水下导航系统误差辨识及修正方法

水下航行器经常采用航位推算方式进行定位.由于存在传感器误差,航位推算的定位误差是随着时间发散的,而直接准确检测这类误差非常困难.对航位推算导航系统误差源进行分析与辨识,在此基础上推导出一种新的辨识AUV (Autonomous Underwater Vehicles)导航误差参数的方法,经实航试验结果表明,该算法能够准确辨识AUV导航误差参数向量,简单有效.     

反馈干扰系统的自校正控制方法

为实现系统跟踪期望输出及系统未知参数的在线闭环辨识,针对带反馈干扰的未知参数系统,结合最小方差控制算法和增广最小二乘法设计了自校正调节器。首先通过对反馈通道干扰的分析,给出了系统的等效模型;其次,按系统输出最小方差的原理设计了控制器,实现了系统跟踪期望输出;第三,运用增广最小二乘法对系统参数的辨识,给出未知参数的无偏一致估计,实现了参数的在线闭环辨识。通过对未知参数的辨识,用所辨识的参数计算调节器的参数,完成对控制律的修改,实现了系统跟踪期望输出和参数的在线闭环辨识。最后,利用该方法对实例进行了仿真研究。仿真结果表明:所提方法简单可行。     

装备采办风险管理风险源分析

装备采办各个阶段都存在着不确定的因素,为加强风险管理,重点研究了在武器装备采办过程中可能出现的13个风险区域,并对各个风险区域可能出现的风险源进行了较为详细的分析。同时详细研究了辨识风险的4种方法,即基于工作分解结构的风险辨识方法、基于项目评审的风险辨识方法、基于费用分析的风险辨识方法和基于试验与评价的风险辨识方法。     

视频监视前景图像估计的盲源提取方法

在视频图像运动检测的背景消减方法中，场景图像或帧可建模为前景图像和背景图像的叠加或线性混合。然而，实际中图像的背景和前景往往相关，常用的主成分分析和独立分量分析等方法难以实现准确提取。为此，将视频图像的前景提取建模为盲源提取问题，提出了一种基于均方交叉预测误差的盲源提取方法，可以从相关的源视频图像中提取期望的前景图像，并将该方法扩展应用于基于基本模型和特征背景模型的背景消减方案中。基于人工和实际视频的实验验证了盲源提取背景消减方法的可行性和有效性。     

信源数动态变化的一种稳健超定盲分离算法

针对大多数现有盲分离算法都假定信源数已知,分析了信源数未知且动态变化时的超定盲分离(接收天线数多于信源数)算法,通过奇异值分解在线估计信源个数,并修正自适应神经网络的维数。文章在经典Cichocki-Unbenauen算法中加入动量项,设置可变步长,使分离性能得到较大的改进,同时避免训练陷入局部最小。与文献[1]新提出的ANA算法相比,仿真结果证明本文算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。     

盲提取方法在柴油机活塞-缸套撞击信号提取中的应用

讨论了盲反卷积在机械振动信号处理中的应用以及盲反卷积中常用的模型和方法,利用信号和高斯信号之间的Kullback-Leibler距离构建目标函数,提出了一种以伪并行遗传算法为优化工具的盲反卷积算法,并通过仿真验证了算法的正确性.实验也证明,该算法能成功地从柴油机机体振动信号中提取出活塞-缸套撞击信号.     

基于去除函数预测模型的磁流变抛光工艺优化研究

在分析磁流变抛光加工过程的基础上,建立了磁流变抛光的去除函数预测模型,该模型利用加工前后的面形误差分布和仿真计算的面形残差分布,针对不同材料间的去除函数模型效率系数进行辨识,能够实现去除函数模型的准确预测.以该模型为基础,通过在传统磁流变抛光工艺中加入去除函数效率系数实时辨识的工艺环节,可以对磁流变抛光的加工工艺进行优化.利用该优化工艺对一块口径202mm的HIP SiC进行9次循环迭代加工,采用子孔径拼接测量技术进行测量,面形误差由初始的PV 0.72μm,RMS 0.108μm提升到最终的PV0.13μm,RMS0.012μm.实验表明,去除函数预测模型能够优化磁流变抛光工艺,提高加工的确定性和增强工艺的适用性,实现光学镜面的高精度确定性磁流变抛光加工.     

Volterra级数模型的非线性压缩测量辨识算法

针对非线性系统的辨识问题,提出了非线性压缩测量辨识算法,且推导出了一种符合压缩感知测量准则的测量模型。相比递归最小二乘法,该方法极大地减少了所需的测量数,使得高阶Volterra级数辨识成为可能。此外,还分析了实际应用中的各项因素对辨识准确性的影响,如信号稀疏度、测量噪声、测量矩阵形式等。     

一种基于增益调整策略的自适应滤波算法

针对现实C3I系统的工程要求,通过限定下限的衰减稳态增益滤波算法对Kalman滤波的稳态形式进行了扩展,提出了一种新的实时机动辨识算法和滤波增益的调整策略,同时对于航迹起始时的暂态过程进行了特殊的处理.仿真结果表明,该算法减小了自适应的滞后误差,提高了跟踪精度,极大地改善了滤波的收敛速度.