摘要：MIMO-FBMC(Multiple Input Multiple Output-Filter Bank Multiple Carrier)技术作为5G通信技术的主要备选方案被广泛看好,而定时同步和频率同步对通信系统的正常工作具有重要意义。本文提出一种新的MIMO-FBMC同步算法,以GCL序列为基础,以Schmidl&Cox算法为原型设计了一个新的导频结构。先以正负1为基础引入伪随机序列来改进算法,以判决公式求得时间估计值,再代入公式进行两次延迟相关运算得到两个频偏估计值,最后进行几何平均处理,得到更为准确的频偏估计值。仿真结果表明,本文算法相对于Schmidl&Cox算法可以使系统得到更高的定时准确率和更低的误码率。

摘要：鉴于在纯反馈系统控制器设计过程中广泛采用的反推法需要逐级设计虚拟控制律,设计过程复杂,本文通过变量替换将一类未知非仿射纯反馈系统变换为等效的积分链式系统.利用有限时间收敛的微分器对转换系统的状态进行估计,并构造时变的误差面.通过对误差面的瞬态与稳态值进行性能约束并设计自适应预设性能控制器,实现了对跟踪误差的预设性能控制.最后,基于Lyapunov理论进行了稳定性分析,证明了闭环系统所有信号半全局最终一致有界.仿真算例表明了控制方法的有效性.

摘要：针对机械臂运动跟踪控制器的参数自整定问题,设计了一种基于强化学习Policy Gradient法的参数整定器。首先,介绍了机械臂的一种混合动力学模型,根据该系统模型进行了比例微分(proportional-derivative,PD)控制器设计和李雅普诺夫稳定性证明,并由此给出了参数矩阵的范围。其次,设计了基于Policy Gradient的参数整定器,通过引入积分器的方法对其进行改进,使其控制下的参数行为连续化以进一步提高PD控制器的控制效果。最后,以二阶机械臂系统为例进行了仿真验证。实验数据证明了该参数整定器的有效性和可行性,并能有效提升系统的动态性能。

摘要：针对滑模变结构控制律设计过程中出现的控制参数整定问题,提出一种基于强化学习的滑模变结构控制参数寻优方法。首先,根据系统设计了相应的滑模控制律,并给出了参数选择的范围,设计了基于Actor-Critic结构的参数在线整定器。然后,选择TD-Error方法进行求解计算,并用梯度下降法计算出神经网络权值的更新取值。最后,以固定翼飞行器纵向通道系统为例进行了仿真和实验验证,实验结果说明所提出控制方法减小了控制参数整定的盲目性,有效提升了系统的动态性能。