基于鲁棒高阶容积滤波的无人机相对导航状态估计方法

由于无人机相对导航系统具有非线性强、噪声非高斯的特点,传统的基于卡尔曼滤波算法设计的相对导航滤波器存在估计失准甚至发散的问题。考虑到高阶容积卡尔曼滤波和最大熵滤波算法分别在解决非线性问题和非高斯问题时的优势,利用最大熵滤波的量测更新方法对高阶容积卡尔曼滤波的测量更新方程进行了改进,将传统的量测更新问题转换成了线性衰退的求解问题,避免了对测量噪声进行高斯假设,同时解决了系统非线性和量测噪声非高斯的问题。进行了相应的数学仿真,仿真结果表明:所提算法的估计精度超过了高阶容积卡尔曼滤波和最大熵滤波算法的,验证了算法的有效性。     

基于鲁棒多元LS-SVM的齿轮箱故障诊断方法

多元LS-SVM算法可以直接用于多分类模式识别问题,通过对该算法的误差变量进行加权,消除了训练样本中异常值或非高斯噪声的影响,增强了多元LS-SVM算法的鲁棒性。然后,利用改进算法建立特征向量与故障模式之间的映射关系,得到齿轮箱故障诊断模型。仿真表明:与传统BP神经网络相比,鲁棒多元LS-SVM算法对齿轮箱的故障诊断的精度更高,抗干扰能力和鲁棒性更强,是一种在齿轮箱故障诊断中值得推广和采用的算法。     

鲁棒四元数无味卡尔曼滤波算法在组合导航姿态估计中的应用

针对SINS/GPS直接式组合导航姿态估计中,GPS信号易受外界干扰而引入污染观测量等问题,提出基于Huber的鲁棒化四元数无味卡尔曼滤波算法。通过研究在四元数无味卡尔曼滤波算法中引入Huber鲁棒化框架,对原算法的量测更新进行修正,增强滤波算法的鲁棒性与稳定性。以SINS/GPS位置松组合为应用背景,在不同仿真环境下,验证提出算法对姿态信息的估计效果。试验结果表明:与原算法相比,该算法具有更好的鲁棒性和稳定性。     

空间电磁对接的鲁棒协调控制

空间电磁对接具有不消耗推进剂、连续可逆控制能力和无羽流污染等优点,应用前景广阔.空间电磁对接控制难点在于强非线性、不确定性以及耦合性等问题.为此,论文综合采用线性扩张状态观测器(LESO,Line Extended State Observer)、反馈线性化以及鲁棒H∞控制技术,设计空间电磁对接的鲁棒协调控制,并通过仿...     

非线性系统的鲁棒H∞输出反馈控制

研究了带有时变参数不确定的非线性系统的鲁棒 H∞ 输出反馈控制问题 ,此不确定性包含在所有系统矩阵中并受到某种积分函数限制。建立了非线性鲁棒 H∞ 控制问题与相应一般非线性系统的 H∞ 控制问题之间的等价关系 ,从而通过求解不包含参数不确定的辅助非线性系统的标度 H∞ 控制问题来获得非线性鲁棒 H∞ 控制问题的解。     

非线性系统的鲁棒H~∞输出反馈控制

研究了带有时变参数不确定的非线性系统的鲁棒 H∞ 输出反馈控制问题 ,此不确定性包含在所有系统矩阵中并受到某种积分函数限制。建立了非线性鲁棒 H∞ 控制问题与相应一般非线性系统的 H∞ 控制问题之间的等价关系 ,从而通过求解不包含参数不确定的辅助非线性系统的标度 H∞ 控制问题来获得非线性鲁棒 H∞ 控制问题的解。     

数据同化系统中的集合时间局地化鲁棒滤波方法

针对传统的卡尔曼滤波方法对不确定因素不具备鲁棒性问题,在集合鲁棒滤波的基础上,提出一种从观测角度构建优化数据同化的方法,称之为放大观测协方差矩阵的集合时间局地化鲁棒滤波,并推导了新方法的算法准则和递归公式。利用非线性系统Lorenz-96模型,基于性能水平系数、驱动参数、观测数目和集合数目变化的条件,对新方法和集合卡尔曼滤波方法的鲁棒性和同化精度进行比较。结果表明:集合卡尔曼滤波方法的均方根误差大于时间局地化鲁棒滤波的;在观测数或集合数较少的情况下,集合卡尔曼滤波出现了滤波发散问题,而鲁棒滤波的均方根误差波动较小;相较于传统的集合卡尔曼滤波算法,观测角度构建的时间局地化的H_∞滤波方法对系统参数的变化更具鲁棒性,滤波精度更高。     

基于鲁棒滑模策略的电机伺服系统内模控制

在模型不确定性和干扰状态下建立了基于鲁棒滑模策略的改进内模控制模型.这种控制模型的特征表现为,将内模控制策略和滑模控制结合起来,在模型不确定条件下也可以高效控制,且系统的抗干扰性能显著提升.另外由于引入了二自由度增强型内模控制,大大提升了对未知扰动的鲁棒性.仿真与实验研究结果发现,建立的这种控制器跟踪精度和稳定性高,且...     

