简化Volterra级数的S模式信号失真恢复

机场场面多点定位利用S模式信号到达时间差实现目标定位。针对S模式信号易受接收系统内部非线性影响和机场场面复杂电磁干扰的问题,研究S模式信号失真恢复方法。根据S模式信号频谱特征和接收基站弱非线性记忆系统特征简化Volterra级数,降低计算量的同时满足Volterra级数关键核函数对S模式信号非线性失真表示能力,得到S模式信号失真恢复模型。仿真结果表明:3阶简化Volterra级数模型恢复15 dB和0 dB S模式信号前导脉冲的失真前波形,误差仅有2.23%和12.59%,且模型在典型运用环境下满足一定的适用性、抗干扰性和稳定性,为S模式信号到达时间戳的准确提取提供基础。

一种简化Volterra级数的记忆功放行为模型

考虑强非线性和长记忆效应的功放行为模型,需要降低Volterra级数模型的辨识参数,提出了一种基于简化Volterra级数的功率放大器行为模型。通过对广义记忆多项式模型(GMP)中的交叉相乘项的记忆时间距离l进行有效控制,可以在满足系统误差要求的同时减少辨识参数的数量。仿真结果表明,简化的Volterra级数模型性能优于记忆多项式模型(MP),略低于GMP模型,模型辨识参数大大减少。

基于简化Volterra级数的射频功率放大器建模与辨识

目前的射频功率放大器模型通常将其看作无记忆器件,但在宽带通信系统中,功率放大器的记忆效应明显,无记忆模型无法准确描述其输入输出特性。本文对功率放大器的Volterra级数模型进行了简化,在考虑记忆效应的同时,也有效克服了一般Volterra级数模型参数数量过于庞大的缺点。采用观测矩阵维数固定的递推最小二乘算法对模型参数进行辨识,不仅能实时跟踪射频功率放大器非线性特性的变化,而且减小了参数辨识所需的运算量和数据存储空间。

Volterra级数混沌自适应模型在变形分析中的应用

针对变形监测数据混沌序列的特点,提出一种基于Volterra级数的混沌时间序列变形预测模型。经过相空间重构,确定合适的嵌入维数和延迟时间,输入Volterra级数自适应预测模型,然后得到变形量的预测值。将预测值与实际值及其他预测模型的预测结果进行比较,发现基于Volterra级数的混沌时间序列预测模型精度较高,在变形预测上是可行的。

基于SABA优化的Volterra级数空战目标机动轨迹预测

目标机动轨迹预测是空战态势感知和目标威胁评估的重要前提。针对传统目标机动轨迹预测模型复杂度大、预测精度低等问题,通过分析并结合目标机动轨迹时序数据所具备的混沌特性,引入Volterra泛函级数模型进行目标机动轨迹预测。为解决Volterra泛函级数模型中存在高阶核函数难以求解的问题,利用变异机制和自适应步长控制机制改进蝙蝠算法的寻优能力,进而构建了一种基于自适应蝙蝠算法(SABA)优化的Volterra泛函级数目标机动轨迹预测模型,并利用优化后不同阶数的Volterra泛函级数模型对目标未来机动轨迹进行预测。仿真实验中,通过与其他优化算法改进的Volterra泛函级数模型的预测精度对比,验证了所提预测模型的可行性,同时也说明了二阶Volterra泛函级数模型更加适用于目标机动轨迹预测。

基于变步长分块滤波器的Volterra级数简化辨识方法

针对Volterra级数辨识中的维数灾难问题,提出了一种基于变步长分块最小均方滤波器的Volterra级数简化辨识方法.该方法利用影响指数的概念,在保证一定辨识精度的前提下,对每个Volterra核根据其对辨识的贡献大小进行筛选,再用筛选出的有效核作为对原系统的近似,从而达到降低辨识中核向量维数的目的.同时,该方法将块滤波器的块平均绝对误差与滤波器的步长因子相关联,使得块滤波器的步长因子随着数据块的平均绝对误差而动态调整,改善了辨识的收敛性能.将该方法应用于某型直升机电动舵机的Volterra级数模型的辨识,结果表明,在保证一定精度的前提下,可以将核的数量降低50%以上.

