智能天线的原理、自适应波束形成算法的研究进展与应用

智能天线是当前通信领域的研究热点之一。阐述了智能天线的基本原理 ,介绍了上行链路窄带自适应波束形成算法 ,对自适应波束形成算法进行了分类 ,较为详细地讨论了各种算法的特点 ,介绍了智能天线的研究进展状况和智能天线的应用     

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     

一种修正的机动目标模型及自适应滤波算法

在"当前"统计模型的基础上,通过修正目标加速度的概率分布、机动加速度与方差的自适应关系及过程噪声协方差矩阵,提出了一种修正的机动目标模型及其自适应跟踪算法。理论分析和仿真结果表明,该模型能够准确描述目标的各种机动情况,跟踪算法具有良好的跟踪性能,具有实际应用价值。     

控制系统设计的模型参考逆方法及其在火控系统中的应用

给出了一种基于模型参考最优化方法和逆系统设计方法的鲁棒控制系统设计方法,并将其同模型参考自适应方法和逆系统方法进行了比较。将这一方法应用于某舰炮控制系统设计的仿真研究结果表明,该方法不仅简单易行,鲁棒性强,而且具有极好的控制效果     

再入弹道参数自适应估计

本文研究再入弹道参数的自适应估计。所采用的方法对动力学模型噪声的未知统计特性进行补偿,并对状态参数与测量设备的系统误差交叉进行估计。仿真结果表明,无论是状态参数的估计还是测量系统误差的估计,都具有较高的精度。     

关于自适应滤波技术的一些思考

本文研究工程实践中应用Ｋａｌｍａｎ滤波时出现的滤波异常现象。文中从滤波异常的检测出发,由此构成动力学噪声方差阵的自适应估计。对于常用的衰减记忆滤波,提出了衰减因子的自适应确定方法,对于未知的动力学噪声和观测噪声的方差阵,运用Ｂａｙｅｓ－ＭＬ估计方法给出了递推估算方案。对于构造自适应滤波的技术途径,提出了一些看法。     

机动目标模型研究与发展综述

对机动目标模型的研究与发展进行了回顾,指出了各个模型的局限性,重点对Singer模型和“当前”统计模型的优缺点进行了分析,并得到有意义的结论;最后指出了未来机动目标模型研究的方向和趋势。     

型号项目工期风险管理决策模型与自适应遗传算法

针对型号项目的过程特点,建立了型号项目工期风险的管理决策模型。模型考虑了型号项目中活动重叠、活动迭代、活动执行时间的不确定性和可更新资源总量等重要的工期风险影响因素。从模型的特点出发,给出了问题求解的基于自适应遗传算法的仿真优化方法。算例显示,该算法能较好地求解本文的工期风险管理决策问题。     

神经网络的单滤波器目标跟踪算法

当前统计模型及其自适应滤波(CSMAF)算法是机动目标跟踪中的一种有效方法.但该方法对目标机动加速度极限值有依赖,并且对弱机动目标跟踪的精度不高.为解决这一问题,利用一种改进的加速度方差自适应调整公式克服了对加速度极限值的依赖,同时利用神经网络对滤波参数信息进行融合,自适应调整过程噪声.仿真结果表明,该方法有很好的机动...     

双变因子LMS自适应滤波算法

为提高最小均方(LMS)自适应滤波算法的性能,在步长因子与误差信号满足一种改进的Sigmoid函数关系式的基础上,提出了一种双变因子控制下的变步长LMS自适应滤波算法。该算法具有初始状态收敛速度快、稳定状态均方误差小、抗噪声性能好、适应系统跃变能力强的优点。计算机仿真结果验证了该算法的优越性。