基于反步法的高超声速飞行器终端滑模控制

为了使高超声速飞行器在再入过程中完成姿态控制,在反步法的基础上将模糊自适应和终端滑模控制相结合设计控制器。对于姿态角动态,使用反步法和模糊自适应设计虚拟控制律;而对于角速率动态,利用终端滑模方法设计控制器,能够有效提高系统鲁棒性。稳定性分析说明所提方法可以保证系统状态的一致渐进有界性。     

鱼雷非线性姿态系统的自适应反演控制

以鱼雷姿态角为输出量,将鱼雷非线性模型转换为输入输出动态和内部零动态两个部分.通过数值计算,确定了零动态的稳定性.对输入输出动态设计了反演控制律,将参数自适应调整与变结构控制相结合,简化了切换函数的设计.仿真结果表明,所设计的控制方法消除了模型参数扰动的影响,使鱼雷姿态角具有良好的控制效果,同时使非线性模型中的其他状态变量保持稳定.     

近地卫星Ka频段数传链路抗雨衰自适应模式设计

针对近地卫星数传时的信道时变性和严重的Ka频段雨衰现象,采用自适应编码调制(Adaptive Coding and Modulation, ACM)技术能够充分利用链路资源,相对于传统的固定编码调制方式,进一步提高链路的数据吞吐量。提出近地卫星Ka频段数传链路ACM模式设计方法,在降雨环境下建立Ka频段数传链路模型,根据链路预算的信道状况确定ACM选用模式;采用基于导频符号的最大似然信噪比估计算法结合移动平均的平滑方法实现信道估计,有效地减小了估计值的波动。仿真结果表明,无论晴天还是雨天,采用提出的卫星数传链路ACM模式设计方法,能够在保证系统可靠性的同时获取较高的数据吞吐量。     

兵力组织适应性设计问题研究

构建适应战场环境的兵力组织是提高我军战场对抗优势的重要途径。针对兵力组织的适应性设计问题,从兵力组织的描述方法、适应性设计方法和效能评估方法 3个方面梳理了国内外的研究现状。其中,兵力组织描述方法包括计算数学组织理论、图论和网络、多Agent系统、Petri网和信息理论;兵力组织适应性设计方法包括基于三阶段思想的适应性设计方法、基于粒度计算思想的适应性设计方法和基于扩展三阶段思想的适应性设计方法;兵力组织效能评估方法包括理论评估方法和实验评估方法。对涉及的各种组织描述方法、适应性设计方法和效能评估方法进行了详细的分析介绍,并总结了当前研究存在的不足。     

一种基于自适应滤波的三相有源电力滤波器的检测算法

对电力有源滤波器现有的几种检测算法进行了而单的分析，针对目前在电力有源滤波器中应用较广 泛的瞬时无功功率理论检测法中存在的问题和不足，提出了一种基于自适应滤波理论的三相并联型电力有 源滤波器的新型检测算法，并用 Ｍａｔｌａｂ中的Ｓｉｍｕｌｉｎｋ对基于此算法的有源滤波器进行了建模和仿真．     

空间机器人抓捕任务的六自由度同步控制逼近策略

利用空间机器人抓捕目标卫星是航天器在轨服务的主要模式之一.针对空间机器人对无控旋转卫星的抓捕逼近问题,为了提高适合抓捕的时间范围,研究了六自由度(6-DOF)同步控制逼近策略.采用修正罗德里格斯参数描述姿态,给出了无控旋转卫星的运动模型;假设空间机器人采用动量轮控制姿态,通过分开处理轨道同步和姿态同步建立了6-DOF同步控制问题模型;考虑惯量参数的不确定性,利用自适应输出反馈控制原理,分别推导了轨道同步和姿态同步跟踪控制律.仿真算例表明在空间机器人惯量参数不确定和摄动作用下可以有效实现同步跟踪.     

一种改进的自适应多媒体拥塞控制方法

在Internet中传输实时多媒体需要性能良好的拥塞控制机制来确保一定的服务质量。应用实时传输协议RTP的反馈报文的信息,开发了使用参数自适应变化的AIMD拥塞算法来消除拥塞,最终得到了一种改进的单播多媒体自适应拥塞控制算法。经OPNET网络仿真分析,在各种丢失率环境下,算法的发送速率平滑性等性能表现良好,较好地满足了网络多媒体的传输特性需求。     

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.     

GPS单孔径双极化天线抗干扰算法与性能分析

设计了一种利用单孔径双极化天线进行GPS自适应抗干扰的方法,并对算法的性能进行了详细的分析.新方法在不降低卫星信号质量的前提下,仅占用单个天线位置,就可以对付窄带或宽带干扰,为增强安装受限装备的导航抗干扰能力提供了一种新的解决方案.仿真结果表明,新方法可行、有效.     

一种稳健的自适应IIR陷波器复数级联算法

针对背景噪声中多个复正弦信号的提取问题,提出利用二阶陷波器复数算法的级联来实现,并给出了一种自适应级联算法.基于对软件复杂度和计算量的考虑,在这种算法的基础上又给出一种改进的二阶自适应陷波器级联的复数算法,大大降低了系统复杂度和计算量.仿真实验表明,两种陷波器级联算法均能很好地提取背景噪声中的复正弦信号,并准确估计复正弦信号的频率.