离散型随机BAM神经网络时滞分布依赖全局指数稳定性

研究一类具有随机时滞与随机干扰的离散型BAM神经网络的全局指数稳定性,所建模型同时考虑离散时滞变化区间与分布概率对稳定性的影响．通过构造新的Lyapunov泛函并结合线性矩阵不等式（LMI）方法,得到了均方意义下依赖于时滞分布的全局指数稳定性条件．     

模糊时滞系统控制器依赖于状态时滞的H∞控制

针对一类非线性时滞系统，研究了该系统基于T—S模糊模型的H∞控制器设计问题。采用线性矩阵不等式LMI的方法，设计一个依赖于状态时滞的模糊控制器，得到了系统存在模糊控制器的充分条件，此充分条件等价于一类线性矩阵不等式的可解性，最后通过仿真说明了控制器的有效性。     

具有离散时滞与分时时滞的非自治系统的渐近稳定性

研究了一类具有离散时滞与分布时滞的非自治线性系统的渐近稳定性问题，利用Lyaplunov函数方法和线性矩阵不等式（LMI），得到了系统渐近稳定性的一些充分条件，这些条件能够利用线性矩阵不等式（LMIs）表示，且表达式中含有具有时变时滞与分布时滞项，这样，具有时变时滞与分布时滞的非自治线性系统的稳定性就能够通过Matlab的LIM工具箱进行验证。     

通信时滞下的鱼雷战术群协同导航算法

针对多鱼雷协同导航存在的水声通信时滞问题,基于同步钟测距信息和时滞的通信信息,设计了状态无偏协方差一致最优准则下的估计滤波算法,可准确估算通信时滞下的测距新息方差,有效抑制通信时滞情况下鱼雷的位置误差增长,得到较精确的鱼雷位置信息。仿真结果证明,该算法在通信短时滞情况下可有效提高多鱼雷战术群的导航精度。     

具有leakage时滞的随机马尔科夫跳变神经网络的稳定性

研究一类具有leakage时滞的随机马尔科夫跳变神经网络的稳定性,通过构造一个新的Lyapunov-Kra—sovskii泛函,并应用It6公式、随机不等式技术,得到了基于线性矩阵不等式（LMI）的均方意义下的全局稳定性判定条件．     

具有leakage时滞与传输时滞的神经网络的分支

研究一类具有leakage时滞与传输时滞的两神经元神经网络的分支,分别以leakage时滞和传输时滞为分支参数,通过对模型对应的特征方程进行分析,得到出现Hopf分支的临界性条件,并通过数值例子验证该理论结果.     

主动隔振系统的最优控制时滞

针对主动隔振系统带有时滞的鲁棒渐进稳定问题,研究了时滞的存在对最优控制算法控制效果的影响,运用MATLAB中LMI工具,采用变步长试凑的方法,解出了最优控制系统反馈控制鲁棒渐进稳定的最大允许时滞上界。最后,通过数值仿真,验证了理论的正确性。仿真结果表明:随着控制时滞的增大,主动隔振效果逐渐变差,一旦反馈控制力时滞超过最大允许时滞上界,系统便将发散。同时,增大反馈控制力和减小加权矩阵控制目标的相应权值,可以提高最大允许时滞上界。     

非线性时滞系统模糊控制的一种新方法

针对一类状态变量具有时滞的非线性系统，研究了其模糊控制器的设计问题。采用线性矩阵不等式（LMI）的方法，设计了与状态变量导数有关的模糊控制器，得到了系统存在模糊控制器的充分条件，并利用线性矩阵不等式的解给出具体的形式，最后通过仿真说明了控制器的有效性。     

一类非线性时滞系统的时滞相关稳定性分析

针对一类非线性时变时滞系统,基于T-S模糊模型,采用自由权矩阵的方法,研究了该系统的稳定性问题。设计了一个与系统状态变量的导数有关的模糊控制器,推导出该控制器使闭环系统渐近稳定的充分条件,该条件等价于一类线性矩阵不等式（LMI）的可解性,并以仿真算例证明了控制器的有效性。     

