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。     

基于离散正则模型的时变信道盲辨识算法

以CDMA时变信道离散正则模型为基础,提出了基于改进的矩阵外积分解的时变信道盲辨识算法。算法对传统的矩阵外积分解算法进行修正,使其适应离散正则模型两级盲辨识,并引入了精确的时延阶数估计,克服了现有算法需要预先知道信道时延实际阶数的局限,使其在仅知道信道阶数上界的条件下完成盲辨识。仿真结果表明了该算法的有效性。     

改进的离散化方法在二维电磁散射中的应用

电磁散射问题的数值解通常采用积分方程结合矩量法求解,而阻抗矩阵元素的计算是影响矩量法计算精度和效率的重要因素之一。对于电大尺寸目标,要保持计算精度,传统矩量法需成倍细化网格剖分,这将耗费大量的计算机资源,并且计算效率大为下降。针对二维散射情况,引入二级近似方法来生成阻抗矩阵,将计算结果与传统矩量法及数值积分进行了比较,结果表明:该方法在同等计算精度的前提下,所需未知量数大大减少。     

两类不确定奇异时滞系统鲁棒稳定的相关型判据

研究了不确定奇异时滞系统的鲁棒稳定性问题。首先以线性矩阵不等式的形式给出了奇异时滞系统正则,无脉冲模且零解渐近稳定的一种新的时滞相关型判据。通过引入新的参数避免了利用不等式处理交叉项,从而使该判据具有较小的保守性。最后,利用研究结果,给出了两类不确定奇异时滞系统新的时滞相关型鲁棒稳定性判据。     

未知相关噪声下的广义波达方向估计算法

针对未知相关噪声情况下信源波达方向的估计,提出一种适用于均匀线阵的广义波达方向估计算法。该算法利用修正后的协方差差分算法,有效地消除了阵元间的相关噪声的影响。不同于以前的算法,提出的算法通过对接收数据的前后向空间平滑协方差矩阵进行共轭运算得到新的变换矩阵,因此修正后的协方差差分矩阵是个实部为零的厄米特矩阵,从而有效地降低了特征分解过程的计算量。本算法能解决相关噪声下,同时分辨相干与非相干信源的问题。理论分析和仿真结果均表明所提算法的有效性。     

基于非负矩阵分解新的人脸识别方法

非负矩阵分解是一个新的特征提取方法,基于非矩阵分解的理论,提出了具有正交性的投影轴的计算方法和具有统计不相关性的投影轴的计算方法。与原非负矩阵分解方法,提出的方法在某种程度上是降低了特征矢量之间的统计相关性,并且提高识别率。通过在ORL人脸库和YALE人脸库上进行实验,结果表明提出的两种特征提取方法在识别率方面整体上好于原非负矩阵分解特征提取(NMF)方法,甚至超过主成分分析(PCA)法。     

Range walk and array rotation in space-time adaptive processing: effects and compensations

This paper proposes a unified clutter model incorporating the effects of range walk and array rotation for space-time adaptive processing (STAP) in airborne multi-channel early-warning radar. Based on this clutter model, STAP performance is then analyzed from the perspective of covariance matrix tapering (CMT). For STAP performance degradation due to array rotation, a determinate compensation method is proposed based on the CMT method. Numerical examples are provided to verify the analysis and the proposed compensation method.     

Robust H∞ control for neutral stochastic uncertain systems with time-varying delay

The problem of robust H∞ control for uncertain neutral stochastic systems with time-varying delay is discussed. The parameter uncertaintie is assumed to be time varying norm-bounded. First, the stochastic robust stabilization of the stochastic system without disturbance input is investigated by nonlinear matrix inequality method. Then, a full-order stochastic dynamic output feedback controller is designed by solving a bilinear matrix inequality (BMI), which ensures a prescribed stochastic robust H∞ performance level for the resulting closed loop system with nonzero disturbance input and for all admissible uncertainties. An illustrative example is provided to show the feasibility of the controller and the potential of the proposed technique.     

不确定离散系统的有限时域鲁棒H∞滤波

研究了一类时变不确定离散系统的有限时域鲁棒H∞滤波问题。在系统不确定性满足范数有界的条件下,给出了有限时域鲁棒H∞滤波器存在的充分必要条件,并基于线性矩阵不等式技术给出了滤波器的构造性的设计方法。得到的滤波器对所有可容许不确定性,满足指定的性能指标。最后给出了仿真实例,仿真结果表明所设计的滤波器实现了设计要求。     

基于特征值的频谱感知算法仿真研究

频谱感知是认知无线网络中的一个重要功能,是实现其他功能的基础。研究了新型的基于特征值的感知算法,充分利用随机矩阵的渐近谱分布特性和特征值的收敛特性来设置判决门限,提高感知性能。理论分析和仿真结果均表明,新型算法性能明显优于典型的能量检测算法,克服了能量检测算法的噪声不确定性问题。

Abstract：

Spectrum Sensing is an important function in the cognitive radio networks.A new eigenvalue-based detection scheme for spectrum sensing was studied,and decision thresholds were set to have good performance by using the property of asymptotic spectrum distribution and convergence of maximum eigenvalue of random matrices.Theoretical analysis and simulations results show that the new detection scheme can obviously outperform the classical energy detection,and overcome the noise uncertainty problem.