α稳定分布

摘要： 在α稳定分布脉冲噪声背景下,为解决固定步长最小平均p范数(LMP)不能同时满足快收敛速度和低稳态误差的问题,该文提出一种对脉冲噪声具有鲁棒性的变步长最小平均p范数(VSS-LMP)自适应滤波算法。该算法利用改进的变形高斯函数来调节步长,采用移动平均法构造变步长函数,克服了定步长算法稳态误差高及抗噪性能差的问题。VSS-LMP算法在系统受到脉冲噪声干扰时,能维持步长稳定;当系统逐渐稳定时,能产生小步长以降低稳态误差。系统辨识仿真结果表明,在α稳定分布脉冲噪声下,VSS-LMP算法与固定步长和已有变步长算法相比,具有更快的收敛速度和更强的系统跟踪能力。

摘要： 针对脉冲噪声环境下进行多径时延估计时,传统基于二阶统计量的算法性能退化,基于分数低阶统计量理论的算法对脉冲噪声先验知识依赖性过高的问题,提出基于Sigmoid变换和相关熵的韧性多径时延估计算法(SCWR)。该算法首先采用Sigmoid变换对多径传播的接收信号进行非线性预处理;再运用相关熵理论中的最大相关熵准则,结合参数估计理论中解决最小二乘优化问题的松弛搜索思想对多径时延参量进行估计。仿真结果表明,该算法估计性能要优于经典WRELAX(WR)算法和P-WR参考算法,并且较基于分数低阶统计量理论的P-WR算法,该算法中参数的选取对脉冲噪声先验知识的依赖性有所降低。

摘要： 为有效分析大气噪声等冲击性噪声对水下超低频通信的影响和改进对数自适应算法的有效性,搭建turbo码(MSK)传输系统,利用传输系统中的误比特率曲线性能作为评价指标,这种评价方法与传统算法收敛性曲线相比,更能真实客观地反映通信质量。但需要指出,在特定信噪比条件下研究雷电等冲击性噪声时,会出现加噪声后通信质量变好的情况,这与实际情况不符,因此需要在对雷电的噪声模型进行分析讨论后,对合适模型的噪声功率进行合理的理想化处理。经实验验证,若保持误比特率10-4不变,加入雷电噪声后需要额外4.5 dB左右的功率,运用对数自适应算法处理后可以节约这些功率。

摘要： 为了实现脉冲噪声环境下不受相关法分辨极限限制的高分辨率多径到达时差(TDOA)估计,该文利用相关熵理论中的最大相关熵准则(MCC),结合将多维优化问题转化为多个1维优化问题的期望最大化方法,提出一种相关熵期望最大化(CEM)高分辨率多径TDOA估计算法.仿真实验结果表明该文所提出的算法在强脉冲噪声和低信噪比的环境下都具有很好的估计性能,并且算法中参数的选取不依赖于脉冲噪声的先验信息.

摘要： 为了降低核仿射投影P范数(KAPP)算法的计算量和存储容量,提高在输入信号强相关时KAPP算法的收敛速度和稳态性能,该文提出基于高斯核显性映射的核归一化解相关APP(KNDAPP-GKEM)算法.该算法利用归一化解相关方法预先解除输入信号的相关性;利用高斯核显式映射方法近似得到显式核函数,消除了对历史数据的依赖,解决了KAPP算法因结构不断生长导致的计算量和存储容量过大的问题.α稳定分布噪声背景下的非线性系统辨识仿真结果表明,在输入信号强相关时KNDAPP-GKEM算法收敛速度快,非线性系统辨识稳态均方误差小,训练所需时间呈线性缓慢增长,有利于实际非线性系统辨识的应用.

