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．     

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。     

Volterra泛函级数辨识中维数灾难的一种解决方法

对Volterra泛函级数进行三阶截断近似,将Volterra核的求解问题转化为一个标准的最小二乘问题,并通过QR分解进行参数估计,在利用Householder变换实现矩阵P的QR分解过程中,提出了利用输入向量对输出向量的影响因子进行P阵的列选择,进一步简化了算法,数字仿真表明了7该方法的有效性。     

基于Volterra级数的RFPA特征模型及其仿真实验

主要运用Volterra级数理论分析射频功放(RFPA)器件工作在弱非线性条件下信号失真特性介绍了Volterra级数在非线性建模中的应用,推导了非线性传递函数的公式。在Advanced Design System 2006A软件的仿真环境下对射频功率放大器进行仿真,利用计算机仿真实现了在弱非线性条件下对任意频率输入时功率放大器的输出频谱估计。     

一类非线性系统的频域建模方法：Volterra级数的应用

为一类非线性系统的所谓“B模型”导示了各阶Volterra频域核的数学表示,并提出了B模型的参数拟合算法。为仅含一个无记忆非线性的物理系统提供了一个实用的建模方法。     

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。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。     

用Volterra级数描述非线性系统时Volterra核的计算

本文介绍了几种组合系统的Volterra核的计算方法,讨论了几种测量非线性系统的Voltrra核的方法,最后研讨了用最小二乘法求Volterra核的方法。     

基于Volterra级数分析的半导体激光器非线性模型

根据非线性系统Volterra级数分析理论建立了半导体激光器的非线性模型.半导体激光器由本征激光器与寄生网络级联而成.本征激光器的非线性传递函数利用谐波输入法从速率方程得到,而寄生网络的非线性传递函数由影响其非线性的主要因素决定.在此基础上利用非线性系统的级联关系得到半导体激光器的非线性传递函数,并利用模型计算了半导体激光器的二次谐波、三次谐波和三阶交调失真.计算结果显示,在宽频范围内模型计算结果与仿真结果接近,且寄生网络对于激光器非线性的影响随频率升高而逐渐加大.通过比较Volterra模型与直接仿真之间的误差随输入信号功率的变化趋势可看出Volterra模型更加适用于分析弱非线性系统.所建立的模型有助于半导体激光器的器件表征与射频光传输系统的设计.     

Volterra级数在光纤通信中的应用

简要地介绍了Volterra级数理论,及其在光纤通信中的应用.说明了基于Volterra级数的非线性薛定谔方程的半解析闭式解在研究光纤通信中的非线性效应的重要意义,并对Volterra级数在波分复用(WDM)系统和光正交频分复用(OOFDM)系统中的应用进行了具体的描述和总结.     

一种用Fourier级数辨识延时线性系统的算法

本给出了一种改进的Ｆｏｕｒｉｅｒ级数辨识延时线性系统的算法。通过Ｆｏｕｒｉｅｒ级数的运算算子矩阵，将描述系统的微分方程化为代数方程，再使用最小二乘方法即可求得系统的参数估计。本的算法简单，节省了ＣＰＵ存贮空间，更便于实用。     

Volterra级数与摄动法的内在关系研究

摄动法是求解弱非线性方程的经典定量方法之一,而Volterra级数是一种可表征弱非线性系统的经典数学模型．研究表明,对于受迫多项式非线性系统,只有当其线性派生系统是阻尼耗散系统,由对系统输入进行小参数摄动求得的稳态输出响应才和由Volterra级数给出的解完全一致．结论意味着：Volterra级数并不能表示任意的多项式非线性系统,而仅适合表征线性派生系统是阻尼耗散系统的多项式非线性系统．     

一类非线性系统的稳态模型估计及其强一致性分析

针对由Ｖｏｌｔｅｒａ级数描述的一类非线性系统，提出了采用设定点变化的阶跃信号辨识系统稳态模型的方法，得到了稳态模型的强一致性估计．研究了估计残差的渐近分布和收敛速度．最后的仿真结果显示了该算法的有效性和实用性．     

多输入多输出非线性系统Volterra频域核的非参数辨识方法

为解决多输入多输出(MIMO)非线性系统Volterra频域核辨识困难的问题,提出了一种MIMO非线性系统Volterra频域核的非参数辨识方法.该方法先对待辨识的MIMO非线性系统的各输入端添加不同频率成分的单音激励信号,再对系统的输出端信号进行采样并使用Vandermonde法使各阶核输出分离,然后根据单音激励下MIMO非线性系统Volterra核的频域输出特性,推导出该类系统Volterra频域核的辨识公式.由于采用了多音信号激励MIMO非线性系统,实现了一次激励下多点辨识的目的,因此提高了辨识效率.该方法仅依赖于系统的输入输出数据,具有较强的实用性.采用该方法对一个双输入双输出的非线性系统Volterra频域核进行辨识,最大偏差小于10-5,验证了该方法的有效性.     

基于DFP的二阶Volterra滤波器及其在混沌序列预测中的应用

为克服应用Least Mean Square（LMS）,Normalized LMS（NLMS）或Recursive Least Square（RLS）算法估计二阶Volterra滤波器系数时参数选择不当引起的问题,提出了基于后验误差假设并具有可变收敛因子的Davidon-Fletcher-Powell（DFP）方法的二阶Volterra自适应滤波器（DFPSOVF）．给出参数估计算法中自相关逆矩阵估计的递归更新公式,并对算法的计算复杂度进行了分析．应用DFPSOVF滤波器对纯净和不同信噪比下的Lorenz混沌时间序列以及实际采集的具有混沌特性的温度时间序列进行单步预测,仿真表明其能够保证算法的稳定性和收敛性,不存在LMS算法和NLMS算法的发散问题．     

时间序列模型选择的灰色关联法及其应用

为了解决传统的模型选择准则在实际应用中的不足,提出一种时序模型选择的灰色关联法,在传统的选择准则的信息量基础上再包括序列平均值、标准差、峰度、偏度等统计参数构建模型评价指标体系,运用灰色关联分析法对模拟序列进行选择。结果表明此法能对多种适用模型作进一步筛选,这对于经济时间序列建立模型来说,有一定的意义。应用实例证明该法可行性和有效性。     

渐进辨识法的改进及在化工过程中的应用

提出了一种基于随机数直接搜索法（NLJ）的渐进辨识方法。该方法不但消除了渐进法对输入信号的条件限制,并且提高了NLJ的辨识精度,获得了工业对象的近似模型,对生产运行影响较小,在实际PID整定中得到了较好效果。     

基于地震资料的煤层识别方法及其应用*

鄂尔多斯苏里格气田苏5区块的煤层和储层同具有低伽马和低纵波速度的特征,常规的基于波阻抗的煤层识别方法难以有效地将二者区分。通过研究发现,对于本区块而言,煤层不但不是主力烃源岩,还对本区块山2段的储层研究形成阻碍,因此需要提出针对本区块的更为行之有效的方法进行煤层识别,即一种新的煤层识别技术:结合已有方法—叠前弹性参数反演方法、叠后参数反演方法及流体因子构建方法,构建一种适用于研究区的新型煤层识别因子,然后采用该煤层识别因子和地震资料反演所得叠后参数进行研究区目的层的煤层预测。实际资料的计算结果表明,该方法技术预测的煤层与实际测井解释的煤层完全符合,有助于研究区的储层预测与烃类识别,具有重要的实际应用价值。