简化频域Volterra级数的S模式信号接收系统特性

采用简化频域Volterra级数研究分析输入信号为S模式应答脉冲的多点定位(multilateration,MLAT)系统的非线性特性。首先以典型超外差接收系统为例,探索建立多点定位系统的简化频域Volterra级数模型和误差率模型;其次,研究建立基于核函数的S模式应答脉冲信号模型;最后分析输入基于核函数的S模式信号时,简化频域Volterra级数的S模式信号接收系统模型误差率。仿真结果表明,当输入基于核函数的S模式信号时,信噪比为15 dB的简化频域Volterra级数的接收系统模型误差率最小在23.23%以下;输入信噪比为16.25 dB的实际S模式测试信号时,该模型误差率最小在22%以下,小于误差率阈值。说明简化频域Volterra级数的接收系统模型可以准确地描述S模式信号接收系统的输出特性,为多点定位系统前导脉冲到达时间戳的识别奠定理论基础。

Volterra泛函级数辨识方法的综述及一种简化方法

本文针对近年发展起来的Ｖｏｌｔｅｒｒａ泛函数级理论，从Ｖｏｌｔｅｒｒａ泛函级数的系统辨识角度，综述了它的研究现状和应用成果，分析了现有方法存在的问题，并给出了基于模型结构辩识思想的Ｖｏｌｔｅｒｒａ泛函级数辨识的简化方法，讨论了这种简化方法的优越性。

一种基于BLMS的Volterra级数简化辨识方法

针对Volterra级数辨识中的“维数灾难”问题,提出了一种基于分块最小均方(BLMS)滤波器的简化辨识方法。该方法利用影响指数的概念,在保证一定辨识精度的前提下,根据每个Volterra核函数对辨识结果贡献的大小对其进行筛选,然后用筛选出的有效核函数作为对原系统的近似,从而达到降低辨识维数减少计算量的目的。该方法为克服“维数灾难”,实现在线辨识Volterra级数提供了一个有效解决途径。最后,文中用一个工程实例验证了该算法的有效性。

基于Volterra级数的功放行为建模与简化

Volterra级数行为模型因其高复杂度而只适用于弱非线性系统,对于具有强非线性和长记忆效应的功率放大器,Volterra级数模型将包含大量的待辨识参数.对射频功率放大器的行为建模进行了研究,提出了功率放大器Volterra级数行为模型的简化方法,通过引入邻对角核控制因子和动态偏离阶数控制因子,合理移除了对信号输出影响较少甚至无关的辨识参数,从而在保证模型准确度的前提下有效地降低了模型的复杂度和参数提取时间.采用了一个10 W的射频功率放大器实例用于模型提取和验证,模型与仿真实验的数据结果对比表明,简化的Volterra行为模型能够很好地描述功放的非线性特性及记忆效应,验证了简化行为模型的有效性和灵活性.

基于Volterra级数的全解耦RLS自适应辨识算法

针对非线性系统辨识问题,提出了一种基于Volterra级数模型的非线性系统的全解耦RLS自适应辨识算法。按照Volterra伪线性组合结构,采用RLS自适应辨识和约束优化理论,导出了具有分块对角形输入相关矩阵的全解耦Volterra标准方程,据此设计了一种基于Volterra级数模型的全解耦的RLS自适应辨识算法。该算法与部分解耦的RLS自适应算法相比,显著提高了辨识过程的收敛速度和精度。仿真结果验证了该方法的有效性。

Volterra泛函级数在非线性系统辨识中的应用

利用 Volterra泛函级数描述非线性系统 ,将非线性系统辨识问题转化为标准的最小二乘问题 ,并通过 QR分解进行求解。在对输入矩阵 P进行 Householder变换过程中 ,提出利用输入向量对输出向量的影响因子进行 P阵的列选择 ,同时完成模型辨识 ,有效地克服了 Volterra泛函级数辨识中维数灾难问题。

基于Volterra级数的非线性非定常气动力降阶模型

发展了一种基于Volterra级数的非线性非定常气动力降阶模型。着重探讨了基于CFD/CSD耦合计算的Volterra核辨识方法。CFD/CSD耦合计算采用了一种简单的动网格快速生成方法,气动网格与结构网格节点间的物理信息交换采用一种改进的CVT方法。通过与CFD/CSD直接计算的结果对比,表明非定常气动力Volterra级数模型是一种效率高、精度好、能描述非线性、便于使用的降阶模型,特别适用于预测结构做非定常运动下的非定常气动力。

