了互连线随机扰动模型.通过解耦技术将耦合非均匀互连线模型转化为独立互连线模型,从而简化了分析,并利用新的逼近模型对数值结果进行复频域的函数逼近,提高了算法精度.最后将算法应用到多根耦合互连线互连的情况,拓展了算法可计算的电路规模.实验结果表明算法可以对工艺随机扰动下的耦合互连线串扰进行有效评估.     

可加模型及其在金融市场波动率估计中的应用

放宽了传统GARCH模型参数形式的假定,将可加模型引入条件方差的估计,改进了Btihlmann和McNeil提出的迭代算法,并将其用于可加GARCH模型的估计.通过能够模拟真实波动率的数学实验,以及新加坡股市和不同市场股市比较的实证算例,发现可加GARCH模型不仅在估计现有参数模型无法刻画的复杂序列波动率时具有更好的估计效果,而且与一般非参数模型相比也有较好的估计效果.因此,可加GARCH模型对研究新兴市场股市或诸如金融危机等存在复杂波动特征的金融市场有着非常现实的意义.     

离散灰色模型的拓展及其最优化求解

目的:探讨灰色预测模型中不同的迭代初始值点对模型的影响及其解决方法,探讨非齐次指数增长序列情况下的离散灰色模型;方法:采用理论证明和图形分析相结合的方法,比较迭代初始值分别为始点、中间点和终点三种不同形式对离散灰色模型的影响,构建新的灰色预测模型和参数求解公式;结果:迭代初始值的不同确实对离散灰色模型的模拟和预测产生影响;构建了优化离散灰色模型和无约束参数求解公式,建立了非齐次指数增长序列情况下的离散灰色模型;结论:新建立的优化灰色模型解决了迭代初始值点的不同对模型的影响问题,可以取代GM(1,1)模型和离散灰色模型进行模拟和预测,离散灰色模型得到了拓展,应用于非齐次指数增长序列的情形.     

运用ADE算法进行Wiener模型辨识

DE算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,该算法原理简单,控制参数少,鲁棒性强,具有良好的优化性能.首先利用DE算法对Wiener模型参数进行辨识,分析了算法中变异率F对辨识过程中的全局并行搜索能力和收敛速度的影响;其次运用一种自适应变异差分进化算法(ADE)进行Wiener模型参数辨识,该算法在初期变异率较高,种群具有多样性,避免过早收敛于局部最优解;在进化过程中,变异率逐渐变小,优良个体得以保留,避免最优解遭到破坏.运用ADE算法对Wiener模型的数值仿真结果表明了ADE算法在参数辨识问题中的有效性,以及较PSO算法更强的非线性系统辨识能力.与一般的DE算法相比较,ADE算法辨识到全局最优解的精度和概率有较大提高,对算法参数的敏感性降低.     

Sugeno模糊模型的辨识

提出了一种新的Sugeno模糊模型辨识算法.在Sugeno模糊模型辨识中,应用模糊聚类方法可将其前提结构和结论参数的辨识分开进行,减少了计算量;通过Box-Jinkins数据建模说明了本文算法的有效性.     

一种直升机舵机的GFRF模型辨识方法

改进了以多音组合正弦信号为持续激励信号的非线性系统GFRF非参数模型辨识方法。并成功地利用该方法辨识出某型直升机并联电动舵机的GFRF模型．实践表明，改进后的辨识方法辨识精度高且稳定，只需很小的计算量和数据存储空间，是一种有效的非线性系统辨识方法，具有重要的工程实际应用价值．     

Parameter estimation for multirate multi-input systems using auxiliary model and multi-innovation

The multirate multi-input systems have different updating periods and sampling periods such that the conventional identification algorithms cannot be used to identify such multirate systems. By using the auxiliary model identification idea, the multiinnovation stochastic gradient algorithm is developed to estimate the parameters of multirate systems. Finally, an illustrative example is given to verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

Nonlinear Sampled-Data Systems with a Generalized Hold Polynomial-Function for Fast Sampling Rates

It is well-known that such non-conventional digital control schemes, such as generalized sampled-data hold functions, have clear advantages over the conventional single-rate digital control systems. However, they have theoretical negative aspects that deviation of the input can lead to intersample oscillations or intersample ripples. This paper investigates the zero dynamics of sampleddata models, as the sampling period tends to zero, composed of a new generalized hold polynomial function, a nonlinear continuous-time plant and a sampler in cascade. For a new design of generalized hold circuit, the authors give the approximate expression of the resulting sampled-data systems as power series with respect to a sampling period up to the some order term on the basis of the normal form representation for the nonlinear continuous-time systems, and remarkable improvements in the stability properties of discrete system zero dynamics may be achieved by using proper adjustment. Of particular interest are the stability conditions of sampling zero dynamics in the case of a new hold proposed. Also, an insightful interpretation of the obtained sampled-data models can be made in terms of minimal intersample ripple by design, where the ordinary multirate sampled systems have a poor intersample behavior. It has shown that the intersample behavior arising from the multirate input polynomial function can be localised by appropriately selecting the design parameters based on the stability condition of the sampling zero dynamics. The results presented here generalize the well-known notion of sampling zero dynamics from the linear case to nonlinear systems.     

