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.     

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.     

基于解析振速的ESPRIT算法

基于声矢量传感器在二维平面波入射时的输出信息,提出了其"解析振速"的输出模型,将目标的方位信息蕴含在输出信号的相位之中,并由此得到了矢量阵的输出模型.当ESPRIT算法应用于矢量阵时,由于矢量阵的内禀属性,旋转矩阵不再与阵型和信号的频率有关,只与目标方位信息有关,从而能够实现任意阵型全空间的无模糊测向.理论分析和仿真表明:本算法无需先验已知阵型;单声矢量传感器也可以应用ESPRIT算法,且此时其性能逼近克拉美-罗界.湖试表明本算法是有效的.     

极值理论(EVT)方法用于受险价值(VaR)计算的实证比较与分析

讨论了根据极值理论 ( EVT)计算受险价值 ( Va R)的两类不同的方法 :基于矩估计的“两次子样试算法”和极大似然估计法 ,并给出了各自理论推导过程和计算步骤 .同时 ,把这两类方法与正态分布和经验分布的结果进行了比较 .应用四种汇率历史数据进行的实证计算表明 ,在极端条件下 ,用极值理论方法估计 Va R具有很高的准确性 ,而矩估计法的结果又优于极大似然估计法 .     

基于新息序列修正的输入估计算法

针对传统输入估计算法跟踪机动目标时检测概率和估计精度不高的缺点,提出一种改进的输入估计跟踪算法。算法利用对检测窗内新息序列进行修正以及对卡尔曼滤波状态变量进行补偿的方法,消除了已有机动检测估计对后继机动输入估计的影响,提高了对机动的检测概率和估计精度。理论分析和仿真结果表明,改进后的算法相比原有算法和IMM3算法,不仅跟踪性能有显著提高,而且对加速度缓变的机动也有较好的跟踪能力。     

基于稀疏非均匀COLD阵列的极化信号DOA估计

基于稀疏非均匀COLD(concentered orthogonal loop and dipole)阵列,提出了一种极化信号的DOA(direction-of-arrival)无模糊估计算法.该算法利用了稀疏非均匀COLD阵列的阵元数少和孔径大等特点,因而在阵元数目一定的情况下,可获得较高的DOA估计精度.由于稀疏非均匀COLD阵列可分成电磁环和偶极子两个子阵列,通过分析每个子阵列DOA估计的模糊性,给出了整个稀疏非均匀COLD阵列不发生DOA估计模糊的条件.通过计算机仿真证明了该算法的有效性.     

多分量二维线性调频信号瞬时频率变化率估计

针对多分量二维线性调频信号的瞬时频率变化率估计问题,提出了一种新方法.定义了二维线性调频信号的二维三次相位函数CPF.通过分析可知,应用二维CPF方法处理多分量二维线性调频信号时,会由于交叉干扰项的存在而产生伪峰,接着借助于二维CPF构造了二维三次相位函数乘积项PCPF.应用该方法可以在较低信噪比下,准确地估计出多分量二维线性调频信号的瞬时频率变化率.仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于伪群交叉算法的细金属柱体目标识别

从线性分布细金属柱体的散射模型出发,利用多极子展开技术求解电磁散射问题,以测量的散射场和计算散射场间的偏差作为目标函数,将待优化变量设置为描述细金属柱体中心位置的向径和幅角,通过伪群交叉算法(pseudo swarm crossover,PSC)对待优化变量进行优化,使目标函数达到最小值来对自由空间中线性分布的细金属柱体族进行电磁成像。研究结果证实了PSC比多相粒子群算法(multi-phase particle swarm optimiza-tion,MPPSO)有更好的收敛性能、成像精度和更强的抗随机噪声干扰能力。     

一种促进PSO全局收敛的参数调整策略

模拟鸟群捕食行为的粒子群算法存在早熟收敛问题。理论和实验都证明了粒子群算法参数确定局部搜索能力与全局搜索能力的比例关系,对算法的收敛能力影响极大。对现有的参数调整策略进行了分析,指出了存在的问题。借鉴免疫机制中的多样性和变异理论,提出一种新的参数调整策略,该策略基于抗体的亲和力和粒子的聚集程度来确定粒子的最优适应值变化率及算法参数值。对经典测试函数的实验结果表明,提出的参数调整策略使算法的全局收敛能力得到了显著提高,能有效避免粒子群优化算法中的早熟收敛问题。     

内平衡系统多目标最优模型降阶研究

土木工程结构模型的自由度数目很大,按照原结构模型设计的控制器阶次非常高,从而导致主动控制和半主动控制实施过程中时滞效应十分突出.首先采用均衡实现技术对结构模型的状态变量重新排序形成内部均衡的模型,然后分别基于系统的可观度和可控度指标与内平衡系统二次型性能指标来进行结构模型降阶,略去对结构动力反应贡献小的状态变量.通过对Highway Bridge的Benchmark模型进行多目标模型降阶计算,得到最优的降阶模型,说明方法的可行性和有效性.