摘要： 北极海域海洋环境噪声的特殊性在于具有偶发的尖脉冲声,为分析其特性与规律,首先建模仿真分析不同脉冲噪声下高斯分布与 α 稳定分布的拟合效果,验证后者的鲁棒性.再从实测北极海域噪声中选取3种典型环境噪声为样本,通过对其非高斯性判定及不同分布模型对比,验证 α 稳定分布在北极海域环境噪声统计特性建模中的有效性,同时研究不同深度、不同频段对模型参数的影响,最后通过各月参数的统计结果与海冰密集度分析冰下噪声成因.由于通道数量有限,没有给出所有深度的变化规律.结果 表明,北极海域冰下环境噪声具有明显脉冲成分和非高斯性,利用 α 稳定分布能更好地描述其统计特性;100 Hz可作为冰下环境噪声脉冲性干扰源的划分界限;结冰期环境噪声具有强烈的非高斯性,而冰封期则高斯性较强.

摘要： 为消除基于CCD相机的γ射线照相系统中,CCD相机瞬态响应对图像本底噪声、图像定量分析及图像复原产生的影响,利用概率统计方法建立了辐射噪声统计分布模型.首先,引入高斯分布描述CCD相机噪声统计分布;其次,通过分析辐射噪声正脉冲特性和厚拖尾特性,引入α稳定分布描述辐射噪声统计分布;最后,通过Lucy-Richardson图像复原方法和最大似然估计法,对不同积分时间下的辐射噪声统计分布进行了分析.结果 表明,在γ射线注量较低时,利用α稳定分布表征辐射噪声分布是可行的.

摘要： 在振动测量中,为研究信号频域特性,所以将时域信号变换为频域信号.基于高斯模型信号处理方法能够准确分析高斯噪声,但对于α稳定分布噪声则出现性能退化.rn 研究α稳定分布信号的特性,提出采用中值滤波结合工程算法的方法进行信号处理.通过振动采集系统得到振动信号,利用α稳定分布模型进行噪声描述,分别采用高斯模型分析方法和中值滤波结合工程算法对采样信号进行时频变换,系列图谱对比结果表明,在不同冲击性α稳定分布噪声环境下,采用高斯模型分析结果出现退化,而采用中值滤波变换结合工程算法具有较强的韧性,变换得到了频域信号,结果清晰表征振动信号的频率细节,适合信号频率特性研究,并具有更广泛的意义.

摘要： 本文研究α稳定分布噪声中谐波恢复的问题.文中首先引入α稳定分布作为模拟脉冲性噪声的模型,然后采用非线性变换方法使噪声得到抑制,并证明了变换后的含噪观测值具有二阶统计量.对变换后的矢量空间进行预白化处理后结合噪声子空间的MUSIC方法恢复谐波信号参数.本文使用了两种非线性变换方法,分析了它们的变换性能、讨论了变换参数对谐波恢复效果的影响以及两种非线性变换间的关系,分别给出了仿真结果.最后得出非线性变换Sigmoid函数在α稳定分布噪声中恢复谐波信号具有较强的韧性.

摘要： 针对诱发电位潜伏期变化检测中信号噪声的非平稳特性,本文提出了一种新的参数估计方法,实现了诱发电位中α稳定分布噪声的动态参数估计.计算机仿真结果表明,这种方法可以有效地跟踪信号噪声特性的变化,且进一步完善了EP潜伏期变化的动态检测方法.

摘要： 本文提出了一种低阶α稳定分布噪声下诱发电位潜伏期变化估计的新算法.新算法克服了原有算法需估计伴随噪声的特征指数α的缺点,并且将现有算法的适用范围加以扩展到伴随噪声特征指数O<α≤2的场合.本文在理论上对新算法的收敛性进行了证明,计算机仿真也表明新算法对于原有算法具有更好的鲁棒性.

