一类非线性输入—输出映射的稳定性及Volterra级数映…

采用由Ｂａｎｋｓ与Ｃｈａｎａｎｅ在１９８８年引入的张量算子方法，研究了广义状态仿射系统的稳定性，还讨论了这类系统的Ｖｏｌｔｅｒｒａ级数映射的近似问题。     

一类非线性输入-输出映射的稳定性及Volterra级数映射的近似

采用由Banks与Chanane在1988年引入的张量算子方法,研究了广义状态仿射系统的稳定性,还讨论了这类系统的Volterra级数映射的近似问题。     

基于Volterra级数模型的非线性系统的鲁棒自适应辨识

研究了基于Volterra模型的非线性系统的鲁棒自适应辨识问题。针对Volterra系统辨识时输入输出观测数据均受噪声污染的情况,建立了基于Volterra模型的鲁棒Volterra总体均方最小自适应辨识算法。算法应用梯度下降原理,通过对梯度的修正,有效地提高了算法的鲁棒性。仿真结果表明,在低信噪比,或使用较大学习因子的情况下,该算法的收敛性能明显优于其他算法,便于实际应用。     

多输入多输出系统结构辨识

理论分析及仿真结果表明，在以往残差技术基础上引入了白化滤波器可大大改善辨识多输入多输出系统结构的可靠性及准确性．     

多输入-多输出系统级联的多输入单输出均衡器研究

针对多输入-多输出(MIMO)系统接收端信号之间的相关性影响其盲均衡效果的问题,提出一种级联的多输入单输出(MISO)均衡器。每级MISO均衡器恢复一个发射信号,之后利用信道估计算法对混合信号进行修改,修改后传递到下一级MISO均衡器进行类似的处理。通过原理分析以及性能仿真可见,级联的MISO均衡器能够克服信号相关性对均衡效果的不良影响,与传统MIMO均衡器相比,算法收敛后信号星座点更集中,全局用户间总干扰比也更低;并且下一级MISO均衡器的均方误差低于上一级。     

基于Volterra模型的一类通信系统的参数辨识

分析了Ｖｏｌｔｅｒｒａ级数理论对于非线性系统的模型建造的意义，提出了一类通信系统的适用于系统辨识的新模型－－Ｖｏｌｔｅｒｒａ离散频域模型，应用此模型对一个具体的通信系统有效地进行了非线性故障诊断和参数辨识。     

基于子空间方法的多输入多输出信道盲辨识与均衡

子空间方法是一种有效的基于二阶统计量的盲信道辨识方法.具有计算量小、性能好、所需样本量少,不需要信号源相关性信息的特点.文中将单输入多输出（SIMO）系统的信道辨识子空间方法推广到多输入多输出（MIMO）系统.在MIMO的情况下,估计所得到的信道参数矩阵与真实参数矩阵间存在一个模糊矩阵,利用二阶盲源分离的方法将其转化为置换矩阵与对角的尺度矩阵乘积,得以提取源信号.此外,针对盲源分离中卷积混合信号分离的问题,利用此类盲均衡方法及其模型中的卷积矩阵,可将卷积混合转化为瞬时混合,从而利用大量已有针对瞬时混合的算法进行盲源分离.并对此进行了仿真,验证了其可行性.     

基于Volterra模型的一类通信系统的参数辨识

分析了Volterra级数理论对于非线性系统的模型建造的意义，提出了一类通信系统的适用于系统辨识的新模型──Volterra离散频域模型．应用此模型对一个具体的通信系统有效地进行了非线性故障诊断和参数辨识．     

MIMO系统级联的多输入单输出均衡器研究

针对MIMO系统接收端信号之间的相关性影响其盲均衡效果的问题,提出一种级联的多输入单输出(MISO)均衡器。每级MISO均衡器恢复一个发射信号,之后利用信道估计算法对混合信号进行修改,修改后传递到下一级MISO均衡器进行类似的处理。通过原理分析以及性能仿真可见,级联的MISO均衡器能够克服信号相关性对均衡效果的不良影响,与传统MIMO均衡器相比,算法收敛后信号星座点更集中,全局用户间总干扰比也更低;并且下一级MISO均衡器的均方误差低于上一级。     

多输入多输出非线性时变时延系统的自适应跟踪控制

针对多输入多输出非线性时变时延系统,提出了一种模糊自适应跟踪控制方案,该方案构建了基于模糊T-S模型的自适应时变时延模糊逻辑系统,用来逼近未知非线性时变时延函数,从而实现了对非线性系统的建模.根据跟踪误差给出了模糊逻辑系统的参数自适应律,设计了H..补偿器来抵消模糊逼近误差和外部扰动.基于Lyapunov稳定性理论,提出的控制方案保证了闭环系统的稳定性并获得了期望的H..跟踪性能,机械臂的仿真结果表明了该方案的有效性.     

