基于最小二乘法的电力系统状态估计算法研究

针对现行电力系统状态估计算法中存在的各种发展潮流,重点剖析了被广泛应用的基于最小二乘法的状态估计的基本原理和改进后的几种状态估计方法,阐明了各算法的应用优势和存在的不足。对于存在不良信息系统进一步提高算法的精度和估算速度的发展方向提出了新的思想。     

考虑多因素扰动的项目关键链缓冲区间设置及控制模型

项目规划及执行过程中极易出现不确定性,故需对项目关键链缓冲区间进行动态调整以适应项目任务关系变化.针对项目计划关键链缓冲区间设置及调整控制问题,本文提出了一种考虑多因素扰动的缓冲设置及调整控制联动模型.项目初始缓冲设置充分考虑项目工序安全工期、网络复杂程度及资源紧张程度等因素影响,项目执行过程中将缓冲/资源绩效指数与Bayes估计相结合,通过对Weibull分布参数估计实现缓冲信息的递阶转换,提升对缓冲使用的控制能力,最后通过实例验证所提方法与控制模型的有效性.     

一类奇摄动初值问题解的渐近展开

用边界函数法研究了一类奇摄动初值问题解的渐近展开问题,证明了解的存在惟一性,并给出该解的渐近分析.     

一类非均匀采样系统最小二乘迭代辨识

阐述了非均匀多率采样方案,利用提升技术推导出非均匀多率采样系统的提升状态空间模型,进一步获得了对应的输入输出表达.针对辨识模型信息向量中存在未知中间变量的困难,基于交互估计理论与迭代搜索原理,提出了非均匀多率系统的最小二乘迭代辨识方法.最后进了仿真比较研究,以说明提出算法的优点.     

一种基于独立成分分析的滚转弹姿态解算

为了获取试验弹的飞行姿态,以便为进一步的弹体飞行动力学分析及制导系统的效能评估提供依据,提出了一种基于独立成分分析(independent component analysis,ICA)的滚转弹飞行姿态获取方法。该算法使用一个双轴角速率陀螺构成滚转弹飞行姿态遥测系统,利用ICA算法对遥测数据进行处理,从而重构弹体飞行姿态。通过构造一个特殊的虚拟观测变量,即可借助于ICA算法将测量信号由弹体坐标系变换至准弹体坐标系,去除由于弹体滚转引入的信号调制效应,最终解算出滚转弹的姿态信息。仿真计算结果验证了算法的有效性。     

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.     

基于模型概率的多模型融合定轨建模及仿真

针对实际定轨系统中存在的不确定性和非线性性,提出了一种基于模型概率的多模型融合定轨方法.通过多个线性模型的组合来逼近卫星定轨复杂非线性时变过程,将卫星状态的最优估计与多模型融合方法相结合,利用残差的大小来设计性能指标函数,给出了两种模型概率的表示形式,并建立了多模型融合估计相应的算法.仿真结果表明,与单一模型定轨方法相比,该方法不仅能大大提高卫星定轨精度和可靠性,而且还可以最终辨识和估计模型参数的真值,且对外界环境发生的变化有很强的自适应能力.     

SAR图像目标增强模型最优性能分析

研究用于SAR图像目标增强的lk范数正则化方法的最优性能.从有偏参数估计的统计性能极限角度,将达到渐进最小总方差的参数估计看作目标增强的最优效果.根据Bayes框架以及罚最大似然估计原理,研究了达到最优性能时正则项需满足的条件,该条件与图像大小、信号统计分布以及观测数据噪声方差有关,可为模型设计与迭代算法设计提供依据.并证明了仅当噪声方差较小时lk范数约束才能使得处理结果达到该最优估计性能.仿真实验验证了该结论的正确性.     

SAR图像目标方位角估计与分析

SAR成像对目标方位角特别敏感,方位角估计的准确性会直接影响目标的分类和识别.目标方位角估计方法主要有包络盒准则法、轮廓线变换法和主轴原则法.每种方法都有其局限性,且估计范围是[0, 180],可是目标方位角实际范围是[0, 360].为了能获得任意角度且相对精确目标方位角,提出了一种综合SAR图像目标方位角估计方法.该方法融合了的单一估计法的优点,并利用目标的相关信息,突破了以往仅从图像的角度估计方位角的缺点.实验表明这种方法是有效的、可行的.     

基于MCMC模拟的相关系数平稳序列模型及其应用

提出了基于MCMC方法来估计相关系数平稳序列模型的参数;给出基于贝叶斯分布的相关系数平稳序列模型参数的算法;在无信息先验分布下,模拟证明了用此方法估计相关系数平稳序列模型参数的优良效果。最后对实际的广西电网-月负荷数据,分别用基于相关系数平稳序列模型的MCMC方法和极大似然估计法以及基于经典的ARMA模型建模,结果表明采用MCMC方法得到的模型给出的预测是最好的。