围绕正交频分复用-无源光网络(OFDM-PON)系统中非线性损伤的补偿问题开展研究。使用VOLTERRA模型对非线性补偿器进行辨识, 利用差异因子并结合QR分解, 推导出修正向量的解析表达式, 提出模型核向量的自适应修正方法, 形成正交频分复用-无源光网络系统中非线性损伤的补偿算法。仿真结果表明, 所提出的方法可使系统误比特率提升1%~3%, 在系统比特率为130Gb/s时, 系统误比特率可保持在1%左右。

在RFID倒扣封装设备研制中，高速倒扣机械手具有很强的非线性和时变特性，线性控制方法难以满足要求，因此本文提出了一种快速辨识算法,采用三阶非线性Volterra模型对机械手进行在线实时辨识。首先，利用不同阶输入向量的结构关系，由低阶输入向量直接构建高阶输入向量。接着，根据不同阶核的相关性从低阶核加速估计高阶核。最后，把线性变步长LMS方法引入到非线性自适应算法中，并用Lyapunov全局稳定理论进行证明。对实际系统的辨识实验表明：与常规方法比较，辨识时间从100 ms缩短为30 ms，辨识速度提高了3.3倍，辨识失调降低了93.3%，同时还具有更高的辨识精度，满足了对非线性系统辨识的精度要求和实时性要求。