模糊控制在AUV舵机控制系统中的应用

研究了AUV舵机的模糊PID控制问题.针对传统模糊PID控制存在量化误差和调节死区,稳态精度较差的缺陷,提出了基于变论域思想的模糊PID控制新策略,设计了自主水下航行器(AUV)的舵机控制器,给出了模糊PID控制SIMULINK仿真图.仿真结果表明,舵机控制系统的快速性、稳定性、稳态精度等指标都得到了改善,从本质上消除传统模糊PID控制存在的稳态误差和稳态颤振现象,验证了该方法的正确性和可行性.     

基于多时刻目标运动模式分布的多模型算法

在机动目标跟踪过程中,传感器在利用量测数据计算目标状态的同时,需要完成对目标运动模式的估计,并根据估计结果对传感器滤波方程的参数或结构进行调整,以减小滤波方程与目标运动模式之间的差异,提高对机动目标的跟踪精度.针对已有多模型算法的不足,利用多个时刻的目标运动模式分布来解决混合估计问题,提出一种新的次优多模型(MTMM)算法.仿真结果证明了MTMM算法的有效性.     

基于模板的无人机机动动作建模与仿真

研究了常用的无人机机动模板构建和机动动作生成算法,构建了基于控制量的基本机动模板,以低空跃升攻击动作为例,对动作进行了分解,将此机动动作的各部分利用基本机动模板进行拼接,并对其进行了仿真。结果表明,算法可依据任务和无人机控制约束将模板拼接成可行的机动动作,从而较大程度地提升了无人机机动动作设计的灵活性。     

基于蚁群算法的防空兵兵力机动线路优化

根据防空兵对机动线路的要求以及战时的安全性特点,得出影响防空兵兵力机动线路选择的因素,引入里程指数的概念,将线路的长度进行修正赋权,给出兵力机动线路的等效线路长度。把这一等效线路长度结合到蚁群算法中,能够较好地模拟现代战场的复杂环境对防空兵兵力机动路线的影响,并能科学、合理地选择路线,为指挥员的决策提供帮助。     

一种改进的机动辐射源单站无源跟踪变维滤波算法

针对机动辐射源的单站无源跟踪问题,提出了一种利用多普勒频率变化率和角度测量,结合匀速(CV)模型和Singer模型对机动辐射源进行跟踪的改进变维滤波(VDF)自适应算法.在该方法中引入了模型最短生存期概念,即利用模型最短生存期和机动检测结果联合控制VDF模型切换,改善VDF的滤波性能.对改进VDF方法和交互多模型(IMM)方法进行了仿真比较,结果表明,改进VDF方法减小了运算量,能够得到与IMM方法相当甚至更好的跟踪效果.     

基于坐标转换的卡尔曼交互式多模型滤波算法

为解决舰炮火控系统中在笛卡尔坐标系中测量信息的互相关性,分析了目前舰炮火控系统中所用到的坐标系及其坐标变换,在瞄准线坐标系内建立了自适应滤波的交互式多模型算法,能够充分利用跟踪传感器的量测信息,在卡尔曼滤波中具有较强的自适应能力,通过与标准交互式多模型算法的对比验证,自适应交互式多模型算法在计算精度上明显好于标准交互式多模型算法。     

基于虚拟检测函数下的IMM-UKF机动目标跟踪

为了有效提高对机动目标的跟踪效果,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入到交互多模型(IMM)算法框架内,加强状态估计精度;引入强跟踪滤波器(STF)到UKF算法中,避免对强机动目标的过大时间延迟和跟踪性能差的缺点;提出虚拟检测函数法,在跟踪过程中自适应调整"当前"统计模型的机动参数,加大模型集与目标真实运动模式匹配概率。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

基于改进截断正态概率密度模型的防发散多尺度卡尔曼滤波

借鉴对机动频率建模的思想,对机动目标的截断正态概率密度模型进行改进,提出了一种改进的截断正态概率密度模型(ICN模型),并将防发散算法与多尺度估计理论结合,用克服滤波器发散的S(k)算法对基本的多尺度估计进行机动检测和相应改进,得到单模型单传感器系统的防发散多尺度估计算法,旨在减小噪声影响,减小机动目标模型不准确带来的跟踪误差,改善跟踪效果。     

舰艇机动穿越深海会聚区对潜艇探测研究

深海会聚区效应是深海水声传播显著的特征,并为远距离潜艇探测提供了有效途径。首先分析了深海会聚区形成的原因和条件,然后根据海区会聚区的预报距离和宽度,构建了舰艇采用两次机动穿越会聚区测算被探测潜艇的位置和运动要素模型,最后通过算例分析舰艇两次穿越会聚区的方法和求解潜艇运动要素和位置的过程,分析结果验证了舰艇穿越会聚区对潜艇定位方法的可行性。     

AUV分布式自主控制与使命管理方法

提出了一种AUV(Autonomous Underwater Vehicle)自主控制的分布式体系结构与使命管理方法.将自主控制系统分为若干采用慎思/反应混合模式的智能体.每个智能体不仅可以独立地处理事件和进行决策,还可以与其他智能体进行合作来完成复杂的AUV任务.基于该体系结构,研究了AUV使命管理的动态协作机制.利...