鲁棒递推阻尼最小二乘算法

递推最小二乘法是工程上自校正控制中常用的参数辨识方法,收敛速度快,但是存在着长期运行协方差矩阵容易爆发的问题。工业上通常采用死区等保护手段,但是会对精度产生一定的影响,并且参数调试困难。本文根据目前计算机的处理能力,提出了阻尼最小二乘法的有限时间窗口批处理递推算法,解决了传统递推最小二乘算法存在的难以克服的参数爆发现象,仿真结果验证了这个算法的有效性。     

石英加速度计误差模型系数的递推最小二乘辨识方法研究

为探索在线辨识的测试方法,满足实时辨识的需要,本文提出采用递推最小二乘法辨识石英加速度计模型系数,并对其在重力场测试中的应用进行了研究.介绍了递推最小二乘系数估计法原理,为便于实际应用,根据测试领域的习惯,对递推最小二乘方法进行了梳理.以加速度计分度头试验为例,将该方法应用于加速度计重力场试验的误差模型系数辨识.仿真分...     

一种系统辨识的递阶算法及其在飞机颤振试飞中的应用

在研究协方差矩阵特性的基础上 ,给出一种最小二乘辨识系统的递阶算法。该算法与自回归模型参数辨识的Levinson方法相似 ,利用协方差矩阵的特性,由低阶模型参数递阶算出高一阶的参数,用阶次辨识方法确定模型阶次。避免了最小二乘系统辨识批处理方法中的高阶矩阵求逆及最小二乘系统辨识递推算法中的循环修正,提高了计算的效率。该辨识方法成功地应用于飞机颤振特性的辨识。     

递推阻尼最小二乘法及其在火控系统中的应用

由于火控系统误差模型未知且稳定性较差,采用Kalman滤波实现滤波时,其滤波特性较差;而此时最小二乘法是实际工程应用中的常用方法,但是容易产生参数爆发现象。文中提出了一种基于多输入-多输出(MI-MO)系统的递推阻尼最小二乘法,将其应用到火控滤波系统中。仿真结果表明,利用递推阻尼最小二乘法能达到递推最小二乘法同样的精度,且能明显抑制参数爆发现象,达到良好的滤波效果。     

模糊最小二乘系统辨识——用于等精度测量

提出了一种新的系统辨识的方法--模糊最小二乘系统辨识法。它适用于处理等精度条件下测量得到的数据;同时,给出了一种确定测量数组中各次测量数据隶属度的方法,并进行了应用举例,所得结果与传统辨识方法结果比较,证明此法对提高系统辨识精度效果显著。     

基于最小二乘法和硬件在环平台的永磁同步电机参数辨识

针对永磁同步电机多个参数同时辨识时会出现欠秩的情况,介绍了在dq坐标系下采用最小二乘法将多个参数分开辨识的方法。在硬件在环平台上采用该方法对电阻、电感和磁链进行了辨识。最后进一步考虑到电阻和磁链受温度的影响较大,进行了考虑温升的电阻和磁链的辨识。经验证,该方法可以比较准确地辨识出电机参数。     

基于最小二乘法的GPS故障星辨识新方法研究

在最小二乘故障检测的基础上,提出了一种在最小二乘法残差向量ω的似然函数基础上推导出故障卫星辨识的新方法。采用该方法针对GPS卫星中可能出现的突发性故障以及斜坡形软故障进行了仿真实验。结果表明,该故障卫星辨识方法能够准确地辨识出故障卫星并将其实时剔除,星座重构后能够使GPS的定位莰差处于正常的范围内。     

采样数据含高频有色噪声的连续模型辨识

提出了一种采样数据中存在高频有色噪声的连续模型辨识方法,该方法通过引入积分运算,将连续时间系统的微分方程模型转换为积分方程模型,从而在辨识时使噪声的影响可以忽略,然后直接利用传统的最小二乘法估计出系统的连续时间模型参数。该方法具有较强的抗有色噪声干扰的鲁棒性、计算方法简单、参数辨识精度高等优点。仿真实例验证了该方法的有效性与可行性。     