基于复近似信息传递的多通道SAR成像方法

偏置相位中心天线(displaced phase center antenna, DPCA)技术作为一种实现高分辨率、宽测绘带宽的有效技术手段,被广泛应用于高性能合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)系统研制中。为了实现最佳的成像效果,DPCA雷达成像系统需要满足方位向均匀采样条件,否则会导致方位向等效相位中心的周期性非均匀分布,进而使用经典匹配滤波成像方法会产生严重的方位模糊。根据稀疏信号处理理论,本文提出了一种基于复近似信息传递(complex approximate message passing, CAMP)算法的多通道非均匀采样DPCA成像方法,可以有效地解决多通道SAR因非均匀采样所产生的方位模糊以及杂波干扰问题,实现对观测区域的高精度重建。仿真和实际数据实验验证了该方法的有效性。     

基于合成带宽技术提高距离分辨率的新方法

多频段子脉冲信号合成距离像,可以降低系统瞬时带宽和采样率要求,并提高距离分辨率。探讨了一种新的基于合成带宽技术的综合子脉冲成像思想,该方法用非均匀采样模型来解决频带合成中子脉冲参数不同带来的问题,然后采用辛格插值方法进行信号的均匀化重建,并最终获取更高分辨率距离像。仿真实验表明,此方法不仅能解决不同参数的子脉冲信号间合成问题,还有效改善了距离分辨率。     

多速率互质采样下的超分辨谱估计方法

针对稀疏频谱信号的获取和感知问题,提出了一种多速率互质采样下的超分辨谱估计技术。首先对信号进行多通道采样,建立起多速率互质采样下的接收信号模型,并推导了采样频率的最优选取准则。然后基于超分辨理论将不同采样速率下的基带混叠谱估计出来,并给出精确恢复的唯一性定理。在谱重构过程中,为了降低恢复算法的复杂度,又提出了一种支撑集缩减准则。以上方法既避免了栅格划分对重构模型的影响,也克服了有限长时域数据造成的频谱展宽效应,因此可以有效地提高谱估计的精度和分辨率。数据模拟实验验证了上述方法的正确性和有效性。     

Fuzzy Modeling of Non-Uniformly Sampling Nonlinear Systems Based on Clustering Method and Convergence Analysis

The studying motivation of this paper is that there exist many modeling issues of nonuniformly sampling nonlinear systems in industrial systems. Based on multi-model modeling principle,the corresponding model of non-uniformly sampling nonlinear systems is described by the nonlinear weighted combination of some linear models at local working points. Fuzzy modeling based on multimodel scheme is a common method to describe the dynamic process of non-linear systems. In this paper, the fuzzy modeling method of non-uniformly sampling nonlinear systems is studied. The premise structure of the fuzzy model is confirmed by GK fuzzy clustering, and the conclusion parameters of the fuzzy model are estimated by the recursive least squared algorithm. The convergence perfromance of the proposed identification algorithm is given by using lemmas and martingale theorem. Finally, the simulation example is given to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

基于最大似然估计的机载双基地雷达杂波抑制方法

首先建立了机载双基地雷达的杂波模型,然后分析了机载双基地雷达杂波谱的空时分布特性,比较了最大似然估计方法与其他几种常规估计方法的性能,最后在此基础上提出了一种新的基于配准的最大似然非均匀采样距离相关性补偿方法。该方法通过最大似然估计方法完成对双基地机载雷达杂波幅度的估计,并利用非均匀采样选取各训练样本的杂波谱中心实现对杂波谱的配准。仿真结果表明,在各种不同的双基地机载雷达配置情况下,该方法均可有效解决双基地机载雷达面临的杂波非均匀问题。     

Parameter estimation for dual-rate sampled Hammerstein systems with dead-zone nonlinearity

The identification of nonlinear systems with multiple sampled rates is a difficult task.The motivation of our paper is to study the parameter estimation problem of Hammerstein systems with dead-zone characteristics by using the dual-rate sampled data.Firstly,the auxiliary model identification principle is used to estimate the unmeasurable variables,and the recursive estimation algorithm is proposed to identify the parameters of the static nonlinear model with the dead-zone function and the parameters of the dynamic linear system model.Then,the convergence of the proposed identification algorithm is analyzed by using the martingale convergence theorem.It is proved theoretically that the estimated parameters can converge to the real values under the condition of continuous excitation.Finally,the validity of the proposed algorithm is proved by the identification of the dual-rate sampled nonlinear systems.     

Bearings-only fusion tracking for maneuvering target with wavelettransform in three dimensional space

1.INTRODUCTION Passivesensordoesnotgenerateelectromagneticwaveand thereforecannotbefoundbyopponent.Thischaracter madeitplayinganimportantroleintargettrackingappli cationwhereradarhastraditionallybeenused.However,forpassivesensor,thedistancebetween sensorandtargetisusuallynotavailable.Tosolvethis problem,twowaysareusuallyadopted:passivesensor withintermittent workingactivesensortracking[1],two ormoreplatformsbearings onlytracking[2,3].Inthis work,bearings onlytrackingwithtwoplatformsisstud…