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子空间预测控制的快速梯度算法

江南大学学报（自然科学版） 2013年第4期12卷 405-410页

作者：袁韬王建宏武汉理工大学信息工程学院湖北武汉430070 景德镇陶瓷学院机电学院江西景德镇333403

基于闭环系统的输入-输出观测数据设计控制器,该方法无需建立系统的状态空间模型。采用子空间预测控制策略求解一个带有线性矩阵不等式约束的优化问题,得到最优控制器的一个最优解。对于子空间预测控制的最优化问题,通过构造一组估计序... 详细信息

基于闭环系统的输入-输出观测数据设计控制器,该方法无需建立系统的状态空间模型。采用子空间预测控制策略求解一个带有线性矩阵不等式约束的优化问题,得到最优控制器的一个最优解。对于子空间预测控制的最优化问题,通过构造一组估计序列,以便采用快速梯度算法求解。以直升机悬停状态为例,利用该方法设计控制器,验证方法的有效性。

关键词：子空间预测控制快速梯度算法线性矩阵不等式

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模型预测控制快速梯度优化算法评估

控制工程 2020年第4期27卷 599-605页

作者：夏浩夏康大连理工大学控制科学与工程学院辽宁大连116024

基于快速梯度法的一类在线优化算法因其可预估给定求解精度下的计算量上界而被用于实时模型预测控制的在线求解。由于各算法针对的控制问题形式不同及算法设计的差别,对于非线性模型预测控制问题,难以有效快速地选择合适的算法。首先,... 详细信息

基于快速梯度法的一类在线优化算法因其可预估给定求解精度下的计算量上界而被用于实时模型预测控制的在线求解。由于各算法针对的控制问题形式不同及算法设计的差别,对于非线性模型预测控制问题,难以有效快速地选择合适的算法。首先,对各个算法的特性及适用范围进行了简要描述;然后,针对解决具有状态约束和输入约束的非线性模型预测控制问题,给出了各个算法在求解过程中的计算复杂度,通过非线性实例验证和比较了各算法的性能。研究结果可为选择合适的模型预测控制算法提供参考。

关键词：模型预测快速梯度算法评估

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多无人机编队异常检测的稀疏优化算法

电光与控制 2015年第8期22卷 1-7页

作者：王建宏许莺熊朝华徐波中国电子科技集团公司第二十八研究所国家重点实验室南京210007 南京大学天文与空间科学院南京210096

针对多无人机编队的异常检测问题,为避免多假设检验及概率不等式的复杂性,将异常检测问题转化为一个线性未知参数矢量的辨识过程。在有无异常检测个数的先验条件下,分别构造极大似然辨识问题和非凸的稀疏优化问题,利用最优必要条件求解... 详细信息

针对多无人机编队的异常检测问题,为避免多假设检验及概率不等式的复杂性,将异常检测问题转化为一个线性未知参数矢量的辨识过程。在有无异常检测个数的先验条件下,分别构造极大似然辨识问题和非凸的稀疏优化问题,利用最优必要条件求解最优估计值。采用松弛法将非凸稀疏优化规划成易于求解的凸优化问题。针对凸优化问题中的范数形式,分别应用最优必要条件和快速梯度算法来近似估计最优值,并分析快速梯度算法的收敛不等式。最后用仿真算例验证所提方法的有效性。

关键词：多无人机编队异常检测稀疏优化快速梯度算法

基于混沌同步的低信噪比BPSK信号接收技术

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基于混沌同步的低信噪比BPSK信号接收技术

作者：季锦杰哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

在数字调制技术领域，BPSK(Binary Phase Shift Keying)调制方式是一种最基本、最常用的调制技术。而即使是数字调制信号，在复杂的环境中传输，不可避免的会受到强噪声的影响。传统的BPSK信号接收技术，只能解调信噪比为0dB以上的BPSK... 详细信息

