非整数控制时域模型预测控制

以动态矩阵控制(DMC,Dynamic Matrix Contro1)的状态空间描述为基础,通过推导相邻控制时域之间控制增量的递推关系,提出了一种非整数控制时域方法,该方法主要针对整数控制时域在改善系统性能与稳定性时存在的缺点,利用一个调节参数β,可以使控制时域连续地变化,在保证系统稳定性的前提下尽可能提高系统响应,而且涉及的计算量也不大,同时给出了非整数控制时域名义稳定性和鲁棒性的条件,最后通过仿真说明了这种方法的有效性。     

基于L曲线的跳频信号重构正则化参数优化

研究了基于L曲线的跳频信号重构正则化参数的选取问题,对跳频信号的稀疏性进行了分析,采用L曲线对系统的最优正则化参数进行了选取．在此基础上,通过推广的正则化FOCUSS算法估计了跳频信号的稀疏表示．仿真结果表明,通过L曲线选取的正则化参数在推广的正则化FOCUSS算法下,能够实现跳频信号在噪声环境下的重构．     

部分服务台同步多重休假的GI/M/c稳态等待时间

在前期研究的基础上,利用概率计算的方法,研究了在经典GI/M/c排队系统中引入部分服务台同步多重休假策略后的稳态等待时间及其随机分解.     

故障结构分解的航空发动机执行机构估计

作为航空发动机控制系统的易损部件,执行机构的故障估计目前尚缺少有效方法。采用故障结构分解的方法,通过重构输出变量来分离出输出变量中与故障无关的部分,并由此得出故障与状态量、输出量之间的关系;将故障信号与原有的状态变量合并为新的状态变量得到系统的增广模型;最后对该增广模型设计全维观测器实现故障估计和状态估计。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于多尺度小波分解FDR的激光预警系统信息数据校正

为了使激光预警系统可以实时、精确地捕获来袭激光的特征信息,降低虚警与漏警的发生,提高系统的信噪比成为研究的重点。为了准确判断来袭激光的光谱信息,针对不合作激光信号而言,提高信噪比的方法就集中的体现在采用信息技术对各种噪声、干扰的抑制和消除等方法上。设计了基于多尺度小波分解及错误假设检验算法的信噪比优化模型。根据小波降噪原理,对来袭激光信号做多尺度分解,再采用错误假设检验算法完成了小波降噪系数的阈值选取。实验结果显示,采用该种技术降噪后系统信噪比提高到64.22 dB,其相应的波长分辨率为2 nm,相比没有滤波和仅用传统滤波算法的实验数据,有了明显的改观,系统抗干扰能力显著增强。     

基于极化分解的目标识别方法研究

在全极化、高距离分辨力雷达体制背景下，研究了光学区雷达目标极化特性。利用极化分解将复杂目标分解为三个简单目标， 并提取描述三目标关系的特征参数对四类军用飞机目标进行了识别实验研究， 获得了良好的目标分类识别效果。     

一种新的二维谐波估计方法

研究了二维谐波信号相关矩阵后 ,提出了一种称之为“矩阵束的二维谐波估计 (MP2D)”算法 ,该算法既不需要求解二维特征多项式的根 ,也不需要在二维频率空间搜索谱峰 ,算法具有高效性。仿真实验表明 ,该算法在白噪声条件下对二维谐波频率估计具有高的精度和强的抗干扰能力。     

基于SVD的机动目标自适应滤波研究与仿真

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性.该研究在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于奇异值分解(SVD)的协方差平方根滤波的自适应卡尔曼滤波算法.仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点.     

Loeb 空间上的拟鞅提升及分解定理

本文通过非标准随机分析方法得到了标准拟鞅提升定理,并构造了非标准拟鞅的分解定理,然后再通过下推方法得到了标准拟鞅的一个分解定理。