国防科技重点实验室基金(20120224006)
- 作品数：5 被引量：9H指数：2
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- 时变时滞非自治神经网络的全局指数稳定性
- 2013年
- 在激励函数仅满足全局Lipschitz连续,时变时滞函数有界、连续可微且导数小于1的条件下,通过构造一个恰当的Lyapunov泛函并结合Young不等式,利用Lyapunov稳定性理论,首先研究了一类具有时变时滞的多轴突非自治神经网络系统的全局指数稳定性问题,得到一系列在实践中易于验证的、保证系统全局指数稳定的充分条件。作为特例,还得到了具有定常时滞的多轴突非自治系统以及一般的非自治系统的全局指数稳定性充分条件。其次,还得到了一类同时具有连续时变时滞和无穷分布时滞的多轴突非自治神经网络系统的全局指数稳定性充分条件。本文去掉了关于激励函数有界、可微等限制条件,推广并改进了相关文献的结果。本文的结果也适合自治神经网络系统。最后举例说明了本文方法的有效性。
- 毛凯时宝周刚
- 关键词：全局指数稳定性LYAPUNOV泛函YOUNG不等式
- 具有分布时滞和无界时变时滞的随机神经网络的稳定性分析被引量：3
- 2013年
- 通过引入衰减因子,构造一个新的Lyapunov泛函,结合不等式技巧,利用随机分析理论研究同时具有无界时变时滞和有界分布时滞的随机神经网络的p阶矩指数稳定性和几乎必然指数稳定性。所得稳定性判据只涉及系统本身参数,易于在实践中验证,结论推广改进了相关文献的结果。实例说明方法的有效性。
- 毛凯张术东时宝
- 关键词：分布时滞随机神经网络局部鞅
- 联邦滤波算法与Gauss-Markov估计的统一性分析
- 2013年
- 从矩阵论和数理统计理论的角度,阐述了联邦滤波与Gauss-Markov估计的内在联系,论证了联邦全局最优滤波与Gauss-Markov估计的统一性。推导了基于Gauss-Markov估计的联邦滤波信息融合算法,并与最小二乘估计的信息融合算法以及集中卡尔曼滤波算法在舰载组合导航系统中应用进行了对比。仿真结果表明,基于Gauss-Markov估计的联邦滤波信息融合算法与集中式卡尔曼滤波的精度相当,两者的估计精度均高于最小二乘估计,前者具有全局最优性。
- 王勇军徐景硕李林马伟丽
- 关键词：联邦滤波
- 一类具有时变时滞和无穷分布时滞的神经网络全局指数稳定性分析被引量：2
- 2014年
- 在激励函数满足全局Lipshitz条件和时变时滞函数有界的情形下,首先利用不动点定理研究神经网络系统平衡点的存在性.然后利用矩阵论知识并结合初等积分的方法,不需构造Lyapunov-Krasovskii泛函,研究平衡点的全局指数稳定性,并以矩阵谱半径的形式给出平衡点稳定条件,平衡点的唯一性则是平衡点的全局指数稳定性的直接结果.为便于条件的验证,还以矩阵范数的形式给出平衡点稳定条件,结论去掉了对激励函数有界性和时变时滞函数连续可微性的严格要求,改善了以前相关文献的结果.
- 毛凯时宝王勇军
- 关键词：神经网络全局指数稳定
- 基于H_∞滤波的舰载机惯导海上自对准方法被引量：4
- 2012年
- 针对因风浪干扰、高频颤振等因素影响,使得舰载机惯导海上自对准量测方程中产生未知的量测干扰,进而导致滤波器性能降低的问题,引入H∞滤波技术。阐述了舰载机捷联惯导海上自对准的基本思想,建立了自主精对准状态空间模型,设计了一种基于H∞滤波的自对准滤波器,有效抑制了外界噪声的干扰,确保了系统的鲁棒性。仿真结果表明,常规卡尔曼滤波在5 min的对准时间里,无法完成对姿态角误差的估计。而H∞滤波在5 min内,不但可以估计出姿态误差角误差,且水平对准精度在2以内,方位对准精度约12,还可以估计出陀螺零偏和加速度计零偏误差,并可以获得较好的快速性和平滑性,不失为一种有效的海上自对准方法。
- 王勇军徐景硕袁涛
- 关键词：捷联惯导系统H∞滤波自对准
