采用非线性 M 序列辨识 ARMA 模型参数

本文研究了采用非线性M 序列辨识ARMA 模型参数,提出了具体的算法,在特性上同m 序列作了比较,最后给出了仿真结果。     

本质流形上的自适应运动估计

分析了计算机视觉中一种新的运动估计模型,将运动估计作为一个参数定义在"本质流形"上的非线性系统参数辨识问题。针对基于离散处理和连续处理方法得到的"本质流形",提出了一种新的、统一的自适应推广卡尔曼滤波算法,在"本质流形"的局部坐标系上进行运动估计。仿真结果验证了该算法的正确性。     

一种新的机动目标跟踪中的变结构多模型算法

实践证明变结构多模型(VSMM)算法在机动目标跟踪领域有着广阔的应用前景。动态地辨识机动目标的机动参数是提高目标状态估计精度的理想方法。因此,将二者结合,提出了一种新的VSMM算法,即带有修正装置的自适应网格法。算法核心所在是对系统输入量采用了协方差匹配技术来对系统不确定性进行修正,即对系统噪声协方差阵Q的实时辨识上,使滤波器具有高度自适应性。     

一维ARMA模型判阶及参数辨识的一种算法

本文讨论了一般的ARMA模型,导出模型的冲激响应序列h(i)与参数a_i,b_i的关系式,进而给出了判定模型的阶(M,N)的算法,然后由已导出的关系式及判阶算法,导出了辨识模型参数a_i,b_i的快速算法。最后进行了微机仿真,验证了算法的正确性。     

基于改进Jerk模型的跳跃滑翔目标跟踪

针对雷达对跳跃滑翔目标跟踪问题,提出了一种基于改进Jerk模型的无迹卡尔曼滤波(UKF)跟踪算法。该方法针对常规Jerk算法需要人为预先设定加加速度方差和“急动”频率而引入的估计误差,通过当前位置估计值和当前位置一步预测值进行加加速度方差自适应计算,并将“急动”频率与加加速度方差相关联,在目标运动状态估计的同时实现了模型参数自适应调整。同时,将改进Jerk模型与UKF算法相结合,给出了整体算法流程,并进行了仿真实验。仿真结果表明,与常规Jerk模型算法相比,本文提出的方法实现了模型参数的自适应调整,在跟踪过程中更能适应目标的机动特性。     

坦克火控系统机动目标的自适应滤波与自适应解命中问题

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能实时识别,并要适应工作周期的各种变化。本文提出了“参数辨识模型”,首次完全满足了上述要求。     

一种修正的自适应网格交互多模型算法

将径向速度引入到自适应网格交互多模型算法中,并针对自适应网格算法在跟踪过程中网格中心不稳定的问题增添模型集改变阈值,提出了一种修正的自适应网格交互多模型算法。同时对一些关键参数作了深入研究。仿真表明,提出的修正算法提高了算法稳定性,增强了模型滤波器与真实运动模式的匹配程度,减小了跟踪的速度误差和距离误差,很好地改善了跟踪性能,并具有全面自适应的跟踪能力。     

基于参数自适应CS模型的机动目标跟踪算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。     

梯格形自适应控制

本文讨论并解决了具有d步时延的多变量系统的梯格形自适应控制问题。为此,把自适应控制下的闭环系统嵌入到ARMA模型中,采用梯格算法进行预报。为了考虑d步时延控制系统,采用简捷方法推导了d步梯格预报公式,并给出了控制量的确定方法。采用梯格形自适应控制可方便地调节模型的阶次,从而可以克服对象阶次不准引起的自适应控制失效的问题。     

装甲车轮毂电机自适应预测控制

针对经典有限集模型预测控制(FCS-MPC)算法在无位置传感器控制应用场合依赖电机参数匹配精度等问题,提出一种参数自适应设置改进的FCS-MPC预测控制算法,算法将系统干扰等未建模因素折算为改进模型的等效电压总误差,并依据Popov超稳定性定理推导出改进模型参数的自适应律,实现等效总误差和总电感在线辨识估计,进而推导出电机转位置观测器的辨识表达式,实现改进算法的自适应预测控制,结合补偿后低能滤波和均值修正有效消除直流偏置量,进一步提高位置观测精度.仿真实验结果表明,改进算法在电机不同工况和负载下能准确估计转子的位置,验证了算法的有效性.     