在数字调制技术领域，BPSK(Binary Phase Shift Keying)调制方式是一种最基本、最常用的调制技术。而即使是数字调制信号，在复杂的环境中传输，不可避免的会受到强噪声的影响。传统的BPSK信号接收技术，只能解调信噪比为0dB以上的BPSK信号，这已经不能满足现今通信传输的要求。研究低信噪比BPSK信号接收技术的目的，是为了在强噪声背景下解调出BPSK信号。本文从混沌理论的概念出发，研究混沌系统的基本特性的同时，列举了几个经典的混沌模型。尤其针对Duffing系统，研究了其对噪声的免疫能力以及外加信号的相位和频率对它的影响。并提出了基于Duffing系统的低信噪比BPSK信号的接收方法，在通过仿真分析验证此系统可行性的同时也发现此系统存在较为棘手的问题。在此基础上，本文将同步控制算法与混沌系统相结合，提出了一种基于混沌同步算法接收低信噪比BPSK信号的方法。此方法主要分为两个部分，第一部分是利用Duffing方程和快速梯度法将低信噪比的BPSK信号进行波形恢复，提高信号波形的信噪比;第二部分是利用传统的相干解调的方法，将恢复好的波形进行解调。本文利用Matlab/Simulink构建了混沌同步系统的模型，并进行了仿真分析，验证了此方法的可行性。其中，本论文的核心所在是波形恢复部分。针对这部分算法，本论文不仅要利用Matlab进行仿真分析，同时将通过Verilog HDL语言，编写混沌同步系统的模块，并调用ROM IP核来产生低信噪比的BPSK信号，最后利用ISE软件进行行为仿真，得出仿真结果，进行仿真分析，进一步验证了基于混沌同步的低信噪比BPSK信号接收技术的可行性。

关键词：低信噪比BPSK信号混沌理论 Duffing系统混沌同步快速梯度算法

基于混沌理论的低信噪比信号波形恢复方法的研究

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基于混沌理论的低信噪比信号波形恢复方法的研究

作者：李琳哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着计算机技术与通信技术的发展，无线通信由于其具有成本低廉、适应性强等特点被广泛的应用于各个领域，已成为人们获取和传递信息的主要手段之一。在某些的环境下，如灾区、战场等环境，无线通信的通信环境极其恶劣，信号常常淹没在... 详细信息

随着计算机技术与通信技术的发展，无线通信由于其具有成本低廉、适应性强等特点被广泛的应用于各个领域，已成为人们获取和传递信息的主要手段之一。在某些的环境下，如灾区、战场等环境，无线通信的通信环境极其恶劣，信号常常淹没在噪声中，信噪比较低，接收端无法检测识别出有用信号，导致通信发生中断。常用的信号检测方法检测的信噪比门限通常较高，一般在-10dB左右，应用复杂，不能满足方便、快捷、有效的获取信号的要求。因此，急需寻找一种新的低信噪比信号检测方法。本文主要研究了利用混沌理论对低信噪比信号进行检测的方法并对信号波形进行了恢复。首先对Duffing方程的动力学运动特性进行了分析，发现Duffing方程的动力学行为的变化受策动力幅值变化的影响较大。然后，介绍了一种混沌自适应同步控制算法——快速梯度算法，并通过仿真实验验证了该算法的对混沌同步控制有效性。最后，利用混沌同步控制的思想建立了一个用于低信噪比信号波形恢复的模型，该模型利用快速梯度算法对由两个Duffing系统构成的主从控制系统进行混沌同步控制。利用该模型对低信噪比的正弦信号及BPSK信号进行了波形恢复。通过仿真实验可知，该模型可对信噪比为-20dB的信号进行波形恢复。

关键词：低信噪比信号检测混沌同步控制快速梯度算法

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基于非线性理论的微弱信号接收技术研究

基于非线性理论的微弱信号接收技术研究

作者：刘元芳哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

二十一世纪以来，航空通信在交换飞行器飞行信息、获取气象指标等民用领域，以及侦察情报等军用领域中，扮演着越来越重要的角色。而在航天通信中，过长的通信链路将降低接收信号的强度，此外，由于保密通信的需要，信号常被淹没在噪声... 详细信息

