过采样方法在系统辨识中的应用

为了对带噪输出的控制系统进行盲辨识，提出了一种利用过采样法辨识控制系统函数的方法，通过过采样控制系统的输出信号，将原单输入单输出系统转换成为一个新的与原系统具有相同输出极点的单输入多输出系统，再估计出这个新的单输入多输出系统的传递函数，最后得到原单输入单输出系统的模型参数，仿真结果表明，与常用的高阶矩法相比，该方法具有不受系统结构影响，不需要计算样本数据的高阶统计矩，使用的样本数据量少，便于计算机实现的优点。     

一种基于过采样技术的非最小相位系统盲辨识方法

提出了一种在时域中盲辨识非最小相位系统传递函数的方法,该方法通过对系统输出过采样来获得系统结构参数的信息.对于单输入单输出的线性离散系统,经过输出过采样后可以等价为单个输入、多个输出的传递函数模型,这多个输出函数具有相同的分母多项式和不同的分子多项式.采用子空间分解法可以确定分子多项式的参数,通过对系统输出信号自相关函数的处理可以得到分母多项式,最终可以得到原系统的结构参数.与传统高阶矩方法相比,该方法对噪声的敏感度更低,辨识的精度和速度也有很大提高.仿真结果表明,当信噪比大于15dB时,该方法可以有效地辨识出系统参数.与高阶矩方法相比,辨识门限信噪比降低了10dB,估计精度提高了20%,辨识速度加快了3倍.     

闭环系统辨识的辅助变量法

Stoica 和 Sderstrm 曾提出了最优辅助变量法,但它着重在开环线性系统的辨识.本文把该方法推广到闭环系统,也可得到无偏一致性估计.最后由仿真结果指出,该算法可得到参数的渐近有效估计.     

基于子空间方法的非均匀多采样率系统辨识

针对非均匀多采样率系统的建模问题,根据因果关系,建立了非均匀多采样率系统的状态空间模型.对于含有提升变量的状态空间模型,提出基于子空间技术的辨识方法.首先,由系统的输入输出数据建立由Hankel矩阵组成的扩展状态空间方程;其次,利用斜交投影的原理,以及奇异值分解,通过子空间辨识算法确定增广观测矩阵和状态向量;最后,通过最小二乘方法确定模型的参数矩阵.该方法简单有效且对初值具有鲁棒性.仿真实例验证了方法的有效性.     

一种新的系统盲反向辨识方法

基于系统输出信号过采样原理的系统反向辨识是一种新的盲辨识方法,这种方法不仅适用于最小相位系统,而且也适用于非最小相位系统。通过输出信号的过采样,可以获取未知输入信号和系统更多的信息。文中首先提出了这种解决盲辨识问题的算法,然后利用辨识出的系统模型恢复了源输入信号。这种方法在控制工程领域具有较高的实用价值。     

基于过采样的Hammerstein模型最小方根辨识算法

针对Hammerstein模型提出了基于过采样原理的新的最小方根辨识算法,通过估计线性部分的中间输入,可以辨识出任意连续函数的未知非线性元件和线性部分传输函数。即使在非线性元件传递函数存在近似误差的情况下,线性部分的估计值也具有一致性。     

一种参数闭环辨识方法在裁木系统中的应用

根根裁木系统的负载阶段性变化的特性,本文介绍了在设计中利用对象实际输出与期望输出之差来实现对对象参数闭环辨识的方法,使用该方法可有效地解决变动负载下的系统准确控制问题。在此基础上实现了裁木系统的微机自动控制。实验结果表明,理论设计是可行的,系统工作是可靠的,控制效果是满足技术要求的。     

基于估计参数辨识递推算法用于输出间断采样条件下的线性系统参数辨识

最小二乘法是用于连续采样条件下线性系统参数辨识的常用算法,但在间断采样条件下,最小二乘法存在很多不足.提出一种基于估计的参数辨识递推(EBRLS)算法,并从理论上分析了其收敛性.仿真研究表明,对于普通辨识算法无法处理的间断采样情况.EBRLS可以给出令人满意的参数辨识结果,甚至在可用数据极其稀疏的情况下仍然有效.     