坦克炮控系统直接自适应控制器设计

应用基于CGT的直接自适应控制原理,设计了一种坦克炮控系统自适应控制器.采用并联补偿的方法,解决了被控对象的非严格正实性问题,满足了基于CGT的直接自适应控制方法的要求.该算法无需辨识系统的参数,结构简单,对参数变化的适应能力强.仿真试验表明,这种方法正确可行.     

坦克火控系统的自适应滤波与自适应解命中

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能动态识别,又要适应工作周期的各种变化.本文提出的“参数辨识模型”能同时满足上述要求,并可将自适应滤波纳入到现代控制理论的正常思路内予以解决.     

基于参数自适应辨识的被动定向算法

推导了匀速运动目标球坐标系下的定向跟踪模型;状态建模的不完备性引起了模型噪声方差阵带有未知径距参数,因而需要解决参数在线辨识问题.从滤波残差正交性原理出发,推导出参数自适应辨识滤波器(PIBF),计算机仿真验证了该算法的有效性并且对目标机动有一定的鲁棒性.     

基于“当前”统计模型的衰减因子自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,叙述了加速度方差自适应的"当前"统计模型.提出了一种具有自适应衰减因子的滤波算法,并对该算法进行了较为深入的理论分析.这种衰减记忆滤波具有集机动检测与参数自调整于一体的能力,最后Monte-Carlo仿真结果表明,这种自适应算法较原算法有较大的改进.     

自适应网格交互多模型算法

研究和设计了一种模型集合自适应方法——自适应网格方法。并将其与交互多模型算法相结合,提出了自适应网格交互多模型(AGIMM)算法,它是一种变结构多模型算法。仿真显示它能有效地提高IMM估计器的费效比。     

用于目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法

提出了一种用于雷达目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法。该算法根据跟踪器的动态需求,以广义调频信号为样板波形自适应设计下一时刻的发射波形,其目的是使预测的目标跟踪均方误差最小化,并假定高信噪比条件,且目标跟踪运动模型和观测模型均为线性。利用与某一波形相对应的克拉美-罗下限(CRLB)以及卡尔曼滤波器,通过最小化预测的跟踪均方误差来实现广义调频波形的自适应设计。仿真结果表明:在信噪比相同的情况下,与使用固定参数、自适应参数的线性调频波形设计算法相比,所提出的算法能够获得更低的目标跟踪均方误差。     

IIR系统的自适应横向滤波辨识

用自适应线性组合器匹配IIR型离散系统,通过拟合系统传递函数来辨识系统参数;比较了该法与自适应递归算法的动态性能,数值仿真结果证明该法的有效性.     

基于神经网络的混合双滤波器自适应目标跟踪算法

在分析近期基于神经网络数据融合的目标跟踪算法的基础上,结合一种新的自适应滤波模型(NAF)和速度估计自适应跟踪算法(AVE),提出了基于神经网络混合双滤波器的机动目标自适应跟踪算法(NHDF).该算法通过在线自动调节网络输出进行过程噪声方差融合,降低了现有算法因系统方差的调整不当而带来的精度损失.理论分析及仿真结果证明,与"当前"统计模型、速度自适应模型和新的自适应模型算法相比,该算法具有跟踪精度高,自适应能力强的优点.     

模糊Petri网的自适应粒子群优化方法研究

模糊Petri网对专家知识库的模糊规则具有较强的表达能力,但其缺乏学习能力使得模型参数的确定较为困难,针对此问题提出一种适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。分析了模糊Petri网对专家知识库的模糊规则建模方法;研究了粒子群优化算法及其各种改进算法;在此基础上,提出适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。最后,以无向网络可靠性估计为例,通过实例分析并与基本粒子群优化算法进行比较,证明了所提方法的有效性和优越性。     

基于动力特征模板的无源探测主动段弹道估计

针对单飞行器采用无源探测手段对拦截弹主动段进行弹道估计的问题,提出一种基于动力特征模板的多模型自适应无迹卡尔曼滤波(MMAE-UKF)算法。在观测信息不完备的条件下,通过引入拦截弹动力特征模板,将飞行程序角模型设计参数与发射方位角增广为目标状态分量,基于程序角模型和动力特征模板构建非线性MMAE模型集,采用MMAE-UKF算法对拦截弹的程序角模型和设计参数进行辨识,同时对拦截弹主动段运动状态进行估计。仿真结果表明,算法能够快速准确辨识出拦截弹主动段采用的程序角模型及设计参数;与传统的增广状态滤波算法相比,运动状态估计误差显著减小,滤波稳定速度大幅度提高。