联邦滤波器的SINS/GNS/DVS水下组合导航

针对现有的水下导航系统不能全面满足AUV导航的需要,为了提高水下航行器组合导航系统长时间远航程的隐蔽性,可靠性及精度,提出了一种基于联邦滤波器的惯性导航系统、地磁导航、多普勒速度声纳的组合导航方案,并采用简化自适应卡尔曼算法对水下航行器组合导航系统进行误差估计,解决了传统卡尔曼滤波容易发散的问题.仿真结果表明,在SINS/GNS/DVS组合导航中采用该算法,提高了定位精度,保证了滤波的快速性,验证了该算法的可行性和正确性.     

Adaptive random search for continuous simulation optimization

We present, analyze, and compare three random search methods for solving stochastic optimization problems with uncountable feasible regions. Our adaptive search with resampling (ASR) approach is a framework for designing provably convergent algorithms that are adaptive and may consequently involve local search. The deterministic and stochastic shrinking ball (DSB and SSB) approaches are also convergent, but they are based on pure random search with the only difference being the estimator of the optimal solution [the DSB method was originally proposed and analyzed by Baumert and Smith]. The three methods use different techniques to reduce the effects of noise in the estimated objective function values. Our ASR method achieves this goal through resampling of already sampled points, whereas the DSB and SSB approaches address it by averaging observations in balls that shrink with time. We present conditions under which the three methods are convergent, both in probability and almost surely, and provide a limited computational study aimed at comparing the methods. Although further investigation is needed, our numerical results suggest that the ASR approach is promising, especially for difficult problems where the probability of identifying good solutions using pure random search is small. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010     

自适应调制的MIMO OFDM系统的性能分析

分析了MIMO OFDM的系统模型,研究了MIMO OFDM系统的自适应调制技术,给出了完整的自适应算法,探讨了自适应MIMO OFDM系统的频谱效率。仿真结果表明,自适应调制提高了MIMO OFDM的误比特率性能。     

基于模糊基函数网络的机械臂免模型输出反馈PD控制

针对无速度信息的机械臂轨迹跟踪控制问题,提出了一种带观测器的机械臂免模型模糊基函数网络输出反馈PD控制。所设计的模糊基函数网络被用来估计关节速度,并同时用来补偿系统的未知不确定。网络的权值及参数调整采用混合算法,且能够在线自适应实时调整,不需要离线学习阶段。所提出的观测器及控制器均不需要任何的机械臂动态模型(包括惯性矩阵逆),并通过引入PD控制使整个方案更易工程实现。基于Lyapunov理论证明了整个闭环系统一致最终有界。两关节机械臂试验结果进一步证明了这种基于观测器的反馈控制算法的有效性。     

考虑落角约束与驾驶仪特性的自适应RBF空间末制导律

为使大口径舰炮制导炮弹在打击近岸机动目标的末制导段满足落角约束,现考虑自动驾驶仪动态特性,基于自适应RBF逼近网络与动态面滑模提出一种空间末制导律。构建空间弹目相对运动模型,通过带改进微分跟踪器的扩张状态观测器估计目标加速度。为零化视线角跟踪误差与视线角速率,采用自适应指数趋近律设计非奇异终端滑模动态面,并运用自适应RBF逼近网络削弱控制指令抖振。通过Lyapunov第二法证明了全系统中视线角跟踪误差与视线角速率均最终一致有界。仿真实验表明：该末制导律使制导炮弹在空间中打击具有不同机动形式的近岸目标时,均具备良好的末制导性能。     

主动自适应悬架机器人概念样机及其配置模型和方法

未来的空间探测要求机器人系统具备高可靠性、高移动性,以胜任未知非结构的地理环境。结合自适应悬架机器人和主动悬架机器人的优点,创新提出主动自适应悬架机器人的概念。它是一类具有主动配置功能的自适应悬架机器人,在一般复杂地形环境下,利用移动机构的超静定特性自适应地形,在极端复杂环境下,主动调整悬架结构等移动机构的运动配置适应地形变化,获取最佳移动性能。设计了一种六轮主动自适应悬架样机,可实现折叠、翻到后起身,建立了机器人移动性能综合评价模型,并给出了相应的配置模型和主动配置方法,通过主动配置可明显提高主动自适应悬架机器人的移动性能。     

基于IRT的自适应学习管理系统设计

从新一代网络教育标准体系的架构入手,结合学习管理系统标准,提出了用标准格式绑定学习单元的方法,并且结合项目反应理论,实现了自适应学习管理和跟踪。标准化的结构设计有利于教育资源在不同系统间的交互、共享和重用,而自适应的学习跟踪使得远程网络教育过程更符合人的学习规律,能够有效地提高学习效率.     

新的自适应渐消扩展卡尔曼滤波在GPS定位中的应用

当实际数据出现突变时,基于最小二乘、扩展卡尔曼滤波的GPS定位解算存在定位结果精度低和稳定性差的问题。提出一种自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法,通过自适应渐消迭代系统噪声协方差,来实现抑制数据突变影响。试验结果表明:该算法相比最小二乘、扩展卡尔曼滤波,其定位精度有所提高;相比传统渐消扩展卡尔曼滤波,其收敛速度、稳定性有所提高。     

GNSS自适应天线相位中心评估方法

自适应天线在波束形成过程中会引起天线相位中心变化,针对这一问题,提出一种基于可用波束的自适应天线相位中心评估方法。该方法分为三步:设置天线的可用波束门限;在干扰来向均匀分布下,得到天线可用波束门限内相位方向图集合;利用最小二乘法对相位方向图集合进行拟合得到自适应天线的平均相位中心变化量。运用该方法对四种典型的四元阵相位中心进行对比仿真,结果表明,算法可以快速有效地对自适应天线相位中心性能进行评估。另外,通过设置适当的可用波束门限,可以提高自适应天线的相位中心性能。算法的评估结果可以作为GNSS高精度自适应天线阵型选择依据。     

无缝GPS／INS组合导航系统的设计与实现

针对GPS卫星信号失锁条件下GPS/INS组合导航性能大幅度下降的缺点,设计了一种基于ANFIS的无缝组合导航方法,当卫星数目不低于4颗时采用伪距,伪距率的卡尔曼滤波算法,一旦卫星数目少于4颗时采用ANFIS系统估计导航误差,抑制INS的误差积累,从而实现无缝导航.动态车载实验表明,该方法切实可行,相对于传统的紧组合方法,有效地提高了组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.