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541.
针对飞行控制系统中状态向量不完全可测量的问题,设计了一种高增益神经网络自适应观测器.在常规高增益观测器的基础上引入径向基(RBF, Radial Basis Function)网络自适应项,对建模误差和外界干扰进行在线估计.将高增益观测器与基于动态面的反步控制相结合,提出了一种神经网络自适应反步控制方法.引入一阶滤波器,避免了传统反步控制中的"计算膨胀"问题.基于Lyapunov稳定性理论,给出自适应输出反馈控制器和RBF网络权值向量的自适应律,并证明了闭环系统是半全局一致有界.从航迹角控制系统仿真结果可以看出,航迹角能够较好地跟踪指令信号,不受建模误差和外界干扰的影响,所设计的观测器具有良好的收敛性,控制系统具有较高的鲁棒性. 相似文献
542.
基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波 总被引:1,自引:0,他引:1
为了进一步增强去噪时对图像细节的保护能力,并同时提高算法实时性,提出了基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波算法,该算法首先将待处理图像像素转化为量子叠加态,然后依据量子测量原理对此叠加态进行量子测量,最后将测量后的坍缩态转化为输出图像.该算法使用双量子比特态来描述单像素,拓展了单量子比特态与单像素的对应关系.双量子比特态的4个叠加基态增加了被描述像素的信息量,可以更精确地对像素进行操作.该算法根据噪声特点设计双量子比特态的概率密度公式,并根据测量坍缩态自适应地调整滤波窗口尺寸.实验证明,该算法与标准中值滤波和经典自适应中值滤波相比,具有更好的综合滤波能力,既可以有效地滤除噪声点,很好地保护图像细节,又具有很好的实时性. 相似文献
543.
提出了一种地面数字电视单频网覆盖率预算方法,该方法考虑实际接收机干扰模型,采用k-LNM法进行信号合成,利用CCDF函数计算覆盖小区的地点概率,预算结果更实际,计算量小.单频网本身产生“人工多径”,为最小化自干扰区域,基于遗传算法求解单频网中各个发射机附加延时的最优组合,该方法无需改变发射台功率、站址、天线等参数,成本为0,克服了发射机数目较多时人工调整发射机附加延时的难点,且准确度高.将该方法应用于我国某地区地面数字电视单频网规划的实际场景中,优化后覆盖率明显提高,验证了该方法的有效性和可行性. 相似文献
544.