一种BICM-ID系统中的迭代盲信道估计算法

提出一种基于硬判决BICM-ID系统中的迭代盲信道估计算法.该算法基于最大似然估计(ML)同步算法,利用BICM-ID译码产生的硬判决信息,通过迭代地在信道估计和解码之间交换信息来完成联合信道估计和解码.仿真结果验证了算法的有效性,并分析了信噪比和块衰落信道的块长对迭代信道估计性能的影响.     

一种新型的速度和加速度估计器

将扩张状态观测器和递归线性平滑牛顿预测器相结合,形成了一种新型的速度和加速度估计器,它在跟踪位移和估计速度的同时能一并估计出加速度.虽然扩张状态观测器本身对量测噪声已经具有较好的滤波特性,但为了减小时间延迟,不能使滤波参数过大,这样会使估计出的加速度噪声稍高,需再用递归线性平滑牛顿预测器对加速度进行二次滤波.仿真结果表明,由扩张状态观测器和递归线性平滑牛顿预测器构成的滤波估计器在仅有位置量测信号且在噪声较大的情况下能有效地估计出速度和加速度,最终得到的速度和加速度估计信噪比高且时间延迟小.该估计器主要用于运动控制和机动目标跟踪中.     

基于AFS与DYC集成控制提高车辆操纵稳定性的研究

为提高车辆的操纵稳定性,基于线性矩阵不等式方法(LMI)计了集成车辆前轮主动转向(AFS)与直接横摆力矩控制(DYC)的底盘鲁棒模型匹配控制器(R-MMC).由于反馈控制变量车身侧偏角在车辆行驶过程中很难测量,还设计了车身侧偏角滑模观测器(SMO).通过在Slalom和μ-split 极限工况下的仿真试验,验证了底盘集成控制器可以显著提高车辆的操纵稳定性和主动安全性,且滑模观测器在幅值和相位上都能准确跟踪车身侧偏角实际值.     

基于KLD采样的自适应UPF非线性状态估计方法

针对标准UPF算法存在的计算量大、实时性差的问题,设计了一种利用KLD采样在线实时改变粒子个数的自适应UPF算法.该算法的核心思想是利用KLD采样原理,根据预测粒子在状态空间中的分布情况来在线实时的确定下一次滤波迭代所需的粒子个数,减少对滤波算法没有帮助的粒子,仅保留保证滤波估计精度所需的最少粒子个数,从而有效减小算法的运算量,提高算法的实时处理能力.最后,将自适应UPF算法与粒子滤波、标准UPF算法进行了仿真比较,仿真结果表明在保持高精度估计能力的同时,自适应UPF算法比标准UPF算法具有更好的实时性,是解决非线性非高斯系统状态估计问题的一种有效方法.     

一类非线性切换系统观测器设计的新方法

针对一类切换规则为时间依赖型的Lipschitz非线性切换系统,采用驻留时间方法研究了状态观测器设计问题.该切换系统同时含有可观测子系统与不可观测子系统,通过构造合适的Lyapunov函数,并利用矩阵不等式技术得到了保证状态观测器状态估计误差收敛的条件.并给出了观测器设计步骤.进一步,通过矩阵变换将观测器增益求解转化为LMI形式.最后给出了仿真算例说明了该设计方法的有效性.     

基于压缩型EKF的SLAM改进算法

针对基于压缩型扩展卡尔曼滤波(CEKF)的SLAM算法在状态增广和地图管理两方面的不足,提出了一种改进算法(ICEKF算法).读算法通过增广辅助系数矩阵即可快速完成状态增广,计算复杂度由O(N2)降低为O(NA),其中N和NA分别为全局和局部地图中的路标数.在地图管理上,ICEKF算法采用一种基于欧氏距离的局部地图动态选择方法,避免了CEKF算法对全局地图进行预先划分带来的路标分配等问题.仿真表明ICEKF算法在估计结果上与EKF算法具有一致的最优性,与CEKF算法相比计算量大大降低.     

不确定T-S模糊广义系统基于观测器的无源控制

针对一类范数有界不确定性T-S模糊广义系统,研究了其在满足不确定性的基于观测器的无源控制器的设计问题.在状态不可测的情况下给出了使得闭环系统广义二次稳定且无源的基于观测器的控制器存在的充分条件和设计方法.通过求解若干线性矩阵不等式,获得系统的观测增益与控制增益.最后通过数值仿真例子,说明所提出的设计方法可行、有效.     

群体中Agent基于内部状态的行为选择

以自然鱼群为原型,研究它们的行为选择机制,提出了一种群体环境中基于内部状态的Agent行为选择方法.建立分布式行为模型,赋予Agent感知、交互能力;用R-A模型描述Agent 之间的相互作用;定义Agent的自然能力限制为硬约束,定义Agent间相互作用为软约束;采用基于约束满足的随机搜索算法模拟Agent的交互与行为选择,运用Breakout思想确保算法跳出局部最小;通过对Agent内部状态值的调节改变搜索参数,达到内部状态控制行为选择的目的.     

基于卡尔曼滤波的磁浮列车悬浮控制算法研究

在磁浮列车悬浮控制系统设计中,间隙传感器信号的滤波处理是影响控制效果的重要因素之一.针对磁悬浮系统电磁干扰大,控制实时性要求高的特点,提出了应用卡尔曼滤波的方法处理间隙传感器信号.控制算法中无法直接测量的反馈量,一般都需要构造相应的观测器.而卡尔曼滤波器可以在滤除系统中存在的随机电磁干扰的同时实时估计出控制所需的所有状态信息,有效简化了算法设计提高了控制性能.计算机仿真分析和实验样车的工程实际应用表明,此方法获得了较理想的控制效果.     

基于观测器的飞机除冰液温度鲁棒控制方法研究

对飞机除冰液温升模型的时变和延时特性进行了分析研究.采用Pade逼近对飞机除冰液加热系统的纯时延特性进行近似,将系统的时延问题转化为非时延问题进行处理.为克服由于飞机除冰作业过程中流量变化所造成的系统模型参数变化,采用基于滑模变结构的鲁棒控制方法对系统模型参数摄动进行补偿.为解决系统状态不可测问题,消除Pade逼近误差对出口温度的影响,采用状态观测器对系统的状态进行估计,并对Pade逼近模型输出误差进行补偿.利用系统不同流量下的试验温升曲线模型对设计的控制策略进行了仿真研究,仿真结果验证了所提出算法的有效性.