偏最小二乘相关算法在系统建模中的两类典型应用

讨论了偏最小二乘回归（PLSR）的相关算法对两类典型实际系统建模的有效应用。分析了传统的偏最小二乘回归批处理算法及由此产生的一种简化算法的基本原理和技术特点，在此基础上，对原有的递推算法进行了一定程度的改进，直接采用自变量主元t的回归系数矩阵P和R来取代旧的数据信息，从而进一步简化了计算过程，针对上述两种算法的特点，分别对无人机费用模型（少样本，多变量）和切削力峰值模型（多样本，少变量）参数进行了估计计算，说明了各自算法的应用优势。     

跟踪窗自适应的Mean Shift目标跟踪算法

针对Mean Shift算法不能很好地跟踪尺度变化目标的缺点,提出一种将Mean Shift算法和目标几何特征相结合的目标跟踪算法。该方法在Mean Shift框架下提取目标的几何特征,根据目标的面积和型心坐标对跟踪窗的位置和大小进行修正,最后更新Mean Shift的目标模板。通过大量实验仿真证明,改进的算法能很好地跟踪尺度变化的目标,对目标的仿射变化和非刚性的形态变化具有有效性和鲁棒性。     

高斯粗糙面透射波散射系数的基尔霍夫驻留相位法

采用高斯粗糙面来模拟实际粗糙面,根据基尔霍夫驻留相位近似法研究了粗糙面下方介质2中的电磁散射,结合高斯粗糙面的自相关函数导出了不同极化状态下高斯粗糙面透射波散射系数计算公式。通过数值计算得到了不同极化状态下高斯粗糙面透射系数随散射角、散射方位角及入射波频率变化的曲线,讨论了粗糙面参数和入射波频率对不同极化状态透射系数的影响,得出了高斯粗糙面透射系数的基本特征和随频率变化的特征。结果表明粗糙面高度起伏均方根和相关长度对高斯粗糙面透射系数有显著影响,而入射波频率则对其无影响。     

基于同伦(homotopy)关系的ARMAX模型的辨识算法

论述了采用同伦 (hom otopy)法辨识 ARMAX模型的问题 .在 ARMAX模型的辨识中 ,由于滑动平均(MA)噪音模型部分的存在 ,用以估计 ARMAX模型参数的误差函数不再是单峰的 ,因而常用的基于最优化的估计算法有被陷入局部最小点的危险 .本文提出一种基于同伦关系的算法来解决这个问题 ,其基本想法是建立 ARMAX模型参数的估计和 ARX模型参数的估计两者之间的同伦关系 .由于用以估计 ARX模型参数的误差函数是单峰的 ,因而没有局部最小点问题 ,这就使得有可能利用它们之间的同伦关系来解决 ARMAX模型参数的估计中的局部最小点问题 .详细描述了基于同伦关系的新辨识算法 ,并利用蒙特卡罗 (Monte Car-lo)仿真试验说明了新算法的有效性     

无人机集群规避动态障碍物的分布式队形控制

本文研究了无人机集群躲避动态障碍物下的队形控制问题。首先, 引入针对动态障碍物的碰撞预判机制判断集群是否需要对障碍物进行规避。其次, 在动态障碍物与无人机间构造斥力场实现避障。最后, 根据一致性理论设计基于集群各无人机之间、无人机与虚拟领导者之间的位置、速度一致性控制律, 结合人工势场法实现躲避动态障碍物下集群队形的形成与保持。仿真结果表明, 集群无人机能够在以分布式方式躲避动态障碍物的同时实现队形的形成、保持与重构。     

基于多小波域对比度的图像融合算法

针对多小渡理论在图像处理领域的应用,给出了多小波域中图像的方向对比度的定义,并提出了基于多小波变换的、使用方向对比度进行自适应加权平均融合和选择性融合的算法.该算法利用多小渡变换对原图像进行分解,根据得到的分解系数计算相应的对比度,然后建立基于对比度的融合规则.使用这些算法对多谱图像进行了融合实验,并给出了评价融合质量的对比结果.结果表明,基于多小波变换的方向对比度的图像融舍算法在保留图像细节信息、增加信息量方面都有明显的提高.     

一种基于三角模糊数多指标信息的聚类方法

针对一类特征指标值及指标权重均为三角模糊数的多指标信息聚类问题,提出了一种新的最大树聚类分析方法。首先对三角模糊数多指标信息聚类问题进行了描述;然后依据传统的基于数值信息的最大树模糊聚类分析方法的基本思路,给出了解决三角模糊数多指标信息聚类问题的计算步骤。最后,通过算例说明了本文给出的聚类方法。     

基于自适应神经网络的非线性系统故障诊断

针对一类模型未知及状态不可测的非线性系统,提出了基于自适应神经网络的故障诊断策略,不仅在线估计神经网络的矩阵权重,而且在线估计高斯函数的宽度和中心。该方法对系统的未知非线性特性没有特别要求,仅对神经网络提出较弱的假设条件。首先利用径向基函数(Radial Basis Function,简称RBF)神经网络构造状态观测器,估计系统的状态。然后利用另一个自适应RBF神经网络作为故障估计器,其输入是系统的估计状态(而不是系统状态),其输出为系统所发生的故障模型。利用Lyapunov稳定理论详细分析了状态误差和故障误差的收敛性,分别给出了两个神经网络的参数调整律,仿真证明了该方法的实用性和有效性。     

多模型自适应控制算法的性能分析

多模型自适应控制利用多个元素模型覆盖被控对象的不确定性,并针对这多个元素模型建立多个稳定的控制器。每一个采样时刻,基于一个以模型输出误差为变量的具有积分特点的指标切换函数,选择描述被控对象最优的元素模型,并将基于此模型的控制器切换为当前被控对象的控制器。研究如何调整多模型自适应控制器的结构和参数,提高控制品质,为多模型自适应控制器的应用和进一步研究提供理论基础。     

空中运动目标时变时延估计方法的仿真研究

时变时延估计是运动目标测向的关键技术，参数模型法是一类重要的时 延估计算法，其自适应形式可用于对时变时延的估计。本文分析选择了三种自适应的时延估计参数模型法，将其应用于实测的直升机噪声数据，进行了大量仿真试验，为有限阵列尺寸条件下空中运动目标的被动测向提供了有价值的参考数据和结论。