预测函数控制及其在导弹控制系统中的应用

介绍和分析了预测函数控制方法以及引入预测函数控制律的闭环系统的跟踪性能和鲁棒性等问题,并进一步研究了这一控制策略在某型战术导弹控制系统中的应用.通过仿真及与其他控制方法的比较,表明预测函数控制方法是一种计算简单、鲁棒性强、抑制干扰能力好、控制精度高的十分有效的控制方法.     

红外警戒系统点目标检测距离理论分析

给出了红外警戒系统点目标探测距离的计算模型与公式,分析了影响点目标探测距离的参数间关系,并得出有关目标提取算法及传感器参数选择的几点重要结论.     

小波理论在大型空间智能结构振动控制中的应用

采用最优控制理论设计智能结构主动振动控制器,针对大型空间智能结构的低频和密频的特性,基于小波尺度函数变换,设计了智能结构的传感器、致动器;最后通过针对某大型空间智能桁架结构的仿真,表明该控制方法是行之有效的。     

基于热物理仿真分析的红外点目标特征提取与识别

根据弹道中段空间目标和诱饵的表面温度分布规律，从热物理的角度分析了目标和诱饵的红外光谱辐射特性，指出了弹道中段目标和诱饵红外辐射特性的本质差别，并据此提出了红外目标识别中的特征基函数，用特征基函数构造红外点目标识别的四维特征矢量。仿真实验表明，这一特征矢量用于红外点目标识别非常成功。     

态势估计中一种基于最大后验概率估计的时间推理方法

态势估计中统计时间推理在许多应用中非常重要。Ｋｉｒｉｌｏｖ的基于极大似然估计（ＭａｘｉｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ＭＬＥ）的推理方法将未知时间变量看作常数，忽略了它的先验信息，估计方差较大。针对这一问题，本文首先建立了已知时间信息和未知时间变量之间的关系模型，这一模型可用来解释Ｋｉｒｉｌｏｖ的方法；然后在这一模型下，将未知时间变量扩展为随机变量，采用基于最大后验概率估计（ＭａｘｉｍｕｍａＰｏｓ－ｔｅｒｉｏｒｉＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ＭＡＰ）的方法进行统计时间推理。对两种推理算法的性能进行了分析和比较，发现在较宽的范围内，基于ＭＡＰ的方法性能优于基于ＭＬＥ的方法。     

基于神经网络的非线性控制系统自组织辨识

本文首先将自组织神经网络算法向一般化情形引伸，接着把自组织过程应用到一般非线性系统的动态过程分类，使得整个非线性系统能够按照输入输出样本空间的概率密度自组织，成为许多具有不同分类核心和感受野的线性子空间逼近。在此基础上，我们采用通用最小二乘算法，以子空间的非线性问题线性化误差作为依据，并进一步运用自组织神经网络的合作与竞争思想，最终得到一般情形的非线性系统的最小二乘辨识。仿真结果表明了本方法的可行性与优越性。     

神经网络的函数逼近理论

分析了将函数逼近理论与方法引入神经网络研究的必要性；从经典函数逼近与统计分析两方面详细地讨论了多层前馈网（ＭＬＰ）逼近能力分析的基本方法及结论；分析了正则理论观点下的径向基函数网络（ＲＢＦ）的逼近能力；讨论了ＲＢＦ网与多层前馈网在最佳逼近特性上的差异。文末指出了神经网络函数逼近的发展方向。     

如何形成和完善正确的运动技术

合理的运动技术，是最大限度地发挥人体潜能和完成运作的方法。不论什么项目，开始训练都应该是：“基本技能第一”、“基本技术第一”，正确的运动技术的形成必须完成以下几个方面的工作。     

基于可测度分析的雷达系统误差估计

建立了多部雷达情况下的系统误差观测模型,分析了系统的可观测度,得出可观测度不一定随观测数据的增多而增强的结论。在此基础上,通过数据筛选的方法,可以获得一个使系统可观测度增大的观测子集,用于误差估计。实验结果表明,使用本文的方法,可确保估计算法的有效性     

应用最大熵谱估计进行导弹系统的仿真模型验证

探讨了导弹系统仿真模型验证的定量方法。依据最大熵谱估计方法分辨力高的特点，分析其近似统计特性，分别给出了两个样本和两个正态总体的一致性检验方法。仿真结果表明，利用最大熵谱估计进行有效性检验是可行的。最后给出了一个应用实例，应用谱估计方法进行寻的制导导弹数字仿真模型验证