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。     

应用改进遗传算法优化天基光学监视平台轨道

针对地球遮挡、地影、太阳光干扰、月光干扰、空间目标相对观测平台的角速度等约束对空间目标可见性的影响问题,基于已编目空间目标双行轨道根数,研究以太阳同步晨昏圆轨道作为观测平台轨道,采用改进多变异位自适应遗传算法对单星观测平台轨道倾角进行优化设计。仿真结果表明,改进的多变异位自适应遗传算法有效地解决了多变异位自适应遗传算法不能保证收敛到所有种群中最优个体的问题,且随机抽取10%左右的目标样本可以达到与采用所有目标相当的性能,计算效率提高约1个量级。     

大型舰船电力系统网络重构研究

大型舰船电力系统的出现使供电方式由原来的辐射状向环形发展,其网络重构是一个崭新的问题.文中给出了大型舰船电力系统的网络拓扑结构并综合考虑了线路容量限制、节点电压约束及供电负荷优先性的重构数学模型,保证了各种情况下最大限度地给负荷供电.将规划遗传算法应用于所建模型的求解,并应用算例验证了此解法的可行性.     

用于纯方位目标跟踪的修正极坐标自适应卡尔曼滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差的问题,提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟系统噪声进行估计,动态补偿模型线性化误差,对其滤波理论及算法进行了研究和仿真。仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。     

基于BP网络的管道自适应有源消声研究

由于管道有源消声系统的参数时变性和本质非线性,基于传统自适应算法的控制系统稳定性不够,容易产生振荡.文章采用神经网络BP算法,利用Matlab6.0建立了管道有源消声的仿真控制系统.通过与采用传统自适应算法的控制系统进行仿真研究对比,证明采用神经网络BP算法的控制系统消声效果更加明显.     

基于期望系统噪声的自适应机动目标跟踪研究

状态估计是目标跟踪中的基本问题,也是目标跟踪的一个难点。首先对标准IMM算法的优缺点进行了论述,针对其缺点和不足,提出了基于期望系统噪声模型（MIMM）的自适应多模型算法,该算法能有效地对机动目标的状态进行自适应估计。仿真结果表明,该算法比标准的IMM算法有较好的改善。     

基于二阶锥规划的MIMO雷达稳健自适应波束形成

针对MIMO雷达自适应波束形成中期望目标导向矢量的失配问题,提出了一种基于二阶锥规划(SOCP)的稳健自适应波束形成算法。该算法首先将1个MN维(M,N分别为发射和接收阵元数)的权矢量分解成2个低维(1个M维和1个N维)权矢量的Kronecker积,然后分别限制实际的目标发射导向矢量和目标接收导向矢量与假定的导向矢量之间的误差范数的边界,通过优化最差性能,利用SOCP求得分解后的2个权矢量,最后再合成原权矢量。通过降维处理,算法在保证波束形成器性能的基础上,有效地降低了运算复杂度。仿真结果验证了算法的有效性。     

用于目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法

提出了一种用于雷达目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法。该算法根据跟踪器的动态需求,以广义调频信号为样板波形自适应设计下一时刻的发射波形,其目的是使预测的目标跟踪均方误差最小化,并假定高信噪比条件,且目标跟踪运动模型和观测模型均为线性。利用与某一波形相对应的克拉美-罗下限(CRLB)以及卡尔曼滤波器,通过最小化预测的跟踪均方误差来实现广义调频波形的自适应设计。仿真结果表明:在信噪比相同的情况下,与使用固定参数、自适应参数的线性调频波形设计算法相比,所提出的算法能够获得更低的目标跟踪均方误差。     

一类不确定时滞混沌系统的全局鲁棒自适应神经网络同步控制器设计

研究一类不确定时滞混沌系统的全局鲁棒自适应神经网络同步控制器设计,其系统中的不确定时滞项不是简单的线性有界条件,而是允许其存在高阶项,因此具有全局特性．在控制器的设计上;首先通过选取合适的径向基函数（RBF）神经网络的权向量去逼近时滞系统中的未知连续有界部分;然后在RBF神经网络输出的基础上,选用一个鲁棒自适应控制器来趋近时滞系统的不确定部分;同时,利用Lyapunov稳定性理论对混沌同步的条件给出了论证;最后,数据仿真的结果表明该方法的有效性．