固体燃料冲压发动机燃速的人工神经网络辨识

由于固体燃料冲压发动机(SFRJ)结构的特殊性,其燃速的预测比较困难。为探讨燃速对于不同飞行工况的依赖性,对模拟试验的结果采用BP人工神经网络进行了辨识,并将辨识结果与用最小二乘法辨识的结果进行比较。从辨识的结果来看,这种辨识方法具有精度高、处理实验数据迅速、能进行在线辨识等特点,能够较好地满足工程应用的要求。此外,在利用人工神经网络对类似的大样本系统进行辨识时,如果能采用一些数学上的处理技巧。      

正交双加速度计在离心机上的测试方法及模型辨识

结合加速度计在重力场的试验,推导出正交双加速度计在离心机下的g<'2>观测方程,并用总体最小二乘法进行模型辨识.仿真结果表明,正交双加速度计测试方法在离心机试验中能够消除转角误差;当系统矩阵存在小扰动时用总体最小二乘法可消除影响.从测试方法和辨识理论两方面提高了加速度计的标定精度,为高精度惯性仪表的测试提供了试验指导和...     

基于ECEF的广义最小二乘误差配准技术

 雷达组网数据处理首先要进行误差配准,来准确地估计和消除系统误差。传统的误差配准技术多基于球极投影,当雷达之间距离较远时,给配准结果引入一定的误差。基于地球中心坐标系(ECEF),提出了一种广义最小二乘的ECEF-GLS误差配准技术,较好地解决了远距离误差配准问题,误差分析表明,如果忽略模型线性化引入的误差,配准结果达到了CRLB下限。最后,使用仿真数据验证了算法的性能,并和Zhou提出的基于ECEF坐标系的最小二乘ECEF-LS误差配准算法进行了比较。     

考虑铁耗电阻的感应电机参数在线辨识技术

传统感应电机高性能控制方案中,电机模型忽略了电机铁耗的影响,与实际物理模型有一定的偏差。基于包含铁耗等效电阻的感应电机模型,建立新的励磁电流计算方法,对电流和电压信号进行高精度的采样和离散处理,并对电机模型进行数学推导,得到基于递推最小二乘法(RLS)的辨识模型,实现了对铁耗电阻、转子电阻等重要电机参数的在线辨识。建立了MATLAB仿真模型,对参数辨识算法进行验证。仿真试验结果表明:所提方法可以在不同工况下实现较高精度的辨识,并可以快速地跟随待辨识参数的变化,为感应电机高性能控制奠定了基础。     

Levy 方法的改进

由于Levy方法简化了指标函数,并采用经典的最小二乘法,用于估计系统传递函数的参数,受实验数据误差影响大。基于Levy方法但保持原来的指标函数,提出一种改进的增量迭代算法和正交最小二乘法,仿真结果表明,该算法具有良好的收敛性,并使系统参数估计精度较Levy方法有明显的提高。     

Novel passive localization algorithm based on double side matrix-restricted total least squares

In order to solve the bearings-only passive localization problem in the presence of erroneous observer position, a novel algorithm based on double side matrix-restricted total least squares (DSMRTLS) is proposed. First, the aforementioned passive localization problem is transferred to the DSMRTLS problem by deriving a multiplicative structure for both the observation matrix and the observation vector. Second, the corresponding optimization problem of the DSMRTLS problem without constraint is derived, which can be approximated as the generalized Rayleigh quotient minimization problem. Then, the localization solution which is globally optimal and asymptotically unbiased can be got by generalized eigenvalue decomposition. Simulation results verify the rationality of the approximation and the good performance of the proposed algorithm compared with several typical algorithms.     