摘要： α稳定分布就是一种可以描述实际应用中所遇到的具有非高斯特性的信号模型，其生成序列是具有较多尖峰脉冲特性的随机信号和噪声。由于α稳定分布不存在二阶及二阶以上的统计量，传统基于二阶统计量或高阶统计量盲分离和独立成份分析算法效果不理想，甚至失效。文中简要介绍了稳定分布统计特性，推导了一种适用于α稳定分布噪声下盲信号分离的算法。该算法通过采用差分进化算法对目标函数自动寻最优，求得分离矩阵，从而分离出信号。仿真表明，这种算法是一种在分数低阶α稳定分布背景噪声条件下具有良好分离效果的信号分离提取方法。

摘要： 本文对传统的基于二阶统计量的MIM0系统辨识方法进行了改进,提出了一种在分数低阶α稳定分布(FLOA)噪声环境下利用信号的循环平稳特性对MIMO系统进行辨识的ρ阶循环相关算法。仿真实验表明该算法在高斯和分数低阶α稳定分布(FLOA)噪声环境下都具有良好的韧性。

摘要： α稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的随机信号和噪声.与其他统计模型不同,α稳定分布没有统一闭式的概率密度函数,其二阶及二阶以上统计量均不存在。本文先简要介绍稳定分布的特征函数及其玻耳测度表示,再提出了玻耳测度的估计方法,并利用玻耳测度的峰值确定混合矩阵的基矢量,从而可以确定各个独立分量,并能实现信号盲分离.计算机模拟和分析表明,这种算法是一种在高斯和分数低阶α稳定分布噪声条件下具有良好韧性的独立分量分析与盲信源分离方法。

摘要： 基站缓冲区短时网络流量的准确预测关系到整个网络的拥堵控制全局.短时流量具有自相关特征弱、特征提取困难的特点,采用传统的BP神经网络预测算法和小波分析预测算法都难以有效对基站缓冲区的短时网络流量实现准确预测.提出一种基于小波系数α-稳定分布融合处理的基站缓冲区短时网络流量预测算法,进行基站缓冲区短时网络流量模型分析与系统构建,分析短时网络流量序列的α-稳定分布数学特征,对统计概率分布曲线进行状态空间拟合,进行特征分流控制,实现基站缓冲区短时网络流量的准确预测.实验结果表明,与传统FARIMA模型相比,采用该算法进行基站缓冲区的短时流量预测,预测精度较大、误差减小,能够有效跟踪流量序列的真实状态的动态变换,实现了高精度预测.在提前预判和处理可能出现的网络拥塞和安全控制方面具有很好的应用价值.

摘要： 基站缓冲区短时网络流量的准确预测关系到整个网络的拥堵控制全局.短时流量具有自相关特征弱、特征提取困难的特点,采用传统的BP神经网络预测算法和小波分析预测算法都难以有效对基站缓冲区的短时网络流量实现准确预测.提出一种基于小波系数α-稳定分布融合处理的基站缓冲区短时网络流量预测算法,进行基站缓冲区短时网络流量模型分析与系统构建,分析短时网络流量序列的α-稳定分布数学特征,对统计概率分布曲线进行状态空间拟合,进行特征分流控制,实现基站缓冲区短时网络流量的准确预测.实验结果表明,与传统FARIMA模型相比,采用该算法进行基站缓冲区的短时流量预测,预测精度较大、误差减小,能够有效跟踪流量序列的真实状态的动态变换,实现了高精度预测.在提前预判和处理可能出现的网络拥塞和安全控制方面具有很好的应用价值.

摘要： 基站缓冲区短时网络流量的准确预测关系到整个网络的拥堵控制全局.短时流量具有自相关特征弱、特征提取困难的特点,采用传统的BP神经网络预测算法和小波分析预测算法都难以有效对基站缓冲区的短时网络流量实现准确预测.提出一种基于小波系数α-稳定分布融合处理的基站缓冲区短时网络流量预测算法,进行基站缓冲区短时网络流量模型分析与系统构建,分析短时网络流量序列的α-稳定分布数学特征,对统计概率分布曲线进行状态空间拟合,进行特征分流控制,实现基站缓冲区短时网络流量的准确预测.实验结果表明,与传统FARIMA模型相比,采用该算法进行基站缓冲区的短时流量预测,预测精度较大、误差减小,能够有效跟踪流量序列的真实状态的动态变换,实现了高精度预测.在提前预判和处理可能出现的网络拥塞和安全控制方面具有很好的应用价值.