一类非线性系统的稳态模型估计及其强一致性分析

针对由Ｖｏｌｔｅｒａ级数描述的一类非线性系统，提出了采用设定点变化的阶跃信号辨识系统稳态模型的方法，得到了稳态模型的强一致性估计．研究了估计残差的渐近分布和收敛速度．最后的仿真结果显示了该算法的有效性和实用性．     

空间相关莱斯快衰落信道下的MIMO系统性能

考虑到多输入多输出（MIMO）系统的收发分集优势和空间相关莱斯快衰落信道的普遍性，根据多变量统计学理论，推导出了MIMO系统在空间相关莱斯快衰落信道下平均成对差错概率上界的闭合表达式，发现随着信道空间相关性的增强或者莱斯分量的下降，系统误码性能呈下降趋势，最后通过仿真实验验证了理论推导的正确性．     

非线性有限冲激响应Volterra信道的盲辨识

提出了单输入多输出有限冲激响应（ＳＩＭＯ ＦＩＲ）Ｖolterra系统的盲辨识及盲均衡的子空间方法,首先描述了ＳＩＭＯ非线性Ｖolterra信道模型,并将此模型转化为多输入多输出（ＭＩＭＯ）信道 模型;接着讨论了ＦＩＲＶolterra系统盲可辨识条件,并给出了ＳＩＭＯＶolterra系统的盲辨子空间算法;进一步讨论了ＶolterraＦＩＲ非线性信道的确定性盲均衡问题;最后用仿真实例验证了此算法的有效性,所提方法与确定性的线性多信道方法相比,它的最大优点就在于所需约束条件少,此方仅需要输入信号的相关矩在奇异,且在低信噪比情况下（ＳＮＲ为５dB)也有效。     

一种用Volterra级数分析含多个非线性元件振荡电路的新方法

本文提出了用Volterra级数分析含多个非线性元件振荡电路的一种方法,并给出了单频、双频、三频振荡时,计算振荡频率、基波幅度和高次谐波幅度的公式.该方法可使计算机辅助分析成为可能,适用于弱线性和中等程度非线性振荡电路的分析.     

子集优化在非线性系统辨识中的应用

提出了一种基于子集优化的非线性系统辨识方法．该方法滑有对非线性系统激励信号的统计特性作任何假设,但它的计算量比现有的方法低,而对非线性系统输入输出数据量的要求也比现有的方法少,仿真结果表明,文中提出的方法是非常有效的。     

多自由度非线性系统的频域识别

通过拟合近似频响函数，在频域中研究多自由度非线性系统参数的识别问题，实例计算结果表明本文的方法是正确的。     

基于变步长分块滤波器的Volterra级数简化辨识方法

针对Volterra级数辨识中的维数灾难问题，提出了一种基于变步长分块最小均方滤波器的Volterra级数简化辨识方法．该方法利用影响指数的概念，在保证一定辨识精度的前提下，对每个Volterra核根据其对辨识的贡献大小进行筛选，再用筛选出的有效核作为对原系统的近似，从而达到降低辨识中核向量维数的目的．同时，该方法将块滤波器的块平均绝对误差与滤波器的步长因子相关联，使得块滤波器的步长因子随着数据块的平均绝对误差而动态调整，改善了辨识的收敛性能．将该方法应用于某型直升机电动舵机的Volterra级数模型的辨识，结果表明，在保证一定精度的前提下，可以将核的数量降低50%以上．     

MIMO系统的循环频率域分离辨识方法

针对多输入多输出(MIMO)线性时不变(LTI)系统提出了一种新颖的盲辨识方法。它利用了调制产生的二阶循环平稳性(MIC),在循环频率域对信号的统计量进行分离。再用简单的算法,就可以识别出不同的系统。文中还讨论了对算法进行的计算机模拟。     

基于辨识模型的非线性网络故障诊断方法研究

将Volterra级数解的递推算式与方波脉冲函数变换相结合,提出了一种对一类非线性动态网络的数学模型进行辨识的新型混合模型辨识法,导出了相应的混合模型辨识公式和动态响应的求解方法．并根据该法所得到的辨识混合模型,提出采用多重预置模型方法对非线性网络故障进行诊断的方法．该法避免了在线计算系统当前工作模型,易于实现在线故障诊断、