时变系统

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一类时变无线网络控制系统分析与仿真研究被引量：1
《系统仿真学报》2016年第8期1878-1883,共6页邓玮璍 费敏锐 
上海市自然科学基金(15ZR1417500);上海市教委资助项目(ZZsdl13008;CXYsdl1401);上海市科委重大基础研究项目(14JC1402200)
研究了一类具有IEEE802.11b无线网络通道特性和时变特性的离散系统镇定及数值仿真问题。分别建立了刻画IEEE802.11b无线网络通道时滞的逆高斯分布模型和系统时变特性的不确定参数模型。设计了基于模型的状态反馈控制器以补偿网络延时和...
关键词：网络控制系统 时变系统 逆高斯分布模型 基于模型的控制 
一种前馈过程神经元网络初始化方法及改进学习算法被引量：3
《系统仿真学报》2009年第13期3962-3964,3974,共4页杨露 沈怀荣 
国防预研项目(513270302)
分析了前馈过程神经元网络初始化对其训练速度的影响。提出了一种前馈过程神经元网络初始化方法,该方法将阈值初始化为时间积分运算的均值,可消除网络初始化不当的影响。提出了改进的网络学习算法,采用与初始化相似的方法修正阈值,可加...
关键词：过程神经元 过程神经网络 时变系统 学习算法 初始化 
过程神经元网络学习算法中的积分方法分析被引量：1
《系统仿真学报》2009年第14期4231-4234,共4页杨露 沈怀荣 
国防预研项目(513270302)
过程神经元网络常采用基于正交基展开的学习算法,以简化积分运算。分析对比了基于正交基展开和基于梯形公式两种不同积分方法,提出并证明了网络结构一定时,两种方法可以使网络达到相同的误差精度,并推论出积分运算方法不影响网络训练所...
关键词：过程神经元 过程神经网络 时变系统 学习算法 函数正交基 
基于伪谱方法的自适应鲁棒实时再入制导律研究被引量：3
《系统仿真学报》2008年第20期5623-5626,5634,共5页陈刚 康兴无 闫桂荣 陈士橹 
国家863计划项目;教育部博士点基金项目;博士后基金项目(20070411130)
为了提高飞行器再入制导的鲁棒性和自适应性,将再入弹道跟踪问题转化为再入弹道状态调节问题,得到了一个LTV系统最优控制问题。在此基础上,利用基于伪谱算法的最优反馈控制算法,设计了一种便于在线实现的自适应鲁棒再入制导律。仿真结...
关键词：再入制导 伪谱方法 弹道跟踪 线性时变系统 
一类线性时变系统组合自适应迭代学习控制
《系统仿真学报》2008年第17期4655-4659,共5页郭毓 申晓宁 胡维礼 
针对一类有限时间区间上具有可重复性的BIBO稳定的一阶线性时变系统,将模型参考自适应控制方法与迭代学习相结合,提出了组合模型参考自适应迭代学习控制算法。基于Lyapunov方法推导出迭代学习控制律以及针对时变惯性参数与时不变高频增...
关键词：线性时变系统 模型参考自适应 迭代学习控制 Lyapunov函数 
一种带未知时变系统噪声水平的目标跟踪滤波器被引量：3
《系统仿真学报》2004年第11期2591-2593,2621,共4页段战胜 韩崇昭 党宏社 
国家重点基础研究发展规划(973)项目(2001CB309403)
在机动目标跟踪中,为了保证Kalman滤波器的数值稳定性和最优性,未知的时变系统噪声水平需要在线估计,但已有方法主要针对平稳或统计特性缓变的噪声过程。在Sage-Husa系统噪声水平自适应估计算法的基础上,通过引入基于新息的滤波器发散...
关键词：机动目标跟踪 自适应滤波 交互式多模型 强跟踪滤波器 
基于实值离散Gabor变换的线性时变系统表示与逼近被引量：2
《系统仿真学报》2004年第11期2391-2394,共4页陶亮 阎军 
国家教育部优秀青年教师资助计划项目(教人司[2002]40号);安徽省自然科学基金项目(01042210);安徽省教育厅自然科学重点研究项目(2001kj020zd);安徽大学人才队伍建设经费资助。
基于作者先前提出的快速实值离散Gabor变换,本文提出了一有效的算法用于线性时变系统表示与逼近。系统的核表示近年来由于在线性时变系统优化设计与分析中的适用性,而受到关注,但缺点是核表示法需要很多的表示参数。系统的核实际上可看...
关键词：实值离散GABOR变换 核表示 线性时变系统 联合时频域 
时滞多变量时变系统的最优控制混合仿真研究
《系统仿真学报》2000年第3期245-247,251,共4页詹跃东 刘红玲 骆瑛 
云南省教委科研基金
应用最优控制理论的极小值原理和参数优化理论 ,叙述了具有常数时滞的多变量时变系统的最优控制算法 ,基于该算法 ,提出了这类系统的数模混合仿真方法和实践方法。混合结果表明 :提出的算法是收敛的 ,且收敛速度优于全数字仿真结果。
关键词：最优控制 时滞系统 数模混合仿真 计算机仿真 
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