摘要： 本发明公开了基于分布概率评价批内卷烟烟支内烟丝分布稳定性的方法，该方法基于逐口抽吸最高燃烧温度分布概率，通过从某一批次的卷烟产品中随机抽取若干支卷烟，进行逐口抽吸，测定每支烟的每口抽吸的最高燃烧温度，并对每支烟的若干口抽吸的最高燃烧温度进行排序，计算出每个名次出现的概率，通过这一概率进行同一批次的烟支内烟丝分布稳定性的评价。这种方法能够更快速、准确地得出某一批次的卷烟烟支内烟丝分布情况，进而判断该批次质量，解决了卷烟企业中批内卷烟烟支内烟丝分布均匀性无法表征的难题。

摘要： 本发明公开了一种基于稳定域的分布式电动汽车稳定性控制方法，涉及汽车辅助驾驶领域。实现对横摆角速度和质心侧偏角的联合控制，分别获取车辆目标纵向力和目标横摆力矩，利用稳定域分配控制器权重P，得到加权横摆力矩，按照车轮的垂向载荷动态变化实现附加横摆力矩的分配，以此提高车辆稳定性控制。该稳定性控制策略能够明显提高车辆的操纵稳定性，相对现有技术具有非常显而易见的诸多有益效果，解决了现有技术对车辆稳定性控制效果差的缺陷。

摘要： 本发明公开了一种多逆变器新能源电站分布式协同稳定控制方法，属于电气工程领域。本发明针对逆变器随机即插即用和电网阻抗波动等不确定情况导致的逆变器控制性能下降，甚至系统变得不稳定的问题，通过设计一种基于端口受控哈密尔顿结构的非线性观测器，在引入该观测器后仍旧满足无源性和稳定性条件的同时，解决参数摄动、未建模误差及逆变器即插即用等不确定因素和非线性变化带的无源控制性能下降的问题；并采用基于电网阻抗辨识的自适应动态阻尼控制，通过根据预先定义的非线性曲线设置阻尼，以确保多逆变器电站的整体动态性能且无需通信的问题。本发明实施简单，实现了多逆变器电站分布式协同稳定控制，提高了多逆变器电站的电网适应性。

摘要： 本发明公开了一种基于Tube MPC的异构车队稳定性分布式控制方法，包括：确定车辆的固有参数和车辆在运行过程中的实时参数；分别建立领航车和跟随车辆的动力学模型，并定义领航车、跟随车辆的实际状态，确定领航车和跟随车辆的状态约束集、控制输入约束集，以及跟随车辆的扰动集；利用所述领航车和跟随车辆的动力学模型、实际状态、状态约束集、控制输入约束集、扰动集，构建领航车辆、跟随车辆的控制器，利用控制器实现分布式控制。本发明考虑了外部道路环境对领航车的干扰，并通过事件触发的模型预测控制器，将优化问题简化，提高决策效率；通过控制器中权重矩阵的参数设置，使得队列在扰动作用下，依旧保持稳定性。

摘要： 本发明涉及宇航二次电源技术领域，公开了一种宇航分布式电源系统级联稳定性控制方法及实现装置。在宇航分布式电源系统中，通过获取源变换器的输出电压Vm、负载变换器的输入电压Vb和输入电流Ib、中间变换器的输出电压uo和电感电流IL，得到中间变换器的数学模型以及输出电压的期望值Vo*和输出电流的期望值IL*，根据基于PCHD方程建立的控制器，对所述中间变换器进行控制。由于被控的中间变换器的被控量由分布式系统中所有变换器的状态量共同决定，大大提高了所述宇航分布式电源系统对于各环节扰动的响应速度与精度，提高了宇航分布式电源系统的级联稳定性。

