基于二维混合模型的鲁棒迭代学习控制设计

针对一类正则线性不确定系统,提出一种基于连续/离散二维混合模型的迭代学习控制设计方法。首先,通过独立地考虑迭代学习控制系统连续的控制行为与离散的学习行为,建立迭代学习控制系统的连续/离散二维混合模型,将迭代学习控制器设计问题转化为一类连续/离散二维系统的状态反馈控制问题。然后应用二维连续/离散系统方法,获得迭代学习控制系统稳定性条件。最后根据稳定性条件,利用线性矩阵不等式方法,求得迭代学习控制器参数,它通过Matlab工具箱可以方便的获得。与现有方法相比,所提出的迭代学习控制器利用了输出误差以及状态变化的信息来修正当前的控制,因而设计方法更加符合其本质特征,具有简单实用、直观明了的特点。数值仿真实例验证了所提方法的有效性。     

卫星DSSS通信系统杂乱脉冲干扰抑制技术研究

针对杂乱脉冲干扰卫星直序扩频(direct sequence spread spectrum, DSSS)通信系统的问题，首先提出了一种改进自回归(autoregressive, AR)二阶重极点干扰模型。并基于该模型提出了利用有限脉冲响应（finite impluse reponse, FIR)双边抽头维纳插值滤波器抑制杂乱脉冲干扰的方法，推导了改进AR二阶重极点干扰模型自相关函数表达式。分析并仿真了在该模型下卫星DSSS通信系统抑制杂乱脉冲干扰时同步互相关峰值的改善。仿真结果表明,基于该模型的FIR线性插值维纳滤波器能有效地抑制杂乱脉冲对卫星DSSS通信系统的干扰。与传统AR模型相比，该模型在多载频和实极点两个方面有更好的工程应用价值。     

3型FIR滤波器优化设计研究

详细研究了3型FIR线性相位滤波器的幅频响应与正弦基函数神经网络算法之间的关系,提出并证明了该模型算法的收敛性定理,给出了3型FIR带通滤波器、海尔伯特变换器和微分器的优化设计实例。研究结果表明提出的算法避免了求高价逆矩阵的困难,有效解决了3型FIR高价数字滤波器优化设计的瓶颈问题。计算机仿真结果表明了正弦基函数神经网络算法在3型FIR高价数字滤波器优化设计领域中的有效性。     

小子样变总体下的Bayes测试性验证方法

现有测试性验证试验方案一般都需要较大的故障样本量,利用装备研制阶段的测试性数据则可能有效解决这一问题。但研制阶段的测试性数据和现场试验数据一样属于“小子样”且具有“变总体”特点,为此提出一种基于Bayes理论的测试性验证方法。首先根据装备研制各阶段积累的测试性试验信息构建装备测试性参数故障检测/隔离率(fault detection rate/fault isolation rate,FDR/FIR)的动态增长模型,用以揭示装备测试性水平的动态变化规律,并对其测试性指标进行预测。然后根据最大熵原理计算系统FDR/FIR的先验分布。最后结合少量现场试验数据,根据Bayes最大验后风险准则制定装备测试性验 证方案,对装备测试性指标进行验证。通过实例对比分析表明,该方法有效融合了研制阶段数据与现场试验数据,能在小样本的情况下提高验证结论的置信度,降低评估风险。     

FIR带阻滤波器优化设计研究

详细讨论了神经网络在FIR线性相位带阻滤波器中的应用.用神经网络方法设计的线性相位带阻滤波器,其幅频响应在通带与阻带范围均无过冲与波动现象,衰减特性好,在100dB以上.给出了FIR线性相位带阻滤波器的设计实例,计算结果表明,该算法在FIR线性相位滤波器设计中非常有效,具有优异性能.     