基于鲁棒高阶滑模的电动舵机伺服控制

电动舵机伺服系统是导弹飞行控制不可缺少的组成部分,按照指令模型装置或敏感元件输出的电信号来操纵舵面,实现角运动或航迹运动的自动稳定和控制。系统的静、动态性能、鲁棒性等对飞行控制非常重要。滑模控制以其强鲁棒性受到广泛关注,然而却存在抖颤问题,介绍一种克服抖颤的高阶滑模控制原理及设计方法,并针对电动舵机设计了相应的控制器。实验结果表明,尽管系统存在参数不确定和有界扰动,系统仍具有较强的鲁棒性以及较高的控制精度。     

色噪声环境下MIMO雷达相干目标角度估计算法

针对色噪声环境下的MIMO雷达相干目标角度估计问题,提出一种基于目标信息矢量重构的角度估计算法.算法对MIMO雷达的接收数据进行了低复杂度改进,通过计算四阶累积量,得到一组矢量并证明该矢量包含所有目标的角度信息,通过重构Toeplitz矩阵,结合MUSIC算法实现了色噪声环境下MIMO雷达相干目标的角度估计.算法保留了MIMO雷达的阵元扩展能力和目标分辨力,具有自动抑制加性高斯白噪声和色噪声的能力,实现了相干目标的有效估计,更利于在实际中应用.最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性.     

四阶累积量的MIMO雷达角度估计算法

针对色噪声环境下的MIMO雷达目标角度估计问题,提出一种新的参数估计算法。通过计算MIMO雷达接收数据的四阶累积量,并对构造出的累积量矩阵进行特征分解,结合MUSIC算法和ESPRIT算法实现了雷达目标的角度估计。在保证阵元扩展能力和目标分辨力的基础上进行了低复杂度改进,去掉了冗余信息,实现了目标参数的有效估计;同时由于采用四阶累积量,提高了算法抑制高斯噪声的能力,更利于工程应用。最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性。     

ARMA谱估计在导弹仿真系统数学模型验证中的应用

针对反坦克导弹系统动态过程仿真的输出具有短时序、低信噪比的特点 ,研究了应用ARMA谱估计验证导弹系统仿真模型有效性的方法 ,并结合某型号滚转稳定的反坦克导弹系统复杂模型的仿真数据和简化模型的仿真数据给出ARMA谱估计的应用结果。     

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。     

卫星轨道Kalman滤波稳健估计

卫星观测数据中不可避免地存在着粗差 ,一般的Kalman滤波易受观测粗差的影响。首先推导Kalman滤波稳健估计公式 ,并分析了它的稳健性。然后用Kalman滤波稳健估计对Lageos卫星的激光实测资料进行了处理 ,证明它具有明显的抗粗差的能力和稳健性     

一种改进的跳频信号频率估计算法

信号的信噪比较低时,旋转不变信号参数估计技术（Estimated Signal Parametersvia Rotational Invariance Technique,ESPRIT）算法的频率估计性能明显下降,针对这一问题,提出了一种基于ESPRIT的改进算法。该改进算法在基于ESPRIT的噪声抑制（Noise Suppressed based on ESPRIT,NS—ESPRIT）算法的基础上,利用DFT谱中的,个局部最大值点,缩小基于互相关矩阵迹模值曲线的ESPRIT算法中口的选择区域,在降低计算复杂度的同时,也有效地减弱了噪声对信号频率估计的影响。理论分析和仿真结果证明了该改进算法的可行性和有效性。     

亚音速飞行目标气动噪声方位角估计技术

亚音速飞行弹道气动声源是宽带非平稳噪声。提出基于小波函数的波达方向估计算法,并采用时频分析方法进行特征分析,获取气动噪声显著目标特性。通过优化时间-空间谱特征,对在时频域空间谱的目标信号进行优化,从而增强目标信号在空间谱上的显著性,最终有效实现亚音速飞行弹道气动声源的角度估计。实验数据验证表明,基于时频分析阵列信号处理模型,可以更好地实现亚音速飞行目标气动噪声方位角估计。     

二维衰减谐波估计的四阶混合累积量方法

针对二维衰减谐波估计方法在大样本容量条件下计算量过大的问题,提出了一种基于二维四阶混合累积量的ESPRIT方法。在不影响估计精度的前提下,通过保持特征矩阵结构不变,有效地减小了算法的计算量。利用四阶混合累积量对高斯噪声的自动抑制,降低了参数估计的信噪比门限并提高了估计精度。仿真实验表明,在高斯色噪声条件下该方法的计算效率和估计性能优于现有方法。     

应用抗差无迹卡尔曼滤波的再入弹道处理技术

针对现有无迹卡尔曼滤波在再入弹道处理中可能出现的异常观测、观测随机误差模型不准确以及动力学模型不合理等问题,在无迹卡尔曼滤波中引入自适应与抗差估计理论,研究适用于再入弹道处理的自适应抗差滤波方法。该方法可以自适应地估计测量噪声等价协方差阵和状态噪声等价协方差阵,并可实现异常值的分离和维纳模型方差的自适应调整。数值仿真结果表明:该方法计算简单,并能有效减弱测量误差和动力学模型误差对弹道处理精度的影响。     

导弹气动参数的分割法辨识

介绍了分割辨识算法及其在导弹气动参数辨识中的应用,并以某导弹为例,采用分割辨识算法对其气动参数进行了估计。仿真计算表明,分割辨识算法计算量小、计算速度快,且精度满足要求。