突发威胁下的无人机动态航迹规划研究

针对突发威胁下无人机动态航迹规划的问题,提出了一种避开突发威胁的动态规划算法。利用A*算法生成全局最优航迹并进行平滑处理。当遇到突发威胁时,利用三次样条的二阶连续性及边界条件进行局部航迹规划,能够生成一簇候选路径,根据候选路径中心线与突发威胁中心线之间的夹角对候选路径簇进行旋转调整,使其路径簇完全包围突发威胁且具有对称性。最后综合考虑安全性、平滑性和连贯性的3种代价函数,建立总代价函数,选择出最佳的规避威胁航迹。实验结果表明,该算法能够在众多候选路径中选择出一条完全避开障碍安全平滑的较优航迹,且耗时短,实时性较强。     

基于高斯和粒子滤波的AUV水下地形辅助导航方法

针对自主式水下无人航行器(AUV)长时间潜航时的精确导航定位需求,以多波束测深系统为水下地形测量设备,提出一种基于贝叶斯估计的AUV水下地形匹配导航模型。针对贝叶斯滤波后验概率密度函数的求解问题,用高斯混合密度函数近似状态的后验概率密度函数,提出了基于高斯和粒子滤波的水下地形匹配导航方法。基于多波束测深数据的回放式仿真试验表明,提出的方法可以有效近似地形匹配的贝叶斯滤波模型,具有良好的实用性。     

基于反正切函数的测试性分配方法

针对现有主流测试性分配方法存在的分配指标过低和过高等不合理问题,分析认为其根源在于现有方法采用线性分配函数,而该函数不符合测试性指标提升规律,为此,构造了一种基于反正切函数的测试性分配函数,设计故障检测率与故障隔离率指标的分配算法,开展案例应用并与经典故障率分配法和综合加权分配法进行对比分析,结果表明随着分配权重(故障率)的变大,本方法分配指标的增幅逐渐减小,不会出现极低指标和超1指标的不合理情形。     

空间飞行器的姿态和扰动抑制控制器设计

针对存在参数不确定性和外部非线性系统干扰的刚性空间飞行器,采用Rodrigue参数描述的飞行器姿态模型,利用自适应控制方法处理了转动惯量矩阵中的参数不确定性;基于输出调节理论,设计了一个动态补偿器来估计外部非线性系统产生的干扰信号,结合Lyapunov稳定性分析方法设计了自适应状态反馈控制器。通过数值仿真可知,空间飞行器系统状态全局渐近稳定,设计的非线性内模可完全估计外部非线性干扰,验证了控制器的有效性和可行性。     

一类非线性反馈系统的自适应输出调节

研究了一类不确定非线性系统的全局鲁棒性输出调节问题。通过调节器的拓展方程可解性的假设,来建立非线性的内模,估计非线性未知外部扰动系统,从而将输出调节问题转化为镇定问题;结合Lyapunov函数和自适应理论来设计控制器,解决一类非线性输出反馈系统的输出调节问题。最后,仿真结果验证了所设计的控制器的有效性。     

带任意泛函约束的多项式再生核的计算

讨论多项式再生核的构造与计算,指出了带任意泛函约束的多项式再生核可由带初值约束的再生核取两次投影余项而得到,并建立了具体的计算方法.     

基于子阵结构的相控阵MIMO雷达分辨能力分析

在阵元总数一定的情况下,不同的子阵划分方式和布阵间距对不同子阵发射正交波形,子阵内发射相干波形的相控阵-MIMO雷达系统的分辨力的影响,首先通过相控阵-MIMO雷达的信号模型推导出其广义模糊函数,然后以此分析子阵结构对距离、多普勒、方位三维分辨力的影响。仿真结果表明,在阵元总数一定的情况下,子阵越多,系统距离分辨力越高,子阵越大,多普勒分辨力越高,子阵间距满足一定条件才能有较好的系统分辨力。这些结论对相控阵-MIMO雷达子阵结构设计具有指导意义。     

防空系统中空中目标威胁评估方法研究

针对当前对空中目标威胁评估研究的不足,提出了一种防空系统中评估目标威胁度的新方法,其思想在于将空中目标的威胁因子分为定量指标和定性指标,其中定量指标包括目标速度、目标高度等可以直接获取的指标,该部分指标通过隶属函数直接得到威胁值;定性指标包括目标类型、目标意图等不能直接获取的指标,通过贝叶斯网络进行推理以得到静态威胁值。最后通过AHP 方法对各个指标威胁值进行加权得到总威胁值。该方法的特点在于定性分析与定量分析的结合,通过仿真算例验证了该方法的有效性与可行性。     

基于区间直觉模糊集的目标优先级求解方法

针对复杂防空作战环境下多目标优先级难以准确评估的问题,提出了基于区间直觉模糊集理论的目标优先级求解算法。首先系统分析了影响目标优先级的因素以及各影响因素与目标优先级之间的非线性关系。其次,对区间直觉模糊集的得分函数和精确函数进行了改进,考虑了犹豫度信息对决策结果的影响,并且提出了基于得分函数和精确函数的目标优先级求解算法。最后通过仿真算例验证了算法的有效性。     

对流层散射下MPLS重路由信号去噪研究

针对对流层散射信道MPLS重路由信号数据含有噪声的问题,分析了Facility重路由原理和MPLS标签转发过程,引入小波阈值去噪算法对含噪声标签信号数据进行处理。利用一种随分解层数变化的阈值和折中阈值函数规则,来解决传统算法中的阈值确定和阈值函数选取存在的问题,针对折中阈值函数规则中参数a的确定问题,利用模拟数据,以信噪比(SNR)为目标函数,采用定步长变a形式,从而得到去噪效果最好时对应的a值,并用实测数据加以验证。仿真结果表明,改进后的算法在信噪比上有1.5 d B~3.4 d B的提高,均方差(RMSE)下降约0.01~0.03,为路由修复信号的去噪提供一种可行的方案。