ROBUST NONPARAMETRIC REGRESSION BASED ON L_1-NORM AND B-SPLINES

ＲＯＢＵＳＴＮＯＮＰＡＲＡＭＥＴＲＩＣＲＥＧＲＥＳＳＩＯＮＢＡＳＥＤＯＮＬ＿１－ＮＯＲＭＡＮＤＢ－ＳＰＬＩＮＥＳＳＨＩＰｅｉｄｅ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙａｎｄＳｔａｔｉｓｔｉｃｓ，ＰｅｋｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎ...     

基于观测器的不确定非线性系统L1自适应控制

针对一类严格块反馈型不确定非线性系统,采用反步设计方法提出了一种新的基于滑模状态观测器的L1自适应控制方案。由于系统状态不完全可测,首先设计滑模观测器对系统状态进行估计,并分析观测器的收敛性,在此基础上,通过反步法得到系统的理想控制律。为了消除反步控制中的“项数膨胀”,引入非线性跟踪微分器来提取理想控制律的微分信号。为提高系统响应的瞬态性能,消除控制输入的高频振荡,引入L1自适应控制对控制律进行改进,通过理论推导证明了闭环系统的稳定性。最后通过数值仿真算例验证了所设计控制方案具有快速的收敛性、良好的跟踪性等期望性能。     

基于重构信号和1范数的动目标参数估计方法

提出了一种基于重构信号和1范数的动目标参数估计方法。该方法利用重构信号与杂波抑制后数据的1范数构造代价函数完成对动目标的参数估计,能够在雷达发射脉冲数有限的情况下获得准确的参数估计结果。给出了其对应Cramer-Rao界的详细推导过程;通过将仿真结果与Cramer-Rao界的比较,证明了该方法的有效性。     

ASYMPTOTICS OF THE “MINIMUM L_1-NORM”ESTIMATES IN A PARTLY LINEAR MODEL

ＡＳＹＭＰＴＯＴＩＣＳＯＦＴＨＥ“ＭＩＮＩＭＵＭＬ＿１－ＮＯＲＭ”ＥＳＴＩＭＡＴＥＳＩＮＡＰＡＲＴＬＹＬＩＮＥＡＲＭＯＤＥＬ￥ＳＨＩＰｅｉｄｅ；ＬＩＧｕｏｙｉｎｇ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｙｓｔｅｍｓＳｃｉｅｎｃｅ，ＡｃａｄｅｍｉａＳｉｎｉｃａ，Ｂｅ...     

Robust L_1 filtering with pole constraint in a disk via parameter-dependent Lyapunov functions

1.INTRODUCTION Filteringisaveryimportantissueinsystemsdiagno sis,surveillanceandcontrol.Byfiltering,wereferto theproblemwhichamountstoextracttheinformation fromthemeasuredoutputtoprovideanestimateof thestate(oralinearcombinationofthestate).Clas sicalworksinthisdomainaretheonesofKalmanin thestochasticframe work[1].Inthecasewherethere existsuncertaintyinthemodelandinsufficientstatis ticalinformationaboutthenoiseinput,theKalman filteringschemeisnolongerapplicable.Therefore, validstrategi…     

基于L_1自适应的过载驾驶仪设计与全弹道仿真

本文针对便携式自寻的反坦克导弹进行了基于L_1自适应控制理论的导弹过载自动驾驶仪设计与全弹道仿真验证.首先建立了面向L_1自适应控制的便携式自寻的反坦克导弹动力学数学模型,然后基于L_1自适应控制理论和增益调度思想,针对动力学参数时变特性设计了导弹过载自动驾驶仪,并进行了响应性能仿真验证,最后在导弹飞行速度时变情况下设计了一种改进的弹道成型制导律,并将L_1自适应过载自动驾驶仪和弹道成型制导律结合在一起,进行了便携式自寻的反坦克导弹全弹道仿真.研究表明,本文设计的过载自动驾驶仪能够在导弹动力学参数快速时变且存在不确定性的情况下很好地响应过载指令,所提出的弹道成型制导律能使导弹以大落角近距离攻击目标顶部,且满足系统框架角、攻角、过载等约束条件.     

Joint 2D DOA and Doppler frequency estimation for L-shaped array using compressive sensing

A joint two-dimensional(2D) direction-of-arrival(DOA)and radial Doppler frequency estimation method for the L-shaped array is proposed in this paper based on the compressive sensing(CS) framework. Revised from the conventional CS-based methods where the joint spatial-temporal parameters are characterized in one large scale matrix, three smaller scale matrices with independent azimuth, elevation and Doppler frequency are introduced adopting a separable observation model. Afterwards, the estimatio...     

