基于自回归高阶估计的盲信号提取算法

文章利用线性预测模型来描述信号的时序结构,提出了一种基于高阶统计量的自回归参数估计的盲信号提取算法。算法首先通过高阶累积量对AR模型中的加权参数进行估计,然后利用盲提取方法对混合信号进行抽取以达到混合信号的分离,比较了高阶累积量方法和二阶自相关分离算法在不含噪声和含高斯白噪声情况下的分离效果。最后通过仿真实验证实了算法的有效性。     

色高斯噪声背景下相干信源DOA估计

为在色高斯噪声背景下估计相干信源DOA,提出一种基于四阶累积量的相干信源DOA估计算法。对各个阵元接收数据与参考阵元接收数据的四阶累积量进行排列,构造Toeplitz矩阵,该矩阵的秩仅等于信号个数,而与信号间的相干性无关。通过特征值分解得到信号子空间和噪声子空间,从而实现相干信源DOA估计。仿真实验结果表明,在色高斯噪声背景下,此算法能有效地估计出相干信源的DOA,并且相对于空间平滑算法具有更好的估计性能。     

色高斯噪声背景下相干信源犇犗犃估计

为在色高斯噪声背景下估计相干信源 DOA,提出一种基于四阶累积量的相干信源 DOA 估计算法.对各个阵元接收数据与参考阵元接收数据的四阶累积量进行排列,构造Toeplitz矩阵,该矩阵的秩仅等于信号个数,而与信号间的相干性无关.通过特征值分解得到信号子空间和噪声子空间,从而实现相干信源 DOA 估计.仿真实验结果表明,在色高斯噪声背景下,此算法能有效地估计出相干信源的 DOA,并且相对于空间平滑算法具有更好的估计性能.     

基于四阶累积量的鲁棒自适应多径估计算法

提出一种基于四阶累积量的多径估计方法,建立四阶累积量多径估计模型。当信道存在突发干扰时,为保证算法收敛,采用基于广义M估计的修正RLS算法,并在高斯噪声和突发干扰下,对方法进行仿真。仿真结果表明,方法可有效抑制高斯噪声,且抗突发干扰的性能得到显著提高,并能满足系统的实时性要求。     

子空间跟踪算法在热模态问题中的应用研究

总结子空间跟踪算法识别模态参数的一般步骤。对一个有理论参考解的时变两自由度系统进行仿真,利用添加不同量级噪声的响应数据对系统进行辨识。辨识结果表明:基于新信息准则的子空间跟踪算法拥有较好的抗噪能力。对飞行器舵面结构进行受控快速加热,辨识快速升温过程中的模态参数。辨识结果表明:子空间跟踪算法可用于热模态辨识,有一定的工程应用价值。     

基于高阶累积量的低信噪比直扩信号盲检测的实现

高阶累积量理论上可完全抑制高斯噪声。文章对直扩信号的四阶累积量进行了讨论,通过选取包含有多个信号特征的2D切片,实现了强高斯白噪声干扰时直扩信号的载频、码片速率及码元周期等参数的有效估计。     

基于触力感知的空间非合作目标惯量参数辨识方法研究

因空间机械臂系统内部存在较强的动力学与运动学耦合关系,为防止捕获操作对系统的姿态和轨迹产生影响,需对捕获的空间非合作目标的惯量参数进行精确辨识,针对传统的辨识研究仅考虑辨识的基本原理,忽略了实际辨识过程中存在的辨识误差等重要问题,提出了一种新颖的基于触力信息的空间非合作目标惯量参数完整辨识方法。先对辨识过程中存在的各种误差及其对辨识结果影响进行了理论推导,在此基础上提出了一种包含末端触力信息及末端执行器力、力矩信息的改进辨识方程,削弱辨识过程中误差的累积效应及其对辨识结果的影响。此外,考虑量测误差中包含复杂的噪声信息,提出了递推最小二乘法-仿射投影符号算法(RLS-APSA)混合算法,并基于此算法解算辨识方程,以确保辨识结果的稳定性。为验证所提辨识方法的有效性,构造了多自由度空间机械臂系统模型,用Adams-Matlab联合仿真平台进行相应的仿真实验,实验结果证实了所提辨识方法的有效性。     

基于四阶循环累积量的波达方向估计方法

为了克服传统信号波达方向估计的不足,提高信号的选择性和分辨率,结合高阶循环累积量强测向能力,文章给出了一种四阶循环累积量矩阵定义方法。对此进行特征值分解,就得到信号子空间和噪声子空间。应用子空间的方法进行一维谱峰搜索,可得到来波方向的估计值。该方法可以有效抑制平稳噪声和滤除与信号循环频率不同的干扰信号,同时还有效扩展阵列孔径,可以处理空间距离很近的非相关信号,具有很强的空间分辨能力。另外文章还给出了相干信号波达方向解决方法。     

集员辨识与T-S模型相结合的非线性系统建模及其故障检测算法

针对带有未知但有界（Unknown But Bounded．UBB）噪声的非线性系统的建模及其故障检测问题，提出了一种集员辨识与T-s模糊模型相结合的非线性系统建模及其故障检测算法。在建立非线性系统模型时，利用系统正常状态下的运行数据，选用T-S模型对其进行离线建模。首先采用模糊聚类的方法对输入空间进行模糊划分，然后利用T-S模型为参数线性模型的特点，使用参数线性集员辨识算法辨识T-S模型的结论参数。由于集员辨识算法所得到的是参数的集合估计，在系统运行过程中，可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围，如果测量所得实际系统的输出不在预测输出范围之内，则可判断系统发生了故障。通过与其他算法相比，验证了本方法的性能。     