具有变时滞的离散型随机BAM神经网络的稳定性

研究一类具有变时滞的离散型随机BAM神经网络。通过构造Lyapunov泛函以及线性矩阵不等式（LMI）,得出了离散系统全局渐近稳定的充分条件。     

双基地MIMO雷达多目标的时延估计方法

现有的双基地MIMO雷达目标角度和多普勒频率估计算法都要求已知目标的时延,然而实际中时延往往未知。对此该文提出了一种双基地MIMO雷达多目标的时延估计方法,可在角度和多普勒频率估计之前对目标的时延做出估计,从而为现有的角度和多普勒频率估计算法提供前提条件。方法将接收信号按周期切段,对各段信号进行滤波获得输出矩阵,时延的估计可通过对各矩阵F范数之和进行峰值搜索而获得。理论上论证了方法的可行性,并通过仿真实验进行了验证。     

具有射击门体制的武器系统射击延时分析

针对具有射击门体制的武器系统,研究其因加入射击门而产生的射击延时.藉助于概率转移阵的概念,定义了超速、欠速概率转移阵,导出了概率转移阵的估计式,给出了误差可小于期望值的射击延时分布函数,证明了该射击延时分布函数以及其可任意趋近的上界与下界均服从PH分布.最后,以试验数据验证了结论的可信性.     

延迟时间模型参数的极大似然估计

介绍了基于客观数据的延迟时间模型参数极大似然估计方法,提出了应用优化理论中的单纯形法求解似然函数的算法,为延迟时间模型的参数估计问题提供了可行的解决方法。通过计算机模拟数据的验证,此方法切实可行,结果可以满足需要。     

基于高阶累积量的滑动加窗参数型多径时延估计

针对传统方法不适合估计多径时延和难以抑制相关高斯噪声,构造了基于高级累积量的滑动加窗参数估计模型。该模型利用高阶累积量抑制高斯噪声,应用滑动窗充分利用采集数据。通过理论分析和仿真实验表明,该方法能够准确地估计时延,有效地抑制干扰和相关噪声的影响,且在性能估计方面,优于传统基于相关的方法。     

阿基米德螺旋天线的群延迟和UWB-SAR系统延迟的补偿研究

将Archimedean天线的群延迟分为色散部分和非色散部分.利用Archimedean螺旋线的几何特性揭示了其固有的色散特性,有效地解决了该类天线群延迟未知情况下的补偿问题;将天线群延迟的非色散部分等效为附加系统延迟,利用定标体形成的曲线特征,提出了一种基于Hough变换(HT)的延迟系统估计方法,并利用曲线的对称性降低HT的维数,提高估计速度.轨道超宽带SAR数据的处理结果验证了所提方法的有效性.     

Recursive weighted least squares estimation algorithm based on minimum model error principle

Kalman filter is commonly used in data filtering and parameters estimation of nonlinear system,such as projectile's trajectory estimation and control.While there is a drawback that the prior error covariance matrix and filter parameters are difficult to be determined,which may result in filtering divergence.As to the problem that the accuracy of state estimation for nonlinear ballistic model strongly depends on its mathematical model,we improve the weighted least squares method(WLSM)with minimum model error principle.Invariant embedding method is adopted to solve the cost function including the model error.With the knowledge of measurement data and measurement error covariance matrix,we use gradient descent algorithm to determine the weighting matrix of model error.The uncertainty and linearization error of model are recursively estimated by the proposed method,thus achieving an online filtering estimation of the observations.Simulation results indicate that the proposed recursive esti-mation algorithm is insensitive to initial conditions and of good robustness.     

基于Lagrange插值的非整数延时滤波器算法

针对LMS(Least Mean Square)阵列信号波束成形器延时精度低和结构复杂的缺点,提出了一种基于Lagrange插值的非整数延时滤波器算法.其本质是采用频域近似的原则,设计出一种小数延时滤波器,可以将数字信号直接延时小数倍采样周期,在精确延时专题中具有广泛用途.仿真实验表明,该滤波器可满足阵列信号波束成形中的各种延时精度要求.