有限时间制冷机生态学的优化性能

本文研究非线性传热Ｑｏ∝（△Ｔ）￣ｎ条件下的内可逆卡诺制冷机,给出可逆与不可逆循环的制冷量之间的关系式,由此建立了制冷机生态学的优化目标Ｆ,并求得Ｆ与制冷系数的最优关系,最后讨论制冷机生态学的工作优域,为更有效地利用能量和保护自然资源提供新的依据。     

时变最优条件数的目标要素解算方法

纯方位目标跟踪是一个典型的非线性问题,伪线性跟踪估计器是理论和工程上解决该问题的一类重要方法。针对纯方位观测模型伪线性化后,系统存在弱可观测性问题,提出了一种时变最优条件数的目标要素解算新方法,理论上给出了一个改善系统可观测性的最优乘数因子。在系统条件数和参数估计的收敛概率两个方面,数值仿真和实验数据验证都表明新方法要优于经典纯方位伪线性化方法。     

基于对比度最优的VCO调频非线性误差估计与校正方法

针对VCO调频非线性误差的准确估计与校正问题,提出一种以一维距离像对比度最优为准则的自适应估计与校正方法。本方法建立引入温度变量的VCO频率特性模型,并据此估计出某一温度值对应的调频非线性误差,在对中频回波进行误差补偿和一维脉压后,以一维距离像的对比度最优作为迭代收敛准则,实现调频非线性误差的最优估计与校正。仿真和实测数据结果表明,该方法充分考虑了温度因素对VCO输出频率的影响,能够在不增加硬件复杂度的前提下,通过算法实现对调频非线性误差的估计、跟踪与补偿。与传统基于硬件电路进行估计或校正的方法相比,新方法无需由硬件组成闭环估计通道,且具有实时性强、运算量小、补偿精度高的优点,对于克服实际工程应用中VCO器件的参数漂移问题具有重要指导意义。     

面向非广域目标的无人机对峙跟踪方法

针对无人机对峙跟踪非广域目标问题,开展目标状态估计与无人机制导方法研究。首先建立非广域地理环境模型,将非广域地理约束作为伪观测方程引入粒子滤波器的观测方程。其次,鉴于目标在运动过程中可能受到多个模型的约束,采用交互多模型滤波算法进行状态估计,即每个模型对应的受约束粒子滤波器并行工作,并对多个滤波器估计结果进行加权,得到更精确的目标运动状态估计值。然后,提出时间最优导航向量场,通过计算期望航向角,引导无人机快速收敛至目标极限环。最后,仿真实验表明,受约束粒子滤波-多交互模型算法相比于传统的滤波算法,估计精度提高了20%,时间最优导航向量场方法相比于传统的导航向量场方法,引导效率提高了15%,所提方法可更有效地用于解决非广域目标对峙跟踪问题。     

基于最优未知输入观测器的BIT降虚警技术

针对基于模型的机电控制系统BIT中的虚警问题,分析了系统中的信息不确定性和产生虚警的机理,基于最优未知输入观测器方法设计了BIT故障检测诊断系统,该系统对信息不确定性具有较强的鲁棒性,能够充分地抑制虚警。在某机电跟踪与稳定伺服平台BIT系统上进行了试验研究,结果表明机理分析正确,所提方法有效。     

纯方位目标定位的观测者的最优轨迹

纯方位目标定位问题是从一系列噪声方位量测中估计一固定目标的位置,尽管在理论上,即使在没有观测者机动时,此过程亦是可观测的,但是通过适当利用观测者的运动以增加可观测程度可以使得估计性能(例如精度,稳定性和收敛速度)得到很大的提高。本文提出了纯方位固定目标定位的观测者的最优轨迹。这里所介绍的方法是基于使费歇尔信息矩阵(FIM)的行列式最大化,条件是:(例如,目标的防御系统)影响观测者轨迹,状态受限制。用直接最优控制的数值方法,包括最近介绍的微分包含的方法(DI)来求最优控制问题的解。运用熟悉的斯坦斯费尔德和最大似然(ML)估计器进行计算机仿真,结果表明运用观测者的最优轨迹所得到的目标位置的可估计性得到很大的提高     

纯方位跟踪中最优观测者轨线及其跟踪性能研究

研究纯方位目标跟踪系统对常加速目标跟踪时最优观测者轨线及其跟踪性能问题。基于最优控制理论建立最优观测者轨线的优化模型,运用解析法得到距离精度准则下常速率观测者最优航向的必要条件,通过仿真讨论了观测者轨线对目标跟踪性能的影响。仿真结果表明,观测者沿距离精度准则下的最优轨线机动,可提高对目标距离的估计精度。     

三维空战次最优火控模型

针对三维空战,应用强迫奇异摄动理论解决了追逃最优策略无法求解的难题,建立起了三维中距空战的追逃次最优火控模型.该模型的突出特点是最优解具有闭环形式,可以在线完成.仿真结果表明:该火控模型可以准确地实现对目标的三维攻击,并且避免了求解最优控制中经常出现的两点边值问题,使数值计算量大为减少.