弹性高超声速飞行器自适应极点配置控制

本文针对乘波体外形的高超声速飞行器存在的结构/推进/气动强耦合特性,利用鲁棒极点配置方法设计了自适应控制器,实现了对高超声速飞行器的速度和高度指令跟踪控制。控制器采用了Proportional-Integral-Filter(PIF)结构,该结构的控制器不仅能够使系统具备良好的稳态特性而且能够对控制信号进行滤波平滑,从而能够有效地抑制高超声速飞行器的弹性振动对控制系统的影响。基于弹性高超声速飞行器模型CSUAL_GHV,分别采用自适应鲁棒极点配置控制方法和自适应非鲁棒极点配置控制方法进行了数值仿真。结果表明,与非鲁棒极点配置控制方法相比,采用自适应鲁棒极点配置控制方法的控制系统不仅使飞行器能够很快地跟踪上速度和高度指令,跟踪误差小于1%,而且高超声速飞行器的弹性振动也得到了有效地抑制。飞行器在整个飞行过程中的飞行攻角均处于±2°范围内,满足超燃冲压发动机的工作要求。     

针对自适应滤波的组网雷达欺骗干扰优化策略

针对组网雷达系统在跟踪目标发生机动时采用自适应滤波来估计目标状态的特点,在点迹融合数据处理结构的组网雷达基础上提出了一种欺骗干扰优化策略.根据状态和量测方程描述了组网雷达跟踪目标的模型,同时建立了跟踪机动目标的自适应滤波模型.在此基础上,建立了欺骗干扰模型,并在目标机动检测约束下,推导了虚假目标欺骗干扰对于组网雷达融合...     

基于EINSTein的自适应指挥控制作战效能分析

针对信息网络对自适应指挥控制的重要影响,通过EINSTein系统建立了基于一体化信息网络的自适应指挥控制模型;仿真演示了自适应作战的典型过程,获得了兵力毁伤仿真实验数据;通过运用兵力损失交换比理论,分析了自适应指挥控制的作战效益。计算结果表明:自适应指挥控制能在交战对手单方面强化自身内部组织时,增强自身的作战组织性,提高部队的整体作战能力,它是适应一体化联合作战的新型指挥控制方式,是一体化联合作战指挥的必然选择。     

侵入和不变流型的坦克炮控伺服系统研究

针对坦克炮控系统未知齿隙及摩擦,设计了基于性能的新型控制器.提出了基于侵入和不变流型(I&I)的未知参数估计率的构造方法,使调节函数的选取及I&I估计率的设计变得直接简便.由于未知齿隙及摩擦被充分的描述成有界扰动与非线性动态项的组合,从而避免了将其简单的考虑成“总扰动”所造成的被控系统性能的损失.该控制器可有效抑制负载扰动及参数变化所带来的影响.同时通过快速准确的估计系统参数实现了对指令信号快速精确的跟踪.     

直扩/跳频测控信号捕获算法研究

指出了将直扩/跳频用于航天测控在信号捕获时的特殊性,针对这些特殊问题提出了混合扩频测控的捕获方案,并对其中的2个方面进行了改进.采用基于凯泽窗PMF-FFT方法来实现对频谱幅值的扇形衰减进行改进,采用抛物线插值法对多普勒估计时产生的栅栏效应进行改进.理论分析和仿真结果表明,与原有算法相比较,在相同积分时间内,凯泽窗PMF-FFT方法比直接PMF-FFT能够有效降低FFT输出的峰值衰减,减小频谱泄漏;抛物线插值测频能够有效减少频谱估计误差,从而利于后继跟踪的快速建立.     

粒子滤波跟踪弹道下降段在炮位侦察中的应用

在传统的炮位侦察方式中,往往对对方炮弹弹道上升段采用扩展卡尔曼滤波方法进行弹道跟踪,这就导致了阵地部队安全性和雷达威力受限的问题,而开展对方弹丸弹道下降段跟踪的研究有利于解决这一问题.对于弹道下降段的跟踪,采用传统的扩展卡尔曼滤波方法无法满足炮位侦察的精度需求,而粒子滤波方法的应用使得这一思路变为可行.首先描述了对下降段弹道跟踪时炮位侦察的全过程,并建立了待跟踪弹道目标的状态空间模型,然后应用粒子滤波方法对下降段弹道进行了跟踪辨识.仿真结果表明,粒子滤波具有比扩展卡尔曼滤波精度更高和运算时间更长的特点,其仿真结果能够满足炮位侦察的精度要求.     

舰船目标逆合成孔径成像算法改进研究

针对舰船类目标运动情况比较复杂,进行逆合成孔径雷达(ISAR)成像时运动补偿比较困难的特点,将改进的自适应联合时频算法(AJTF)与强点处理(PPP)模型结合,通过遗传算法的全局搜索实现运动补偿,提高了运动补偿算法的快速性和精确性,为实现实时成像奠定了基础.试验数据的处理结果表明,算法可以有效地完成相位的补偿,提高ISAR成像质量.     

CS模型下IMM-PF算法在机动目标跟踪中的应用

为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性.     

结合流形滤波的矩阵信息几何检测器

针对小样本、非均匀杂波下的信号检测问题,提出一种基于流形滤波的矩阵信息几何检测器,将信号检测问题转化为矩阵流形上的几何问题。将每一个样本的相关性数据建模为一个托普利兹正定矩阵,在此基础上,利用每一个样本数据的邻近矩阵进行加权平滑滤波,去除一部分杂波能量,提升目标与杂波间的区分性。计算了辅助样本数据对应矩阵的几何均值,通过比较待检测样本数据矩阵与几何均值矩阵之间的距离与检测门限的大小,以实现信号检测。实验结果表明,与自适应匹配滤波相比,本文方法在小样本、非均匀杂波下具有明显的性能优势。     

复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。