一种过程模型参数的离散闭环辨识方法

本文针对计算机采样控制系统,提出了一种过程模型参数的闭环辨识方法,并直接在离散域中推导出其辨识估计算法,由于设计控制器所用的对象参数估计值的不准确,将使系统的实际输出与期望输出之间产生偏差,利用该偏差,本方法实现了对象参数的闭环辨识。     

基于三阶累积量的闭环辨识

将高阶累积量对具有高斯分布特性的（白色或有色）随机噪声的强烈抑制特性,用于辨识开环条件下的干扰,一些文献中提出了基于高阶累积量的改进均方辨识准则（MSE）。针对三阶累积量的情形,探讨了该晨噪声上环辨识中的适用性。理论分析表明,扩展到闭环情形下的MSE辨识准则等价于无噪声干扰下对象处理开环情形时的均方误差辨识准则,该方法可获得处于闭环运行状态下对象的渐进无偏参数估计;当对象采用ARMA模型时,可获得相应的线性递推辨识算法,仿真实验证明了该算法的有效性。     

考虑填充率下亚像元与过采样成像MTF对比

针对探测器存在填充率时过采样和亚像元成像质量评价问题,利用亚像元算法反演线阵探测器像元扩散函数,发现较过采样成像不仅能在1/m微扫描作用下减小采样间隔,还能使探测器矩形窗口压缩m倍.根据MTF和一阶过零频率概念,得到同一填充率下亚像元较过采样对欠采样成像改善程度要大,且随着填充率的提高该优势愈加趋于明显.对比评价对实际亚像元算法成像的前景和优势给与理论上的肯定.     

闭环无线系统中基于向量空间分布的码本设计

无线传输系统中,发射机利用来自接收机反馈的信道信息,构成闭环无线系统.闭环无线系统的关键是反馈方案的设计,而反馈的关键是优化的码本设计,能在给定反馈复杂度的基础上进一步提高无线传输性能.本文分析了这一领域的研究进展,提出基于向量空间分布的有限反馈码本,分析了这种码本的原理和相应算法,并比较了它与现有码本在闭环无线系统中的传输性能.仿真结果表明,相比于现有的码本,本文提出的"基于向量空间分布的码本"能够获得更低的无线传输差错概率及更高的信道容量,将无线系统的传输性能提高1～2 dB.     

基于缓冲区控制的流媒体速率控制模型的辨识

通过调节发送端发送速率的方法对缓冲区长度进行调整是多媒体同步中常用的方法,为了更好地通过控制理论研究多媒体同步问题就必须得到缓冲区长度与发送速率之间的准确模型.为此在NS2网络仿真平台下构建了一个流媒体播放系统,使用系统辨识的方法对速率控制模型进行了辨识,利用最小二乘法对实验数据进行了分析,数据分析结果表明流媒体速率控制模型具有积分时滞特性.实验证明了辨识的模型是准确的.     

线性时变系统辨识及有非数量输入的最优控制

本文提出了一种线性时变系统的模型辨识方法,在系统有完全状态信息的情况下,先求出系统的状态响应矩阵,再解一类广义瑞利商的最小化问题估计出系统的转移矩阵,第二部分讨论了线性时变系统出现不确定非数量干扰时,用最小二乘法来辨识模型的方法,末一部分讨论了第二部分辨识的线性系统在二次型指标下的最优控制问题。     

模式转换下随机利率与违约风险的投资组合

考虑Markov调制的模式转换市场模型,研究了影响金融市场的宏观因素,其中随机利率风险服从Vasicek模型,违约风险服从CIR模型;研究了市场下的最优投资组合问题,应用动态规划原理、HJB方程理论及偏微分方程理论,得到HJB方程的闭形式的解,并证明了HJB方程的解是最优投资组合的值函数,得到了最优投资策略的显式表示。     

系统辨识中不同噪声情况的研究

对实际过程中的量测噪声和系统噪声进行了分析,并做了仿真研究,仿真结果了解到它们的差别,这对利用系统辨识的方法来建模和参数估计是有益的,还提出一种交替矩阵方法,它不仅可用来进行参数估计还可用来求解病态矩阵问题。     

输电系统最优励磁控制输出反馈量的选择

为了使最优励磁控制能更好地适应输电系统的非线性，本文考虑用多于状态变量的可测量进行最优励磁控制，讨论了其控制效果和反馈量的选择问题。     

关于系统时滞、阶数和系数的在线辨识

针对时滞,阶数和系数皆未知的离散时间线性随机控制系统(ARMAX模型),提出一种对时滞,阶数和系数同时进行递推估计的算法.在一定的条件下该算法能保证时滞,阶数和系数的估计都具有强一致性,而且系数估计具有较快的收敛速度.