非线性不确定时滞系统鲁棒控制云网络感知信号识别方法
【专利摘要】本发明公开了一种非线性不确定时滞系统鲁棒控制云网络感知信号识别方法，该方法为：通过定义云理论非线性不确定时滞系统鲁棒H∞控制感知信号变换；确定云网络化控制化感知信号云理论非线性不确定时滞系统鲁棒H∞控制感知信号变换的分解型云网络化控制化感知信号算法；对基于云理论非线性不确定时滞系统鲁棒H∞控制感知信号变换的云网络化控制化感知信号的广义信号进行感知时频分布预测。本发明有效的实现了采集识别云网络化控制化感知信号和云网络化控制化感知信号的广义信号感知时频分布预测，较好的解决了现有方法的短时非线性不确定时滞系统鲁棒H∞控制感知信号变换又不能同时兼顾时间分辨率和云网络化控制化频率感知信号分辨率的问题。
【专利说明】非线性不确定时滞系统鲁棒控制云网络感知信号识别方法
【技术领域】
[0001]本发明属于云网络化控制化感知信号宽带网络【技术领域】，尤其涉及一种非线性不确定时滞系统鲁棒控制云网络感知信号识别方法。
【背景技术】
[0002]随着云理论感知非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换模型应用云网络化控制化感知信号宽带网络是新时期我国经济社会发展的战略性公共基础设施，发展云理论感知非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换模型应用云网络化控制化感知信号宽带网络对拉动有效投资和促进信息消费、推进发展方式转变和小康社会建设具有重要支撑作用。从全球范围看，云理论感知非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换模型应用云网络化控制化感知信号宽带网络正推动新一轮信息化发展浪潮，众多国家纷纷将发展云理论感知非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换模型应用云网络化控制化感知信号宽带网络作为战略部署的优先行动领域，作为抢占新时期国际经济、科技和产业竞争制高点的重要举措。所谓信号感知时频分析，即云理论感知非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换；离散云理论感知非线性不确定时滞系统鲁棒H -控制感知信号变换。
[0003]随着我国云理论感知非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换模型应用云网络化控制化感知信号宽带网络覆盖范围不断扩大，传输和接入能力不断增强，宽带技术创新取得显著进展，完整产业链初步形成，应用服务水平不断提升，电子网络化云商务、软件网络化云商务外包、网络化云理论和网络化云模型与物联网智能控制等新兴业态蓬勃发展，网络信息安全保障逐步加强，但我国云理论感知非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换模型应用云网络化控制化感知信号宽带网络仍然存在公共基础设施定位不明确、区域和城乡发展不平衡、应用服务不够丰富、技术原创能力不足、发展环境不完善等问题，亟需得到解决。非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换感知信号采集连续时间和感知信号采集离散时间云网络化控制化感知信号的广义信号感知时频分布处理中占有重要的地位。利用云理论非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换是近年来发展起来的一种新的信号感知时频分析工具，它是非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换的广义形式，具有诸多传统非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换所不具备的性质，已经广泛应用于光云网络化控制化感知信号的广义信号感知时频分布处理、云网络化控制化感知信号的广义信号感知时频分布分析、解微分方程、模式识别等领域。
[0004]现有的云网络化控制化感知信号的广义信号感知时频分布去噪的方法中都用到非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换和短时非线性不确定时滞系统鲁棒H-控制感知信号变换，但非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换只基于确定知云网络化控制化感知信号的广义信号感知时频分布和平稳随机过程有显著的意义，而短时非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换又不能同时兼顾时间分辨率和云网络化控制化频率感知信号分辨率。
【发明内容】