二十一世纪以来，航空通信在交换飞行器飞行信息、获取气象指标等民用领域，以及侦察情报等军用领域中，扮演着越来越重要的角色。而在航天通信中，过长的通信链路将降低接收信号的强度，此外，由于保密通信的需要，信号常被淹没在噪声中传输。因此，急需寻找出一种能够适用于低信噪比信号提取的接收技术。传统的信号接收方法通常主要分为时域和频域两大类接收方法。而这些方法在接收信号时需要在系统前端添加前置放大器，使得接收器在对信号放大的同时也放大了噪声，此外这些方法要求的输入信噪比较高，因此，这些方法对微弱信号的处理几乎是无能为力的。低信噪比信号接收技术，就是研究将微弱信号从强噪声中分辨并提取出来的技术，能够适应航空通信的应用需求。本课题主要基于非线性理论，包括小波变换理论以及混沌理论，并提出一种能够有效提取高频微弱信号的接收技术。由于小波变换将弱信号的能量聚集，而离散噪声能量，从而将大部分噪声从弱信号中去除。而混沌理论具有对初值小信号的依赖性，对噪声的排斥性，使得淹没在强噪声中的微弱信号被迅速有效的识别。结合这两种技术的优越性，本文提出一种能满足航空通信背景需求的高频微弱信号接收机模型。本文首先本文分析了小波阈值法提取弱信号的基本原理。然后根据小波阈值法的特点，设计了合理的去噪参数，仿真验证了利用小波阈值法提取弱信号的有效性。此外，重点分析了Duffing方程的动力学特性。然后介绍了一种自适应同步控制算法—快速梯度算法(SpeedGradient Methodology)，并基于该算法建立了双Duffing同步控制系统模型，实验证明该算法能够有效控制混沌系统，使其达到稳定的同步，从而进行有效地弱信号跟踪。最后结合小波阈值以及双Duffing同步控制系统的优点，设计了一种适用于航空通信的高频微弱信号接收机的模型，该模型能够对信噪比为-20dB以上的QPSK信号进行有效地接收。

关键词：弱信号提取小波阈值法混沌同步控制快速梯度算法

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基于快速梯度法的模型预测控制的研究及实现

基于快速梯度法的模型预测控制的研究及实现

作者：夏康大连理工大学

学位级别：硕士

基于快速梯度法的一类在线优化算法因为能够预估给定求解精度下的计算量上界而被广泛地用于实时模型预测控制的在线求解。然而由于现有各快速梯度算法针对的MPC问题形式以及算法设计的差别,对于给定的MPC问题,不能快速比较各个算法的计... 详细信息

基于快速梯度法的一类在线优化算法因为能够预估给定求解精度下的计算量上界而被广泛地用于实时模型预测控制的在线求解。然而由于现有各快速梯度算法针对的MPC问题形式以及算法设计的差别,对于给定的MPC问题,不能快速比较各个算法的计算性能,因此难以有效选择合适的算法。为了能够对各个快速梯度算法进行有效比较,本文首先研究了各个算法的基本构成及主要适用的MPC问题形式,分析了各个算法的特性,给出了各算法的优缺点。针对具有状态约束和输入约束的一般模型预测控制问题,给出了各个算法求解的计算复杂度,进而对算法计算性能进行了比较。以弹簧仿真系统为测试平台,通过改变仿真过程中模型预测时域以及终止误差的大小,比较了各个快速梯度算法在求解过程中的迭代次数及求解时间,验证了对各个算法性能理论分析的准确性。在结合各个算法的优点的基础上,本文提出了一种改进的快速梯度算法,该算法能够处理具有一般输入状态约束的MPC问题,特别是在保证快速收敛的条件下,能够有效地处理病态MPC问题。针对本文提出的新型算法,详细地分析并讨论了算法的内存需求和计算性能,并且通过实例验证了算法的性能,证明了算法的有效性。

关键词：快速梯度算法模型预测控制计算复杂度改进的快速梯度算法