基于LMI的不确定性无尾飞行器鲁棒变增益控制器设计

无尾式飞行器是飞行器发展的方向,研究无尾式控制具有重要意义.研究了线性变参数系统的增益调度控制器的设计方法,采用多胞形进行增益调度,提出了一种简单实用的变参数顶点凸分解方法,该方法在保证系统稳定的情况下,确保系统达到最优性能指标.同时还充分考虑了系统的不确定性因素,利用线性矩阵不等式(LMI)对系统进行鲁棒控制器设计,大大减少了计算量以及对系统的约束,设计出了基于LMI的增益调度控制器,通过非线性仿真结果可以看出,该控制器在调节变量变化很大的情况下,使得系统在0.5s内收敛,而且超调量很小,论证了该方法在无尾式飞控系统中应用的可行性.     

基于伽利略卫星导航系统的多径误差仿真

着重讨论伽利略卫星导航系统中采用的线性偏移载波调制技术,对GALILEO中可能用到的几种信号的基本特性作具体分析,提出对于BOC信号,应采用余弦副载波调制方式,并在此基础上对GALILEO各种信号的多径误差、平均多径误差进行仿真验证.仿真结果表明,在参数相同的条件下,余弦副载波类型BOC信号的平均多径误差均优于同参数下的正弦副载波类型BOC信号的平均多径误差.     

对LFM信号的几种干扰样式比较

LFM信号具有很强的抗干扰能力,常规干扰很难对它产生干扰效果.研究分析了预加重调频干扰和混沌调频干扰,推导了这几种干扰样式的干扰算法,通过仿真验证2种干扰样式的可行性,并与常规干扰样式进行对比,发现预加重调频干扰和混沌调频干扰具有很好的干扰效果.     

无人机保距跟踪中的视觉跟踪算法研究

针对固定翼无人机对地面目标进行保距跟踪过程中不能稳定获取目标图像的问题,设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法。该算法基于核相关滤波算法,提出了线性旋转子空间的概念,用于估计平面外旋转后的目标图像,在跟踪的过程中通过跟踪效果判断是否对线性旋转子空间进行校正。这种更新机制提高了在相对位置不断变化的情况下视觉跟踪的稳定性和准确性,有效地降低了跟踪漂移的程度。算法在无人机跟踪视角的视觉跟踪数据集中进行了测试,结果显示在跟踪的准确性和鲁棒性上明显好于当前主流跟踪算法。并使用固定翼无人机进行了实机飞行,验证了算法的可行性。     

基于最优线性指派的多指标群体决策在战时工程保障中的应用

在多指标群体决策问题中 ,如何将个体的偏好评判值集结为群体综合评判值是决策的关键一步。本文给出一种基于最优线性指派模型的多指标群体决策法 ,并探讨了其在战时工程保障中的应用