[0005]本发明实施例的目的在于提供一种非线性不确定时滞系统鲁棒控制云网络感知信号识别方法，旨在解决现有方法的短时非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换又不能同时兼顾时间分辨率和云网络化控制化频率感知信号分辨率的问题。
[0006]本发明实施例是这样实现的，一种非线性不确定时滞系统鲁棒控制云网络感知信号识别方法，该非线性不确定时滞系统鲁棒控制云网络感知信号识别方法包括以下步骤:
[0007]步骤一，对云网络化控制下感知信号的广义信号感知时频分布感知信号的变换；将信号感知时频平面(λ，δ)坐标旋转Θ角得到新的直角坐标(μ，τ)，以不同的μ值平行于τ轴积分，得到为云网络化控制化感知信号的广义信号感知时频分布感知信号变换；(λ，δ)和(μ，τ)两平面坐标之间的关系是(μ，τ)，其中
【权利要求】
1.一种非线性不确定时滞系统鲁棒控制云网络感知信号识别方法，其特征在于，该非线性不确定时滞系统鲁棒控制云网络感知信号识别方法包括以下步骤: 步骤一，对云网络化控制下感知信号的广义信号感知时频分布感知信号的变换；将信号感知时频平面(λ，δ)坐标旋转Θ角得到新的直角坐标(μ，τ)，以不同的μ值平行于τ轴积分，得到为云网络化控制化感知信号的广义信号感知时频分布感知信号变换；(λ，δ)和(μ，τ)两平面坐标之间的关系是(μ，τ)，其中
2.如权利要求1所述的非线性不确定时滞系统鲁棒控制云网络感知信号识别方法，其特征在于，在步骤一中，云网络化控制化感知信号的广义信号感知时频分布感知信号变换是一种直线积分的投影感知信号变换，是基于云网络化控制化感知信号的广义信号感知时频分布的信号感知时频平面做直线积分投影的云网络化控制化感知信号的广义信号感知时频分布感知信号变换结构。
3.如权利要求1所述的非线性不确定时滞系统鲁棒控制云网络感知信号识别方法，其特征在于，在步骤二中，云理论非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换的感知信号变换核Yf (μ，τ )为
4.如权利要求1所述的非线性不确定时滞系统鲁棒控制云网络感知信号识别方法，其特征在于，在步骤三中，分解型云网络化控制化感知信号云理论非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换的感知信号变换云网络化控制化频率感知信号动态等维矩阵模型描述为
Ff=XYfJ 式中.Χ和J分别是分解型云网络化控制化感知信号云理论非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换分解型云网络化控制化感知信号内差和抽取分解型云网络化控制化感知信号内差运算的云网络化控制化频率感知信号动态等维矩阵，Yf为离散云理论非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换的感知信号变换核云网络化控制化频率感知信号动态等维矩阵为
5.如权利要求1所述的非线性不确定时滞系统鲁棒控制云网络感知信号识别方法，其特征在于，在步骤四中，由广义信号感知时频分布预测转换表达式:云网络化控制化感知信号的广义信号感知时频分布X ( λ )的云理论非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换Yf(U)可看作χ(λ)在以逆感知信号变换核Y_fU，u)为基的函数空间运行。
6.如权利要求1所述的非线性不确定时滞系统鲁棒控制云网络感知信号识别方法，其特征在于，在步骤四中，预测含有未知参数的云网络化控制化感知信号的广义信号感知时频分布是以旋转α角进行扫描，观测云网络化控制化感知信号的广义信号感知时频分布的云理论非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换，形成云网络化控制化感知信号的广义信号感知时频分布能量在参数(Θ，u)平面上的二维分布，平面上进行峰值点的二维搜索以预测云网络化控制化感知信号的广义信号感知时频分布并估计参数。
7.如权利要求1所述的非线性不确定时滞系统鲁棒控制云网络感知信号识别方法，其特征在于，在步骤四中，云网络化控制化感知信号的广义信号感知时频分布的W分布在云理论非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换域上的直线积分投影是该云网络化控制化感知信号的广义信号感知时频分布在此云理论阶域上的云理论非线性不确定时滞系统鲁棒H c?控制感知信号变换模的平方。
【文档编号】H04L12/26GK103595777SQ201310542917
【公开日】2014年2月19日 申请日期:2013年11月5日 优先权日:2013年11月5日
【发明者】郑小发, 夏北京, 杨丽, 江信鸿, 张帅, 何相东, 石丰源 申请人:重庆机电职业技术学院