基于指数函数的变步长仿射投影符号算法

现有的变步长仿射投影符号算法(Variable Step Size Affine Projection Sign Algorithm,VSS-APSA)收敛速度缓慢,在非稳定环境下性能严重衰减。为了解决这些问题,提出了一种基于指数函数的变步长仿射投影符号算法。通过使用修改后的误差函数作为步长函数,利用无噪先验误差的功率与步长的非线性关系对步长值进行迭代更新。仿真实验结果证明,与传统的变步长仿射投影符号算法相比,提出的算法具有更快的收敛速度、更小的稳态误差以及更高的稳定性。

稳健的仿射投影符号自适应滤波算法

非高斯的冲击噪声在现实世界广泛存在,严重影响了基于l2范数优化准则的自适应滤波算法的性能。在各类自适应滤波算法中仿射投影符号算法(APSA)结合了仿射投影算法(APA)良好的收敛特性和符号算法对非高斯冲击噪声干扰的抑制能力,因而其在非高斯冲击噪声条件下具有良好的性能。但是该算法的步长选择是固定的,且未考虑系统稀疏特性,因而在参数选择和收敛速度方面有一定的局限性。将变步长的方法和比例矩阵的思想融合到一起,引入步长函数,提出了一种稳健的仿射投影符号自适应滤波算法—变步长的改进比例仿射投影符号算法(VSS-IPAPSA)。该算法不仅可以缓解收敛速度与稳态失调之间的矛盾,同时也可以增加其对系统的不同稀疏特性和噪声特性的适应性。理论分析和仿真实验结果验证了其稳健性和有效性。

一种改进的凸组合仿射投影符号算法

针对传统的凸组合仿射投影符号算法收敛速度慢和计算量大的问题,提出了一种基于S型函数的快速凸组合仿射投影符号算法。该算法用新的S型函数代替传统算法中的sigmoid函数,改进了联合参数的迭代公式,避免了复杂的指数运算,减少了计算量。同时,采用瞬时转移方案,使凸组合算法在初始自适应过程或在突然发生变化之后能加快小步长慢速算法的自适应过程,进而提升凸组合算法的收敛速度。在系统辨识和声学回声消除环境下的仿真实验表明,该算法具有良好的均方性能和跟踪性能,与传统的凸组合仿射投影算法相比具有更快的收敛速度和更低的计算复杂度。

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。