基于二阶自适应Volterra级数的船舶运动极短期预报研究

针对随机海浪作用下船舶运动的非平稳、非线性特性,文章提出了基于卡尔曼(Kalman)滤波原理的非线性二阶Volterra级数自适应预报模型。通过把Volterra级数核向量作为状态向量,利用随机游动模型建立系统的状态方程,一步Volterra级数预报模型作为系统的观测方程,从而进一步提高了Volterra级数模型的核估计的收敛速度。同时验证了利用AIC准则对Volterra级数预报模型定阶的可行性,通过迭代法实现了自适应多步预报。仿真结果表明文中提出的基于Kalman滤波算法的自适应预报模型应用于船舶运动极短期预报是可行的,该方法在理论和工程应用方面具有重要的意义。

基于Volterra级数的提升小波变换边界处理及应用

针对现有的提升小波变换容易产生边界振荡和频率混叠的不足,提出了一种将Volterra级数模型和抗混叠提升小波包相结合的信号处理方法。首先对信号两端进行数据延拓,用二阶Volterra级数预测模型对延拓信号进行预测;然后用抗混叠提升算法对信号进行小波包分解。对仿真信号进行边界处理后,信号在边界不会出现振荡现象;用抗混叠提升小波包对信号进行分解不会引起频率混叠现象。工程应用中,从强大的背景噪声中提取出了往复泵柱塞与缸套碰磨产生的微弱振动冲击信号,诊断出了密封盘根过度磨损的故障。

航空发动机的一种Volterra级数非线性动态模型

研究航空发动机的非线性动态模型的建立问题。利用Volterra级数对航空发动机的动态过程进行描述,建立非线性模型,提出了模型的辨识算法。利用某型涡扇发动机的动态仿真,进行了发动机Volterra模型辨识及验证。结果表明,Volterra模型可以描述发动机从慢车与最大间的动态过程。

基于Volterra级数模型的非线性系统的鲁棒自适应辨识

研究了基于Volterra模型的非线性系统的鲁棒自适应辨识问题 .针对Volterra系统辨识时输入输出观测数据均受噪声污染的情况 ,建立了基于Volterra模型的鲁棒Volterra总体均方最小自适应辨识算法 .该算法应用梯度下降原理 ,通过对梯度的修正 ,有效地提高了算法的鲁棒性 .仿真结果表明 ,在低信噪比 ,或使用较大学习因子的情况下 ,该算法的收敛性能明显优于其他算法 ,便于实际应用 .

基于Volterra级数的跨音速非定常气动力建模

为了有效实现跨音速气动伺服弹性的分析与综合,应用Volterra级数理论建立了一种跨音速非定常气动力状态空间建模方法.小扰动假设下的跨音速非定常气动力可以近似地表示为一阶Volterra级数的形式.通过CFD(Computation Fluid Dynamics)技术计算得到由结构变形产生的非定常气动力阶跃响应可辨识出Volterra核,由此得到频域的广义非定常气动力影响系数.利用气动力有理函数拟合,得到气动弹性状态空间模型.为验证气动力建模的有效性,以后掠机翼为例进行颤振计算.结果表明,Volterra级数方法得到的非定常气动力模型能够反映一定的跨音速气动特性,颤振计算与CFD-CSD(CFD-Computation Structure Dynamics)的计算结果吻合很好.

基于线性空间投影的计算Volterra级数高阶核的方法

研究了对非线性动态系统作任意精度逼近的Volterra级数高阶核的全新估计方法。该方法在核函数理论基础上构造特殊线性空间,将求解Volterra级数的各阶核的问题转换为求用输出观测向量在希尔伯特空间中某一子空间上的投影问题,使原本复杂、难以计算的非线性系统的Volterra级数的逼近问题在所构建的线性空间中巧妙地以向量内积的方式解决,并给出了具体算法。相比于其他时域或频域估计Volterra核的方法,该算法的优点在于理论体系严密、计算量不会随着阶数增高而呈几何级数增加,辨识精度高,理论上能够辨识出任意阶的核,弥补了迄今现有的各种估计Volterra核的方法难以估计超过四阶或更高阶核的缺点,特别能够应用在对动态系统和强非线性系统的建模上。仿真研究的结果证明了该方法的有效性。

修正Volterra级数的功放行为模型

从功率放大器的基本电路模型出发,建立了一种基于反馈结构的修正Volterra级数(MVS)的功率放大器的行为模型。在此基础上,依据功率放大器的非线性特性,对MVS模型进行了近似和简化,降低了模型的复杂度和参数提取时间。采用ADS仿真测量了一个10 W的WCDMA功率放大器的输入输出波形,用于模型提取和验证。计算结果表明,MVS模型能够很好地描述WCDMA功率放大器的非线性特性及记忆效应,与传统的记忆多项式模型(MP)相比较,MVS模型的NNSE低约3 dB,同时降低了模型的复杂度。