基于实值离散Gabor变换的线性时变系统表示与逼近

基于作者先前提出的快速实值离散Gabor变换,本文提出了一有效的算法用于线性时变系统表示与逼近。系统的核表示近年来由于在线性时变系统优化设计与分析中的适用性,而受到关注,但缺点是核表示法需要很多的表示参数。系统的核实际上可看作是一二维离散时间序列(类似于一二维图像矩阵),因此,利用离散Gabor变换在时频域中对信号的压缩作用,将核变换到联合时频域中,就可在一定的系统逼近误差下获得一组紧凑的系统表示系数。所提出的算法由于采用了快速的实值离散Gabor变换,比基于传统的复值离散Gabor变换算法更快、更易于软件或硬件的实现,在时频域中系统表示系数更紧凑。实验比较结果也显示了所提出算法的有效性。     

自适应FIR高精度时延估计研究

从最小二乘原理出发,结合参量模型时延估计方法,提出了一种使得时延引起的输入信号与参考信号之间实现最小二乘的自适应FIR高精度时延估计方法。与广义互相关法、相位谱法和自适应最小均方(leastmean square,LMS)时延估计方法相比,该方法具有算法简单、运算量小、精度高、收敛快的优点。计算机仿真实验和消声水池试验结果均验证了该算法的有效性。     

基于时变模型的科氏流量计信号处理方法与仿真

频率、幅度和相位均按随机游动模型变化的时变信号模型,能更为真实地描述科氏流量计信号的实际特性.基于时变模型,提出了一种新的科氏流量计信号处理方法.首先对通过带通FIR滤波器的科氏流量计信号进行短时频率估计;然后通过短窗截取,采用计及负频率影响的DTFT法计算两路信号的相位差和时间差.仿真分析表明,提出方法具有很好的跟踪效果,且计算量小,可用于科氏流量计的实时信号处理.     

基于LMI的直升机鲁棒飞行控制及仿真研究

研究了直升机在低速飞行时的鲁棒飞行控制器设计及直升机飞行控制系统的仿真验证问题,以ADS－33D水平1操纵品质要求为设计目标,通过选择适当的加权函数矩阵,采用基于线性不矩阵等式（LMI）的H∞控制器设计方法,设计了UH－60A直升机在低速飞行时的鲁棒控制器。仿真结果表明,所设计的直升升机飞控制的系统具有鲁棒性,达到给定的ADS－33D水平1操纵品质要求。     

Delay-dependent stability and stabilization of a class of linear switched time-varying delay systems

The stability and stabilization of a class of linear switched time-varying delay systems are investigated. A piecewise quadratic Lyapunov function (PWQLF) is constructed and is used to obtain the stability conditions based on the linear matrix inequalities (LMIs). The stabilizing controller for this class of system is then designed and the solution of the desired controller can be obtained by a cone complementary linearization algorithm. Numerical examples are provided to illustrate the less conservativeness of the new stability and the validity of the controller design procedures.     

基于2D模型的网络系统迭代学习控制设计方法

迭代学习控制(iterative learning control, ILC)方法应用于网络控制系统时,由于数据需要在控制器和远程对象间传输经常产生数据丢失现象。给出了一种存在数据丢失时网络系统的随机迭代学习控制设计方法,首先将数据丢失现象描述为随机伯努利序列,在此基础上将迭代学习的控制器设计转化为随机〖JP2〗2D Roesser系统的稳定问题。定义了随机意义下2D系统的均方渐进稳定,基于线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)给出一个判别稳定性的条件,该条件同时可实现迭代学习控制器的设计。仿真示例验证了设计方法的有效性。     

Design of complex FIR filters with arbitrary magnitude and group delay responses

To design approximately linear-phase complex coefficient finite impulse response (FIR) digital filters with arbitrary magnitude and group delay responses, a novel neural network approach is studied. The approach is based on a batch back-propagation neural network algorithm by directly minimizing the real magnitude error and phase error from the linear-phase to obtain the filter’s coefficients. The approach can deal with both the real and complex coefficient FIR digital filters design problems. The main advantage of the proposed design method is the significant reduction in the group delay error. The effectiveness of the proposed method is illustrated with two optimal design examples.     