摘要： 本发明公开了一种实现分布式系统的稳定性分析方法、装置、系统及计算机可读存储介质，该方法包括：调用预先建立的各个故障场景；对各个故障场景进行多重正交分析，得到多个故障场景组合；针对每个故障场景组合对分布式系统进行分析，得到分布式系统对每个故障场景组合的实际处理结果；调用预先建立的与每个故障场景组合各自对应的预期处理结果；将每个故障场景组合的实际处理结果与对应的预期处理结果进行对比分析，根据分析结果确定出分布式系统的待优化项；本发明有利于提高分布式系统的稳定性。

摘要： 一种通过使用分布式账本(10)来确保电网稳定性的方法，该方法包括以下步骤：测量来自多个分布式能量资源DER的度量，其中所述度量与电网稳定性相关；将所述度量/测量结果存储(a)在分布式账本(10)中；将所述度量从分布式账本转移到智能合约(2)中；通过执行智能合约来计算所述度量与预先存储在智能合约(2)中的预定值之间的任何偏差；转移来自计算步骤的结果并存储在分布式账本(10)中；和将所述结果从分布式账本(10)转移到多个DER中的相应DER，其中所述DER接收正值或负值，所述正值或负值调节到电网的贡献的量。

摘要： 本发明公开一种基于分布式驱动电动汽车的稳定性控制方法，基于分布式驱动电动汽车稳定性控制方法主要利用速度传感器、横摆角速度传感器、质心侧偏角测量器、电子控制单元、轮毂电机、电子液压控制器、基于轮毂电机和电子液压控制器组成的机电液耦合系统。包括三个模块，运动状态感知模块、稳定性控制模块、执行器优化模块；运动状态感知模块，对车辆的工况进行判别，利用滑模控制方式求得目标纵向力和横摆力矩；稳定性控制模块，依据所求的目标纵向力和横摆力矩，结合电子液压控制器调节轮毂电机分配作用力；执行器优化模块，理想状态和实际执行状态，会存在偏差和延迟，结合车辆的工况设计执行器偏差优化子模块和执行器延迟补偿子模块。

摘要： 具有一个稳定平衡点的混沌系统分布式延迟反馈控制器的建立方法，首先基于分布式延迟反馈建立一种具有一个稳定平衡点混沌系统，然后对建立的混沌系统进行动力学及稳定性分析，最后对建立的混沌系统加入一个分布式延迟反馈项，设置一个延迟反馈控制器；通过在原始系统中加入了分布式延迟反馈控制项，使被控系统具有更加丰富的动态特性；同时，分布式延迟反馈控制器实现了对分岔的控制，在稳定平衡下，被控系统能够分岔周期解，系统成为一个可控系统，不会表现出混沌动力学；分布式延迟反馈控制器广泛地各类工程系统以及实际网络中，可以使在待机状态下的一段时间处于非动作状态，维持信号的同步，以达到降低功耗的效果；本发明在实现同步目标的同时，可以快速达到同步。

摘要： 本发明提出了一种全电驱分布式无人车路径跟踪与稳定性协调控制方法，该方法采用上下两层的控制，其中上层控制中设计了基于MPC的路径跟踪控制器和基于自适应模糊PID的横摆力矩控制器，以权值切换函数协调两个控制量输出，在减小路径跟踪横向偏差的同时确保车辆具备良好的响应特性。在下层控制中，设计了基于确定性力矩和基于稳定性滑转率控制的四轮力矩最佳分配原则，用于执行上层控制器计算得到的控制需求，避免无人车产生侧滑并精确产生需求横摆力矩。本发明相较于传统MPC控制在路径跟踪上具备更好的准确性，在车轮滑转率和横摆角速度方面具备更好的稳定性，同时使得使得无人车在对开路面、正弦变波纹路面等复杂路面仍能够有效的进行路径跟踪。