基于多光谱成像的有光泽Munsell色卡的光谱反射率重建

利用多光谱成像技术,对32块光泽Munsell色卡的光谱反射率进行重建工作.在仿真实验的评价结果中,待测样本的适应度系数GFC的平均值为99.79%,大于99.5%;重建结果的色差△Eab的平均值为1.37个色差,为"轻微"感觉值;采用文中的光谱估计算法重建Munsell色卡的光谱反射率,得到了比较理想的结果.     

Riccati方程的降阶与广义系统的最优预见控制

研究了一类广义离散时间线性系统的预见控制问题.首先通过对系统方程,误差向量和可预见的目标值信号取差分,构造出一个扩大误差系统,把广义系统的预见控制问题转化为一个形式上的普通广义系统的控制问题.然后利用广义系统最优控制理论的结果,得到广义系统的带有预见前馈补偿的控制器.同时通过详细推导,把一个阶数很高的矩阵Riccati方程降为一个阶数很低的Riccati方程,从而使闭环系统可以实现.     

粘弹性方程的H^1-Galerkin混合有限元方法的误差

利用H^1-Galerkin混合有限元方法分析了线性粘弹性方程,得到了未知函数和它的伴随向量函数有限元解的最优阶误差估计,该方法的优点是不需验证LBB相容性条件即可得到和传统混合有限元方法相同的收敛阶数．     

基于支持向量机的线性模型鲁棒参数估计

探讨了基于支持向量机的线性系统参数估计问题,利用最小二乘支持向量机来估计自回归滑动平均模型(ARMA)的参数,并在理论上证明了在高斯噪声下比最小二乘估计方法具有更小的均方差;随后利用标准支持向量机来估计ARMA的参数,并利用它的性质从理论上分析了其对大噪声和小噪声的鲁棒性.仿真结果表明支持向量机方法能有效克服样本中的异常点和噪声对参数估计的干扰,比最小二乘估计方法具有更好的鲁棒性.     

OFDM系统中干扰消除技术的分析

正交频分复用（OFDM）技术已被越来越多的人所关注,并且在IEEE802．11无线局域网中得到实际应用．在OFDM系统中为了消除符号间干扰（ISI）和子载波间干扰（ICI）,一般要采用加入循环前缀（CP）的技术．从信道对信号作用方面分析了循环前缀技术消除干扰的过程,并给出了仿真结果．结果表明,循环前缀的加入可以有效地消除符号间干扰（ISI）和子载波间干扰（ICI）．     

Complexity-reduced ICI cancellation for OFDM system over doubly-selective channels

In doubly-selective fading wireless channel,the conventional orthogonal frequency division multi-plexing(OFDM)receivers for inter-carrier interference(ICI)compensation require extensive computa-tions.To obtain an effective balance between performance and complexity,the whole channel responsematrix was decomposed into a sequence of submatrix,and then a novel equalizer based on minimum meansquare error(MMSE)criterion was presented to combat the ICI.Furthermore,a simple ordering-baseddecision-feedback equa...     

H.264/AVC错误恢复新技术

随着无线视频和网络视频的兴起,视频传输的健壮性问题越来越突出,视频编码的抗误码性能研究成为近年来研究的热点之一.最新的视频编码标准H.264/AVC采用了一系列的错误恢复措施,本文主要介绍其中3个新的:FMO(灵活的宏块排序),RS(冗余片)和参数集;并通过实验讨论其优良的抗误码性能.     

一类非线性伪抛物型方程的D-R格式

针对一类非线性伪抛物型方程,构造了D-R格式,并给出了截断误差阶估计。该方法通过求解两个线性代数方程得到原问题的解,避免了非线性迭代运算,提高了计算效率。     

PMSM的高精度感应电势状态观测器与位置估计

提出了永磁同步电动机考虑参数变化时精确的感应电势关系式新模型,建立了微分型和非微分型两种高精度感应电势观测器,证明了感应电势观测器的稳定性和收敛性,分析了参数变动对位置估计的影响.针对无位置传感器矢量控制系统,以内埋式永磁同步电动机为例进行了仿真实验研究,结果表明设计的感应电势状态观测器具有优良的性能.     

基于主动建模的无人直升机增强LQR控制

为了解决无人直升机控制问题,通过把主动建模与LQR(Linear Quadratic Regulator)控制相结合,提出一种能补偿模型差的控制方法。该方法在悬停状态下,采用简化模型设计LQR控制器,并通过UKF(Un-scented-Kalman-Filter)在线估计简化模型与全状态模型的模型差,使用模型差作为补偿项对LQR控制增强。针对实际直升机动力学模型进行仿真,验证了基于UKF的估计和增强LQR控制的有效性。仿真实验结果证明,基于UKF的主动建模技术能够快速估计状态和参数变化,并且增强LQR控制能够使系统适应模型不确定性。