低杂散复杂线性调频的实现

针对采用脉冲压缩体制高性能超视距雷达的应用场合,提出了一种应用现场可编程逻辑阵列(FP-GA)和数控振荡器(NCO)相结合实现低杂散复杂线性调频(LFM)方法。该方法利用FPGA编程灵活和提高D/A量化位数,降低量化离散杂散的特点,在分析现有直接数字合成的不足以及量化离散杂散与D/A量化位数关系的基础上,通过FPGA内形成数据接口、时序分配和双重叠加相位累加器的方式控制(NCO),实现低杂散的复杂线性调频。给出了实现的原理图、FPGA内部逻辑图和试验结果,通过硬件验证了该方法的有效性。     

Robust H∞ output feedback controller design for uncertain discrete-time switched systems via switched Lyapunov functions

The H∞ output feedback control problem for uncertain discrete-time switched systems is reasearched. A new characterization of stability and H∞ performance for the switched system under arbitrary switching is obtained by using switched Lyapunov function.Then,based on the characterization,a linear matrix inequality (LMI)approach is developed to design a switched output feedback controller which guarantees the stability and H∞ performance of the closed-loop system.A numerical example is presented to demonstrate the application of the proposed method.     

一类新的离散时延递归RBF神经网络

提出了一类带有离散时间 FIR/ IIR滤波器的递归 RBF神经网络 ,用离散时间 FIR/ IIR滤波器代替通常的 RBF神经网络中的线性输出权值 ,以适用于离散动力学系统的辨识和控制以及混沌时间序列预测 .本文给出的学习算法简单 ,可以避免传统的递归算法的不稳定性 .将该类神经网络用于动力学系统的建模 ,收到很好的效果 .     

基于径向基函数网络或模糊系统的非线性连续时间系统的自适应调节

对于一类连续时间的非线性动态系统x=f(x)+Bu+d,当系统中的非线性函数f(x)满足有界或线性增长条件(具有未知的增长系数)时,首先证明了f(x)中的x落入一紧集中,然后根据径向基函数网络或模糊系统的逼近性质,给出了两种自适应调节器的设计方法.利用李亚普诺夫稳定性理论,证明了控制算法是全局稳定的,闭环系统的状态是一致最终有界的,且控制律是稳定的.     

线性不确定多时滞系统的稳定性新判据

针对线性不确定多时滞系统,建立了一个新的时滞无关稳定性充分条件的结果。根据谱半径相关理论,通过频域法,在只要求系统矩阵A为Hurwitz矩阵的条件下,得到了线性不确定多时滞系统的稳定性新判据。最后,通过两个数值示例与已有文献中的结果进行比较,说明了该结果的有效性。     

基于二维模型的保性能离散重复控制系统设计

对于线性离散系统,给出了一种基于离散二维模型的保性能重复控制设计方法。首先为了提高系统的稳定性引入了状态反馈;用离散二维系统的状态反馈来描述重复控制律;然后,使用保性能重复控制设计方法来确保控制系统性能指标不超过某个性能上界。和现有方法的区别是,通过调节性能指标值泛函中相关权重,能够方便地对控制和学习行为进行独立调节。最后通过仿真验证了该方法能取得满意的跟踪性能。     

空空导弹敏捷转弯的分段线性滑模控制设计

研究了空空导弹越肩发射敏捷转弯的复合执行机构姿态控制问题。针对一个直接侧向力装置安装在弹体尾部的导弹建立俯仰通道运动的数学模型,引入非光滑Lipschitz连续滑模控制,并利用非光滑分析的方法给出了分段线性滑模面的稳定性证明,然后采用气动舵控制作为等效控制,直接力控制作为切换控制的思想设计滑模控制律。数值仿真结果验证了分段线性滑模控制能改善常规线性滑模控制的性能,使得指令跟踪误差减小,复合控制效率提高。     

基于SVD的通信信号背景下脉冲波形和初相估计

雷达侦察接收机往往侦察到的是通信和雷达脉冲的混合信号，如何从通信信号背景中有效提取出雷达脉冲波形，是现代雷达信号处理领域中的重要内容。针对这一问题，提出了一种基于奇异值分解的通信与雷达混合信号中脉冲波形估计算法。该算法通过对信号观测矩阵的奇异值分析和协方差矩阵的特征值分析，证明了观测矩阵的奇异值分解具有稳定性，并且奇异值分解能够最佳近似观测信号的线性特征，给出了一种利用左右奇异向量估计脉冲波形及其相对初相的方法。本文的算法适用于任意脉冲波形，并且能够在较低信噪比环境下估计脉冲信号波形和相对相位，仿真结果证明了算法的有效性。