随机动力系统混沌控制与参数估计的稳健性及其在弱信号检测中的应用-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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随机动力系统混沌控制与参数估计的稳健性及其在弱信号检测中的应用

项目名称：随机动力系统混沌控制与参数估计的稳健性及其在弱信号检测中的应用
项目类别：面上项目
批准号：10571127
申请代码：A011103
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2006-01-01-2008-12-31

项目负责人：马洪
负责人职称：教授
依托单位：四川大学
批准年度：2005

中文摘要：

我们的研究工作主要在"随机动力系统混沌控制与参数估计的理论研究"与"混沌振子与随机滤波在弱信号检测中的应用"两个方面取得若干进展 1、理论研究进展与成果 (1)采用类似相空间重构的思想，用多元局部多项式方法来预测混沌时间序列。通过在局域法和全域法的多项式模型之间建立联系，可在样本不是太大的情况下，使得预测精度足够高，且计算量小，简单易行。(2)提出了小波域多尺度模糊自适应卡尔曼滤波和杜芬振子相结合的参数估计新方法。同时也给出了杜芬振子对噪声的免疫性的一种新的统计解释。(3)广义旁瓣对消器(GSC)是线性约束最小方差(LCMV)滤波器的等效结构。我们得到RRGSC和LCMV之间等价的充要条件和关于RRGSC变换矩阵的最优设计方法。 2、应用研究进展与成果 (1)在超宽带通信多用户检测方面，给出了基于隐马尔可夫模型、基于子空间方法和基于卡尔曼滤波的三种超宽带多用户检测算法；(2)在超宽带通信窄带干扰抑制方面，提出基于局部多项式估计的窄带干扰抑制方法，并将超宽带通信中窄带信号检测的思想应用于图象隐蔽通信；(3)在雷达目标航迹关联及跟踪方面，给出了带多普勒跟踪的卡尔曼滤波算法和相关软件。

中文主题词：随机动力系统；混沌时间序列；随机滤波；超宽带通信；雷达信号处理

结论摘要：

英文主题词Stochastic Dynamic Systems; Chaotic time Series; Stochastic Filter; Ultra-Wideband Communication; Radar Signal Processing

成果综合统计