一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法

高超声速飞行器是近年来各国大力发展的新概念飞行器,针对其飞行运动轨迹难以进行高精度跟踪这一问题,结合神经网络强大的自适应和自学习能力,提出了一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法.其核心是在当前统计模型的基础上,利用BP神经网络与卡尔曼滤波相结合进行滤波器设计,实现对高超声速飞行器高精度跟踪.最后通过仿真试验进行比较,验证...     

基于二维目标的增强检测与舷角约束导引方案

针对无人水面船不确定水域的特定目标搜索与可控角度导引问题,探索了基于YOLO的目标检测方式以及基于舷角约束的导引控制方法。在分析水面海雾等不确定条件基础上,设计相关滤波器并采用改进式YOLOv5算法对目标特征提取,并结合相机深度信息进行坐标转换实现对水面目标的检测定位;在导引规划中,改进传统比例导引为滑模变结构导引控制,实现高机动性目标舷角约束制导。控制系统设计上,采用TCP/IP结合ROS机制,打造了针对视觉信息处理的舷角约束末端制导系统。最终借助Autolabor无人系统平台完成了二维模拟实验验证,目标导引误差结果为1.54%,证明了该方法的有效性和可行性。     

基于MPC和ESO-DO的四旋翼轨迹跟踪控制

针对扰动作用和模型不确定性下四旋翼无人机精确轨迹跟踪控制问题,提出了一种主动干扰抑制和模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)策略。模型预测控制器通过扩张状态观测器(Extended State Observer, ESO)和扰动观测器(Disturbance Observer, DO)来估计和补偿干扰,从而实现位置环精确控制。在存在外部干扰和参数不确定性的情况下,通过仿真实验,证明了所提出的方法提高了对建模误差和干扰的鲁棒性,同时实现了对参考轨迹的平滑跟踪。     

一种自适应变结构交互式多模型算法

针对机动目标跟踪问题,提出了一种自适应变结构交互式多模型算法。对滤波问题进行了简单描述,并给出了交互式多模型算法的数学模型;建立了一种新的变结构交互式多模型算法的精确模型,模型子集之间并行独立运行,通过选取概率最高的模型子集的状态估计作为最终的估计结果;在变结构交互式多模型算法基础上进一步设计了自适应变结构交互式多模型算法,该方法提高了模型子集和目标实际机动模式的匹配程度,从而提高了目标跟踪精度。仿真结果表明,自适应变结构交互式多模型算法的跟踪效果优于其他方法。     

融合视觉图像处理的目标识别技术在移动机器人中的应用

为了提升移动机器人的运动人体识别效果,研究利用Faster-RCNN-KF对动态人体图像进行实时跟踪,并结合Facenet-MTCNN实现跟踪对象人脸识别。运动人体跟踪检测实验和人脸识别测试结果显示,Faster-RCNN-KF算法跟踪误差仅为0.000 5 m,且跟踪响应速度和误差更正速度较快;Facenet-MTCNN目标识别算法在训练中的分类精度最高能够达到99.15%,分类中的时间延迟为0.01 s,能够有效识别跟踪对象的身份信息。研究结果表明,视觉图像处理技术能够实现人体的有效跟踪检测,并能对不同身份的跟踪对象进行人脸识别,对移动机器人跟踪与识别技术发展具有重要价值。     

一种面向无人侦察机的通信受限干扰源跟踪方法

复杂战场环境中无人侦察机对干扰源的跟踪面临着信号干扰能量强、干扰源数量多、信道容量受限制、通信信道被攻击等难点。为提升无人侦察机对干扰源的跟踪能力,提出了一种从测向直接到跟踪的两段式干扰源跟踪方法。首先,对干扰源的动态、无人侦察机集群的观测模型和信道模型进行建模;其次,阐述了基于集贝叶斯滤波器的从测向直接到跟踪的两段式干扰源跟踪方法,通过规避定位过程,减少跟踪误差;再次,对通信受限信道模型进行了建模,并将其引入到所提出的方法中,实现了对通信受限时干扰源跟踪的一体化表征及求解;最后,采用仿真实验验证了所提方法的可行性与优越性。研究可为无人侦察机对干扰源的跟踪提供新思路。     

班组遥控武器站模糊自适应滑模位置控制器设计

针对班组遥控武器站位置伺服系统发射冲击力矩大、负载变化范围广和伺服精度要求高等特点,提出了一种模糊调节的位置伺服系统滑模控制策略。该策略选用了一种新型的带有积分的滑模面,模糊调节部分采用单输入双输出的结构,应用模糊规则调节新型快速终端滑模型趋近速率来削弱滑模抖振。分别进行了常值负载干扰、系统参数摄动、时变负载干扰和跟踪误差仿真实验。仿真实验表明,该控制策略的稳定性和伺服跟踪性很好,对参数摄动和负载干扰的鲁棒性很强。     

对装备可计量性的思考

本文在提出可计量性的定义与对可计量性理解的基础上,梳理了可计量性与装备"五性"的关系,分析了可计量性研究对计量保障的作用,以及可计量性在武器装备全系统全寿命周期中的作用,并对如何开展在研和现役武器装备的可计量性研究提供了思路。