Krylov subspace method based on data preprocessing technology

The performance of adaptive beamforming techniques is limited by the nonhomogeneous clutter scenario. An augmented Krylov subspace method is proposed, which utilizes only a single snapshot of the data for adaptive processing. The novel algorithm puts together a data preprocessor and adaptive Krylov subspace algorithm, where the data preprocessor suppresses discrete interference and the adaptive Krylov subspace algorithm suppresses homogeneous clutter. The novel method uses a single snapshot of the data received by the array antenna to generate a cancellation matrix that does not contain the signal of interest （SOI） component, thus, it mitigates the problem of highly nonstationary clutter environment and it helps to operate in real-time. The benefit of not requiring the training data comes at the cost of a reduced degree of freedom （DOF） of the system. Simulation illustrates the effectiveness in clutter suppression and adaptive beamforming. The numeric results show good agreement with the proposed theorem.     

基于适应性Agent图的交通系统脆性研究

针对系统脆性的研究,以复杂适应系统和图论为理论基础,提出了Agent图的概念,其中图的每个顶点被看作一个具有适应性的主体。然后将Agent图应用于交通系统脆性的研究,交通网络组成了一个赋权图,网络中各节点作为顶点;考虑到它们之间的交互作用,建立了系统主体崩溃程度的演化规则,进而对交通系统脆性行为进行仿真。     

基于多模型方法的自适应卡尔曼滤波

针对一类观测噪声统计特性未知的离散时间系统设计一种多模型自适应卡尔曼滤波器。基于多个不同的固定观测噪声协方差阵建立多个固定模型卡尔曼滤波器,将多个固定模型卡尔曼滤波器和一个常规自适应卡尔曼滤波器共同组成多模型自适应卡尔曼滤波器。针对每一个滤波器建立一个基于输出误差的指标切换函数,每一个采样时刻将指标切换函数取得最小值的滤波器的状态估计值切换为系统的当前状态估计值。仿真结果表明,与常规的自适应滤波器相比,此方法可以极大地改善滤波器的滤波效果。     

光学运动捕捉散乱数据处理的一种方法

阐述了一种适用于被动式光学人体运动捕捉散乱数据处理的方法,该方法基于模版匹配的原理,根据人体标示的特征点的局部相对刚性结构以及整体拓扑结构关系,利用刚性结构匹配、运动轨迹追踪、拓扑结构校验实现散乱数据的处理,从而得到人体运动参数及骨架拓扑结构。该方法解决了追踪算法在特征点重合时的追踪出错问题,处理方法经优化后数据处理过程能够满足运动捕捉的实时性要求,具备错误自动检测和纠正能力,处理过程无须人工干涉。     

基于自适应和模糊控制的新型XY平台同步控制研究

高性能XY平台普遍应用于集成电路(IC)制造和封装设备中.为获得较高加速度,提出了一种单边双直线电机冗余驱动的新型XY定位平台.冗余驱动系统在高速和高加速运动时均存在同步运动精度问题.针对X轴向双直线电机的同步驱动控制,建立了冗余驱动数学模型,并基于模型参考自适应控制和自适应模糊控制算法,设计了运动控制器,确保了同步运动精度.仿真结果表明,在较高加速度运动时,系统具有良好的静态、动态性能和较高的同步运动精度.     

基于GA的非线性电机自适应模糊滑模控制器设计

提出一种基于GA的自适应模糊积分型滑模控制策略,并将其用于具有非线性动态摩擦力的单轴运动控制系统中.控制器由自适应模糊控制项和补偿控制项组成,自适应模糊控制项用来逼近理想滑模控制律,补偿控制项用来补偿逼近偏差,利用李亚普诺夫稳定性理论推导出模糊规则和补偿控制项中逼近偏差边界在线自适应律,采用遗传算法优化自适应律中参数.仿真和实验结果表明了该控制策略的有效性.     

基于自适应网格的多目标粒子群优化算法

针对现有多目标进化算法计算复杂度高,搜索效率低等缺点,提出了基于自适应网格的多目标粒子群优化(AGA-MOPSO)算法,其特点包括:评估非劣解集中粒子密度估计信息的自适应网格算法;能够平衡全局和局部搜索能力的基于AGA的Pareto最优解搜索技术;删除非劣解集集中品质差的多余粒子以维持非劣解集在一定规模的基于AGA的非劣解集截断技术.仿真计算表明,和文献中典型的多目标进化算法比较,AGA-MOPSO算法在求解复杂大规模优化问题方面表现了良好的性能.     

电液系统神经网络自适应控制的研究

提出一种采用神经网络非线性系统控制的结构及原理．即采用两个ＢＰ神经网络,一个用来对被控系统进行在线辨识,另一个用做非线性自适应控制器．并对具有未知外部负载干扰的电液位置伺服系统进行了动态仿真,讨论了神经元激励函数形状因子、神经网络节点数以及神经网络训练次数对控制系统性能的影响     

低码率下MPEG—2自适应量化控制策略

对ＭＰＥＧ－２ＴＭ５量化控制策略进行了修正,提出了一种基于宏块直方图特性的自适应量化控制方法．该方法考虑了人眼的视觉特性和编码效率,适应于低码率下的ＭＰＥＧ－２压缩编码,并能有效地提高图象质量．