变结构多模型估计第Ⅱ部分——模型集合自适应

变结构多模型(VSMM)估计的一个重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集(RAMS)方法。此方法的关键是在理论上和实践上都具有挑战性的模型集自适应(MSA)。本文在理论上对MSA进行了研究。根据假设检验,阐明了MSA的各种典型问题,而这些假设一般是复合的,N元的,多变量的,更糟糕的是,不一定不相交。给出了一定数量的序列方案,这些方案在计算上都是高效的,容易实现的,并具有一些令人满意的最优特性。这些结果构成了建立性能良好,通用和实用的MSA算法的理论基础。在这里给出的理论结果已经应用于这系列后续部分的几种RAMS算法,这些算法都是应用广泛,容易实现并且明显优于当前的最佳固定结构多模型估计器。同时,它们对于变结构和固定结构多模型估计器的模型集对比、选择和设计都很重要。     

抗高重频激光干扰技术研究

在光电对抗领域,高重频激光干扰是一种非常有效的干扰方式,而如何改进现有的激光末制导武器的抗干扰性能成为一个迫切需要解决的问题.提出了抗高重频激光有源干扰的方案,该方案的核心在于根据高重频激光干扰信号的规律,形成一个反向高重频开关信号,该信号与实际的高重频干扰信号同步.该方案经过实验室验证证明是可行的.     

基于自适应训练的一种新的软决策融合算法

为了提高系统的检测性能,本地检测器应用了软决策算法,提出一种新的结构框图.将本地判决送至自适应训练器来估计本地检测器的性能参数,然后将得到的性能参数反馈至本地检测器来控制本地的检测门限.另外又将本地判决和可信度送至融合中心进行融合判决得到最终的判决,随后给出了迭代算法.最后通过三检测器系统仿真说明了算法的可行性,检测性能比硬判决有所改善.     

基于卡尔曼滤波器的GPS动态滤波方法

提出了一种解决随机误差影响GPS动态定位精度问题的方法.首先将GPS定位中的各种误差源在各方向造成的总误差等效为一个当前均值与一个符合一阶马尔可夫过程的有色噪声之和;其次对于GPS机动载体的加速度采用当前统计模型,然后通过扩展状态变量的思想和采用自适应算法建立相应的卡尔曼滤波器模型.该模型直接从GPS接收机输出的定位结果入手,实时性好,滤波后定位精度得到提高.     

基于模型概率的自适应交互式多模型算法

传统的交互式多模型算法中过程噪声协方差矩阵固定，不能很好地适应实际目标不同程度的机动。采用匀速和转弯运动模型集合，提出了一种基于模型后验概率的自适应交互式多模型算法。通过后验概率来自适应调整各模型中的系统过程噪声协方差矩阵，进而提高模型同系统运动模式的匹配程度；结合防空作战机动目标跟踪要求，通过典型目标机动仿真，同标准交互式多模型算法进行比较，验证了该算法的合理性和有效性。     

变结构控制在某防空导弹稳定控制系统中的应用研究

以某高速、高加速防空导弹为背景,研究了一种对系统参数摄动和外在不确定性干扰具有鲁棒性的变结构控制律,将一般变结构控制律与趋近律相结合使用于导弹俯仰(偏航)通道,不仅改进了正常运动段的动态品质,而且削弱了变结构控制所带来的抖振问题.理论及仿真研究结果表明,此变结构控制具有鲁棒性,并能有效克服传统变结构控制系统的抖动现象.该控制器算法简单,易于实现.     

某高制导精度拦截器稳定控制系统设计方法比较研究

将准滑模控制方法和相平面法用于某高制导精度拦截器稳定控制系统的设计。分别对俯仰(偏航)通道和滚转通道进行了稳定控制系统设计并进行了仿真研究,给出了比较优化的设计方案。