中国六部门可计算非线性动态投入产出模型与参数设定

给出中国六部门可计算非线性动态投入产出模型的构模原理 ,以及如何依实际数据设定模型参数的方法 .本模型是线性列昂惕夫动态投入产出模型的推广 ,它既克服了线性投入产出模型中劳动与资本不可替代的缺点 ,又克服了可计算一般均衡 ( CGE)模型理论上只能求静态平衡点的缺点 .     

基于元胞自动机的组织内H1N1传播仿真研究

实体组织内H1N1传播的防控对于整个社会的H1N1防控有重要的作用,研究一个组织内H1N1的传播防控对于防控类似的疾病传播有重要的参考价值。文中根据组织内人群之间的关联特性,构造互传播群,基于元胞自动机的基本原理,设定了元胞自动机的演化规则,实现了组织内H1N1传播的元胞自动机仿真。通过实验收集了H1N1仿真传播的数据,描述了H1N1传播的数据特性。研究结果表明,H1N1的传播强度和组织内的人员活动以及及时施措关系密切。

Abstract：

The prevention and control on H1N1 spread within an organization is important for the whole society.And the study on the prevention and control on H1N1 spread acted an important role on the reference about the prevention and control on the similar disease.The inter-transmission-group was structured,according to the relationship within an organization.The cellular automata evolution rules was set based on the basic cellular automata principle,and then,the cellular automata simulation was implemented within an organization.The data on the H1N1 spread simulation was collected through experiments,and then the characteristics data on H1N1 spread was described.The H1N1 spread intensity is related with personnel activities within an organization,and timely measures with it.     

中国六部门可计算非线性动态投入产出模型与参数设定

给出中国六部门可计算非线性动态投入产出模型的构模原理 ,以及如何依实际数据设定模型参数的方法 .本模型是线性列昂惕夫动态投入产出模型的推广 ,它既克服了线性投入产出模型中劳动与资本不可替代的缺点 ,又克服了可计算一般均衡 ( CGE)模型理论上只能求静态平衡点的缺点 .     

基于遗传算法的改进的GM(1,1)模型IGM(1,1)直接建模

CM（1,1）模型一般以模型还原值与实际值平均相对误差检验模型的模拟精度。本文以模型还原值与实际值平均相对误差最小化为目标函数将CM（1,1）模型转化成一个不用进行灰微分方程参数辨识的优化模型，称之为改进的GM（1,1）模型，简称IGM（1,1）。IGM（1,1）避开了灰微分方程参数辨识时传统的优化无法求解，本文针对IGM（1,1）模型的直接建模。由于IGM（1,1）目标函数非连续，不可导，用传统的优化无法求解，本文针对IGM（1,1）模型的模拟特性设计了求解该优化模型的遗传算法并进行了算例验证，秋解结果表明了IGM（1,1）模型IGM（1,1）模型。     

基于函数γ+δi的加权WGM(1,1)模型及其在技术创新中的应用

针对以前文献加权WGM(1,1)模型人工赋权,由于序列(0)(n)后的权重未知,从而导致无法还原x(0)(n)以后的预测值的问题,本文提出了线性函数γ+δi赋权.本文首先证明了WGM(1,1)模型的基本形式;第二,基于WGM(1,1)模型的基本形式,用最小二乘法估计其参数γ,δ,a,b,构建了线性加权WGM(1,1)模型;第三,为对比分析,又构建了加权改进WIGM(1,1)模型;第四,通过技术创新实例对所构模型进行实证.其结果表明,WGM(1,1)模型能减少序列平均相对百分比误差(MAPE).若经过WGM(1,1)模型拟合后,仍有较大的MAPE值,这时还可以用WIGM(1,1)模型再拟合,以进一步减少MAPE值;最后,从理论与实证上,论述了WGM(1,1)和WIGM(1,1)模型的有效性及最佳使用条件.     

优化灰导数后的新GM（1,1）模型

从GM(1,1)的灰导数生成出发,从理论上逻辑论证了利用向前差商和向后差商的加权平均值作为GM（1,1）的灰导数白化值的合理性,给出了加权系数λ的具体表达式,从而建立了新的GM(1,1)模型,证明了此模型具有白指数律重合性,提出了求参数的新方法,并通过对比验证了此模型具有更高的精度.     