一种改进的航天器时变模态参数递推辨识方法

针对基于预测器的递推子空间辨识(RPBSID)方法在估计系统的状态变量时计算量较大的问题，提出一种改进的RPBSID方法并应用于航天器的时变模态参数辨识。与原算法相比，改进后的方法在求解状态量时不需要逐个时刻构建相应的Hankel矩阵，而是利用仿射投影算法(APA)实现状态量的递推估计，从而减少了辨识过程中的数据量。在此基础上，利用该状态变量递推得到时变系统的状态空间模型和模态参数。在数值仿真中，建立带有大型挠性附件的卫星动力学模型，分别考虑系统模态参数线性变化、突变和周期改变的情况，利用改进的RPBSID方法对结构的时变频率和阻尼比等参数进行了辨识。理论分析和数值仿真的结果表明这种改进的方法不仅能够有效地辨识系统的时变模态参数，而且与原方法相比具有更高的计算效率。     

航天器环境干扰力矩的闭环辨识与补偿

研究引入干扰力矩辨识的方法提高三轴稳定航天器在稳态运行期间的高精度指向控制问题.基于航天器的稳态输出数据和系统传递函数,对环境干扰力矩的完整模型进行闭环辨识.其中采用改进的特征系统实现相关算法和多元线性回归法辨识环境干扰力矩的模型参数,最后使用前馈控制对所辨识的环境干扰力矩实现在线补偿.分析和仿真结果表明,该方案能有效地克服不确定的环境干扰力矩对姿态稳定度的影响,提高在轨运行航天器的姿态稳定精度.     

基于四阶累积量的来波信号频率和二维角估计

本文提出了一种基于四阶累积量的来波信号频率、方位角和仰角三维参数估计的算法。该算法采用无方向模糊的无效均匀圆阵（阵元数大于６）和阵元延时，实现高斯白或色噪声环境下非高期信源的参数估计，且三维参数可自动配对；在空间欠采样条件下，使用整数搜索法实现方位角和仰角无模糊估计。仿真实验表明了算法的有效性。     

无阻力双星串行编队相对位置有限时间控制

研究无阻力卫星构成的双星串行编队相对位置的有限时间控制问题。首先,选取两颗卫星位置连线中点为参考坐标系原点,考虑J2摄动项,建立了双星相对位置的动力学模型。与传统的主从式卫星编队模型中假设主星为理想运动不同,本文的建模方法同时考虑了两颗卫星受到扰动的情况。而后,为使无阻力卫星编队相对位置快速达到期望状态,采用自适应参数更新律和加幂积分技术设计控制律,实现了闭环系统的实际有限时间稳定。最后,通过数值仿真校验了本文控制器的有效性和鲁棒性。     

基于自适应遗传算法的飞行器气动参数辨识

为了克服传统辨识算法的缺点，把自适应遗传算法作为辨识算法，进行飞行器的非线性气动参数的最大似然仿真辨识。在仿真辨识中，加入了零均值高斯分布的随机观测噪声。辨识结果比较满意，表明白适应遗传算法具有良好的优化性能，是进行气动参数辨识的一种实用的辨识算法。     

Nonlinear feedback control of low-thrust orbital transfer in a central gravitational field

This paper investigates the problem of continuous-thrust orbital transfer using orbital elements feedback from a nonlinear control standpoint, utilizing concepts of controllability, feedback stabilizability and their interaction. Gauss's variational equations (GVEs) are used to model the state-space dynamics of motion under a central gravitational field. First, the notion of accessibility is reviewed. It is then shown that the GVEs are globally accessible. Based on the accessibility result, a nonlinear feedback controller is derived which asymptotically steers a spacecraft form an initial elliptic orbit to any given elliptic orbit. The performance of the new controller is illustrated by simulating an orbital transfer between two geosynchronous Earth orbits. It is shown that the low-thrust controller requires less fuel than an impulsive maneuver for the same transfer time. Closed-form, analytic expressions for the new orbital transfer controller are given. Finally, it is proven, based on a topological nonlinear stabilizability test, that there does not exist a continuous closed-loop controller that can transfer a spacecraft onto a parabolic escape trajectory.     

区间卡尔曼滤波算法在高动态导航的研究

针对卡尔曼滤波算法中动力学系统模型以及噪声模型不能精确已知,导致卡尔曼滤波算法在实际中不能实现最优估计。首先分析了传统卡尔曼滤波算法中各种误差源的影响,以及区间矩阵运算的影响,经分析得到,区间运算可以保证集合映射的完全性,但不能体现最优化。通过分析,本文提出了一种新型的区间卡尔曼滤波,将各种误差源归约到先验估计值区间和后验估计值区间中,然后将区间交集运算应用于卡尔曼滤波算法。这种新算法运算量与传统卡尔曼滤波算法相当。通过仿真实验证实,该算法在含时变噪声的高动态导航定位中比传统卡尔曼滤波效果提高2dB。     

遥测系统再认识

遥测系统是闭环系统,不是惯称的开环系统。与控制系统相比,遥测系统具有三大特点:测量信息源的不确定性;反馈通道与主通道的相关性;系统误差主要源于主通道。研究并获取系统传递函数是系统设计的重要内容,而机理分析和系统辨识正是适合该需求的有效措施。     

基于联合参数建模的雷达辐射源识别方法

针对现代雷达采用复杂体制造成的不能正确识别辐射源问题,提出一种基于联合参数建模的雷达辐射源识别方法。该算法首先对辐射源进行脉冲等级和统计参数等级的联合建模,然后将联合参数模型用于识别过程中,基于特征参数的不同描述模型构建不同的识别算法,其中特征参数的联合建模思想是本方法的核心。仿真实验表明,本文方法能够实现对复杂体制雷达辐射源的建模和识别。