汽车辅助车闸的自适应控制

采用Guauss Seidel模型参数调整法 ,建立了辅助车闸位置控制装置的动态数学模型。在此基础上 ,运用超稳定理论设计了模型参考自适应位置控制系统 ,并在基于MATLAB软件包的硬件在环系统仿真平台上 ,进行系统的软、硬件混合仿真研究。试验表明理论仿真结果和系统实时响应吻合。从而 ,为在复杂环境下控制车速、车距提供了有效的实验技术手段和简捷的系统控制方法     

基于子空间投影波束形成技术的导航接收机抗干扰算法研究

阵列天线空时自适应处理通过联合空域和时域的自适应滤波处理技术能够有效提高导航接收机的窄带和宽带干扰抑制性能。利用导航信号淹没在干扰信号和热噪声的特点，本文提出先将天线阵列接收的空时信号矢量向干扰子空间的正交子空间投影以实现干扰抑制，当接收机对投影后的参考阵元数据捕获成功后，利用捕获估计的本地扩频码相位作为参考信号依据最小均方误差准则进行波束形成。仿真结果表明该抗干扰算法在零陷强干扰的同时使主波束指向导航信号来波方向，有效提高了阵列输出信干噪比，并降低了空时自适应处理对导航信号伪码相关峰形状和载波跟踪性能的影响。     

机载MIMO雷达稳健非均匀样本选择方法

针对杂波训练样本中混入干扰目标,导致空时自适应处理技术的杂波抑制性能下降问题,提出一种基于目标知识进行局部稀疏恢复的稳健训练样本挑选方法。该方法利用先验知识确定待检测单元中的目标区域,对整个角度-多普勒平面进行遍历,获得稀疏超完备基。通过变换矩阵对超完备基中对应的目标区域进行"挖空"处理,局部稀疏恢复出超分辨的杂波空时谱,获得杂波协方差矩阵估计。结合广义内积算法,实现非均匀训练样本挑选的过程。与常规结合广义内积方法相比,该方法对于不同干扰强度的训练样本,均有良好的检测效果。经仿真验证,所提方法的检验统计量之间区分度更加明显,对于干扰样本的挑选更加彻底,从而有效地提高了空时自适应处理技术的目标检测性能。     

离散小波变换在被动声目标识别中的应用

研究了战场被动声目标鲁棒特征参数的提取,分析了战场声信号与语音信号特征的相似性,提出基于MFCC参数的战场声目标识别方法。针对战场环境存在强噪声干扰情况,提出一种改进的MFCC特征参数(DWTMFCC)提取方法,该方法将小波分析和MEL倒谱分析结合,提高了特征参数的鲁棒性。仿真结果表明:在噪声条件下,利用DWTMFCC参数进行声目标识别,平均识别率比MFCC参数高出3.134个百分点,信噪比为5dB时,识别率仍达到93.67%。     

基于步进频率正交信号的星载MIMO-GMTI雷达空时频处理研究

多发多收(MIMO)体制雷达综合采用多通道、多频技术,为解决星载GMTI面临的探测慢速运动目标和消除盲速估计等问题提供了有效途径。MIMO雷达工作的基础是有效的波形设计。因此,在分析正交波形性能的基础上,结合GMTI应用需求,建立了星载MIMO雷达步进频率正交信号的基本参数确定准则,研究了步进频率MIMO雷达空时频联合自适应处理的基本原理,通过仿真验证了MIMO雷达在杂波抑制和GMTI性能上的优势。     

高超声速滑翔飞行器变轨段自适应跟踪制导方法

针对高超声速滑翔飞行器变轨段大偏差条件下的标准轨迹跟踪问题,提出一种基于权值矩阵自适应修正的变轨段跟踪制导方法。分析了变轨段主要控制方式和标准轨迹特性;将简化的纵向运动方程在标准轨迹附近线性化;采用将误差项引进线性二次型性能指标加权矩阵的方式,设计了改进的权值自适应修正跟踪制导方法。CAV-H飞行器仿真分析表明,该方法能够实现高超声速滑翔飞行器变轨段高精度自适应跟踪制导,对初始及过程偏差具有良好的鲁棒性。     

基于转弯模型的自适应交互式多模型跟踪算法

针对舰炮火控系统中搜索雷达对来袭导弹跟踪为背景,提出一种基于坐标转弯模型(CT)的自适应交互多模型跟踪算法(AIMM-CV/CT),模型集取为一个匀速和一个坐标转弯模型,滤波器采用各子滤波器模型噪声方差在线计算调整的自适应交互式多模型算法;给出了比例导引规律来袭导弹的航路仿真方法,并对AIMM-CV/CT与IMM-CV/CT算法进行了仿真比较.仿真结果证明了本文算法的正确性和有效性.     

随机布阵条件下同时数字多波束干扰优化设计方法

针对现有方法普遍存在的波束形成算法效率低、难以形成多频点多方向的同时多波束干扰、不适用于随机布阵条件下的波束形成等缺点,提出了一种基于二阶锥规划(SOCP,Second-Order Cone Programming)理论的同时数字多波束干扰形成方法。首先,给出了在随机布阵条件下干扰多波束优化设计问题的数学描述;其次,以范数准则为例,将随机布阵条件下干扰多波束设计问题的解析形式转化为相应的SOCP形式;再次,利用现有的原-对偶内点算法工具箱Se Du Mi或者CVX进行快速求解。最后,仿真结果表明该方法可以较好地解决随机布阵条件下的多频率多方向雷达目标同时多波束干扰优化设计问题。     

采用改进Sage-Husa自适应滤波的运动目标三维定位方法

提出不依赖于测距信息,利用两架基于视觉的无人机对运动目标进行三维交会定位的方法。采用多模型交互方法实现在不预知目标运动模式的条件下对运动目标的实时定位;采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法,综合协方差匹配技术和正定性判断,提高了定位精度。为评估这些方法的性能,模拟真实观测条件进行仿真。结果表明,提出的方法可以实时对运动目标的三维坐标进行估计。改进的Sage-Husa自适应滤波算法可以显著提高定位精度,在90°观测夹角下,平均估计误差从27.13 m降低到14.62 m。仿真研究了两无人机观测夹角对定位的影响,结果表明:过小的夹角不利于定位精度的提高;较大的夹角对无滤波定位方法有较好的效果,但对基于改进的Sage-Husa自适应滤波算法的定位方法影响并不明显。     

自适应控制中的Hartley块算法及实验

针对小波包自适应控制子频带内包含大量卷积和相关运算导致算法收敛速度慢的问题,提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法。将快速Hartley变换引入块算法,实现频域内快速卷积和相关运算;在子频带内应用Hartley块算法生成控制信号,通过重叠保留法提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法;通过仿真和实验研究了定频和扫频两种工况下的隔振性能和控制效果。结果表明,基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法不仅可以大幅缩短收敛时间,还能显著提高控制精度,且鲁棒性和稳定性良好,能够很好地应用在工程实际中。