反向累加生成与灰色GOM(1,1)模型的优化

相对传统累加生成, 分析了反向累加生成, 并结合反向累加生成的特点,改进了传统GOM(1,1)模型背景值的计算方法,给出了灰色GOM(1,1)模型参数求解的优化方法. 具体算例的计算表明,这种方法能够提高GOM(1,1)模型的预测精度,验证了该方法的有效性与实用性.     

估计GM(1,1)模型参数的一种新方法

考虑到最小二乘法则的不足及背景值参数和边值的影响,提出基于最小一乘准则估计GM(1,1)模型参数,得到新的预测公式,引入粒子群算法直接求解最小一乘问题即可得到模型参数,简化了以往改进模型的二次求解过程.数值计算结果表明,基于粒子群算法及最小一乘准则估计灰色模型参数,对于平稳或非平稳序列,都具有较高的拟合与预测精度.     

基于GM(1,1)模型的机动目标跟踪方法研究

传统卡尔曼滤波器依赖目标运动状态的数学模型,当目标运动数学模型不精确或不能够用线性状态空间模型描述时,跟踪滤波会发散。针对这一问题,提出了一种基于GM(1,1)(Grey model)模型的跟踪卡尔曼滤波方法。在卡尔曼滤波过程中,迭代所需的预测值不再依赖所建立的目标运动状态方程,而是用前几个时刻的估计值建立灰色微分方程来预测下一时刻的值,其预测精度高,滤波性能提高,特别在目标机动的时间内跟踪滤波效果要好于传统方法。仿真结果表明,是一种可行的机动目标跟踪方法。     

控制L.C振子超混沌系统到达任意目标

基于稳定性理论,解析地得到恰当的控制器,采用文中的控制器可以把系统控制到任意固定点、极限环、目标周期轨道和系统自身的周期轨道,数值计算和理论分析一致。     

用单一控制器实现未知参数的Lü混沌系统的自适应同步

提出了采用一个控制器自适应同步参数全部未知的Lü混沌系统的方法.基于Lyapunov稳定理论,设计了单一控制器和参数自适应律,它改进和完善了Elabbasy等人采用三个控制器[8]及Han等人采用二个控制器[9]的工作.数值仿真结果验证了该方法的有效性和可行性.     

一种新型鲁棒制导律的研究与仿真

针对导弹与目标相对运动被控模型,应用Lyapunov第二法设计了一种基于L2增益性能指标的鲁棒制导律.在目标机动和制导参数变化时,这种制导律显出较强的鲁棒性,并不需要精确的测量目标加速度,只需得到视线转率测量值,容易在工程中实现.仿真中,分析比较了相同初始条件下鲁棒导引律与比例导引律的抗干扰性能和终端制导精度.仿真结果表明,当存在目标机动和制导误差、角测量噪声时,鲁棒导引律的性能和精度明显优于比例导引律.当仅存在目标机动时,鲁棒导引律不占优势.部分仿真情况下,制导系统的性能和精度可能低于比例导引律.     

基于虚拟器官的植物可视化

提出一种基于虚拟器官的植物可视化方法。该方法将真实植物器官的生理和形态属性抽象为虚拟器官的属性,以虚拟器官间的关系描述虚拟植物的形态,并通过对虚拟器官属性的变化来实现对整个植物生长过程的模拟。虚拟器官的属性变化由生长规则所控制。生长规则依据虚拟器官的属性和当前的环境属性来决定下一生长周期虚拟器官属性的变化。环境属性的变化由虚拟环境根据环境变化规则来模拟。植物最终的3D形态,由3D引擎通过读取各个虚拟器官的属性来进行展示。实验证明该方法能够对植物生长进行逼真的模拟。

Abstract：

A virtual organ based plant visualization method was proposed.Virtual organ was the representation of physiological and geometric attributes of real plant organ.And the relation among virtual organs was used to describe structure of plant.The process of plant growth controlled by growth rules could be realized by changing attributes of virtual organ.The attributes of virtual organs in the next growth period were determined by growth rules according to the current attributes of virtual organs and environment.The attributes of environment whose changes were controlled by variation rules were simulated by virtual environment.Finally 3D graph of visual plant was rendered by 3D engine which read the attributes of virtual organs to control the rendering process.Experiments show that plant growth can be simulated realistically by this method.