一种改进的基于Hough变换的精确圆检测方法

在空间航天飞行器的对接过程中,合作目标背景的复杂性使得对圆形对接靶标部位的准确快速识别能力显得至关重要.为了克服Hough变换的圆检测遍历边缘点的局限性,采用图像预处理方法,极大地减少了参与Hough变换的无效像素点,并对边缘进行抽样提高Hough变换圆检测效率;针对Hough变换圆定位精度低,对Hough变换检测出的像素点,采用最小二乘拟合圆心得到亚像素的圆心拟合精度.一方面利用Hough变换检测圆的鲁棒性,有效地解决了最小二乘拟合的平方项对离群点敏感的问题;另一方面利用了最小二乘法的精确性提高圆心的定位精度.仿真结果和实验结果均证明了方法可将圆定位精度提高到1/20像元.     

基于预警卫星系统的临近空间飞行器跟踪简

 系统地研究了如何对临近空间飞行器进行有效实时跟踪的问题,并提出了一种基于约束总体最小二乘与自适应交互式多模型（CTLS-AIMM）滤波相结合的实时跟踪滤波算法。首先考虑到临近空间飞行器的特点,选择使用红外预警卫星系统探测目标飞行器,并使用约束总体最小二乘算法（CTLS）对目标进行粗定位;然后在粗定位信息基础上,使用自适应交互式多模型滤波算法（AIMM）对目标飞行器进行实时跟踪。在AIMM中,根据临近空间飞行器机动特性,合理选择目标模型集,并使用迭代最小二乘算法对模型参数进行自适应调整。通过仿真,验证了该跟踪滤波算法的可行性。     

基于预警卫星系统的临近空间飞行器跟踪

系统地研究了如何对临近空间飞行器进行有效实时跟踪的问题,并提出了一种基于约束总体最小二乘与自适应交互式多模型（CTLS-AIMM）滤波相结合的实时跟踪滤波算法。首先考虑到临近空间飞行器的特点,选择使用红外预警卫星系统探测目标飞行器,并使用约束总体最小二乘算法（CTLS）对目标进行粗定位;然后在粗定位信息基础上,使用自适应交互式多模型滤波算法（AIMM）对目标飞行器进行实时跟踪。在AIMM中,根据临近空间飞行器机动特性,合理选择目标模型集,并使用迭代最小二乘算法对模型参数进行自适应调整。通过仿真,验证了该跟踪滤波算法的可行性。     

基于四线性分解的双基地MIMO雷达的角度和多普勒频率联合估计

研究双基地多输入多输出(Multiple-input Multiple-output, MIMO)雷达中的角度和多普勒频率联合估计问题,提出了一种基于四线性分解(Quadrilinear Decomposition)的离开角(Direction of Departure, DOD)、波达角(Direction of Arrival, DOA)和多普勒频率的联合估计算法。通过对接收端匹配滤波器的输出进行延迟操作,得到符合四线性模型的数据,根据四线性交替最小二乘(Quadrilinear Alternating Least Squares, QALS)进行迭代,得到方向矩阵和多普勒频率矩阵的估计,进而得到角度和频率的估计。该算法无需谱峰搜索,无需知道反射系数,可实现角度和频率的自动配对,且能用于非均匀阵,该算法的角度估计性能优于多维ESPRIT方法和三线性交替最小二乘(Trilinear Alternating Least Squares, TALS)方法。论文分析了所提算法复杂度,并推导了克拉美-罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于LS-SVM的模态参数识别方法

 最小二乘支持向量机回归用于系统的模态参数识别研究。针对经典的最小二乘支持向量回归缺少鲁棒性和稀疏性的缺陷,提出了一种兼具鲁棒性和稀疏性的最小二乘支持向量回归的算法,并保持了它原有的计算速度快的优点。最后,结合结构动力学方程的自回归滑动平均时间序列形式,给出了结构的模态参数提取方法和流程,给出了相应的数值算例以及进行了实验的检验证明。结果表明,本文的方法能够快速、准确地提取出系统的模态参数。