系泊状态下舰载捷联惯导系统自对准研究

系泊状态下舰船发生三轴摇摆,使惯性元件中附加摇摆信息,严重影响对准精度。给出了较为完整的对准办案：在粗对准阶段,将惯性元件输出数据进行预处理以实现姿态矩阵的粗略估计;住精对准阶段,采用参数辨识法计算角速度和角加速度以实时估算杆臂K度,实现对杆臂误差的补偿,并通过卡尔曼滤波完成对姿态的精确估计。仿真结果表明：粗对准方案能够较准确地实现水平姿态跟踪,参数辨识法避免了对角增最二次微分引入的误差,验证了方案的可行性。     

直流衰减静测法局部辨识同步电机参数研究

研究了用于局部辨识同步电机参数的直流衰减静测法,介绍了直流衰减静测法的试验过程和局部辨识的概念,建立了三相同步电机静态直流衰减试验的数学模型,利用最小二乘法实现了参数的辨识,最后以某参数已知的具体电机为例,局部辨识了该电机的d轴参数.     

基于Matlab系统辨识工具箱的参数辨识

论述了系统辨识的基本理论,针对最小二乘法参数辨识的缺陷引入了辅助变量法参数辨识。根据Matlab系统辨识工具箱中的一些基本函数,结合实例对最小二乘法参数辨识和辅助变量法参数辨识进行了对比分析,结果表明基于辅助变量法模型的输出与原系统输出相吻合。     

遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用

对遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用进行了探讨,切削温度回归模型辨识的实例表明,该方法是有效的.     

一种快速辨识ARMA信号模型参数的方法

本文给出了一种对ARMA信号模型参数进行自适应滤波快速辨识的方法。首先提出将MA模型匹配ARMA模型的理论误差转化为输出端的加性噪声．然后提出了一种新的变步长LMS算法。基于以上两点,本文使用自适应滤波器,通过拟合模型传递函数来辨识模型参数。数值仿真结果及其与IIR SHARF算法的比较证明本文的理论分析。     

基于神经网络的导弹系统辨识

详细地讨论了神经网络在导弹动态特性中的应用 ,利用神经网络的万能拟合能力进行了神经网络的训练和仿真 ,为导弹离散控制系统的设计提供了有效的工程数据 ,给导弹系统的系统辨识提供了一条新的方法和思路     

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.     

柔性机械手的模态分析与模态辨识

柔性机械手的模态辨识是分析柔性机械手动力学与控制问题中的难点,目前有关文献的工作还不够深入,没有提出较为简单又可方便实时辨识的方法。本文提出了一种简单而有效辨识柔性机械手摸态的方法,在理论上根据哈密顿原理和滤波理论说明了该方法的正确性和可行性。     

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。     

基于秘密共享的卫星网络组密钥管理方案

针对卫星网络组密钥管理的重要性,提出了一个可认证的基于门限秘密共享的组密钥管理方案．结合卫星网络的动态拓扑结构特点,将地面站作为组成员的身份注册中心,以实现对组成员的身份认证,确保节点的合法性．为了提高组密钥的生成效率,选取≠一1颗可见时间长的卫星构建组密钥份额分发中心,降低了组密钥联合生成过程中的通信量．组密钥协商无需安全信道,节省了系统资源．安全性及性能分析表明,该方案不仅具有较强的安全性,而且还具有计算和通信量小的优点．参数分析表明,门限值k与组密钥更新周期T是影响方案安全性的2个重要因子．