适应任务的模块化卫星快速构建优化决策方法

如何根据应急航天任务,在满足各种约束的前提下,从型号众多、能力各异的卫星平台及有效载荷中快速决策效费比最佳的卫星构造方案引起了越来越多的关注,这就是适应任务的模块化卫星快速构建优化决策问题.在深入分析该问题特点的基础上,建立优化决策数学模型,提出基于遗传算法的优化决策方法,为处理遗传算法迭代过程中产生的不可行解引入基于...     

基于单神经元PID的方位保持仪温控系统的仿真

由于方位保持仪的核心元件陀螺易受温度的影响,常采用温控系统控制其工作的环境温度来保证它的精度与性能.通常采用的传统PID控制方法虽然简单,但由于系统存在非线性因素,控制效果不是很理想.提出一种基于单神经元自适应PID的控制算法,利用单神经元的自学习,自适应能力,实现对方位保持仪温控系统的快速实时在线控制.仿真结果表明该方法优于传统的PID控制算法,是行之有效的.     

基于神经网络的模型参考自修复飞行控制

提出了一种基于模糊神经网络的模型参考自修复飞行控制结构,并对所使用的BP网络学习算法进行了分析改进.对比非故障和故障状态下的飞行仿真结果表明,改进后的自修复飞行控制方法可以有效地抑制神经网络的"过学习"现象,减小了对神经网络辨识器精度的依赖程度,在故障条件下的补偿作用非常明显,达到了自修复飞行控制的目的.     

基于自适应积分滑模的无人机编队控制器设计

针对一类受有界干扰影响的无人机编队系统控制器设计问题,基于自适应积分滑模控制框架,提出了一种新型的无人机编队控制器设计方法.通过引入自适应律对扰动上界进行估计,并在控制器中消除了扰动的影响,通过Lyapnov方法对所提出闭环系统的稳定性进行了仿真及分析.仿真结果表明,本文所提出的控制器在保证系统具有一定鲁棒性的前提下完...     

交互多模自适应容积Kalman滤波算法设计及履带车辆跟踪应用

为满足履带车辆作为机动目标的实时跟踪和对目标速度、航向角的准确估计,针对测量值含有相关乘性噪声,采用新息分析法依据噪声相关系数已知和未知改进容积Kalman滤波算法。考虑到单模型滤波器难以准确地实现机动目标的跟踪,采用交互式多模型算法对履带车辆运动轨迹进行描述,提出一种交互式多模自适应容积Kalman滤波算法。仿真表明交互式多模型自适应容积Kalman滤波算法对车辆机动具有稳定的跟踪效果且乘性噪声得到有效处理。     

短波通信技术发展及分析

短波通信目前依然是不可替代的有效通信方式,其在灾区应急、航海远程通信、军事通信等领域有着广泛的应用.本文简要概述了短波通信的发展历程,并给出了存在的问题和未来发展方向的预测.     

本质流形上的自适应运动估计

分析了计算机视觉中一种新的运动估计模型,将运动估计作为一个参数定义在"本质流形"上的非线性系统参数辨识问题。针对基于离散处理和连续处理方法得到的"本质流形",提出了一种新的、统一的自适应推广卡尔曼滤波算法,在"本质流形"的局部坐标系上进行运动估计。仿真结果验证了该算法的正确性。     

用标准化,模块化,软件可编程技术设计短波抗干扰数字电台

本文分析比较我军、外军短波通信现状、动态和差距,根据短波抗干扰数字电台总要求和 目标,提出用标准化、模块化和可编程技术的设计思路和内涵,强调作战体系结构、系统体系结构、技术体系结构的相互关系,以及在技术体系结构基础上引用／选用标准和制订工程标准的重要性。论述了短波数字信道机统一体制的必要条件,并着重数字抗干扰技术、数字话音编码、数字安全保密体制的论证。为制定短波抗干扰数字电台工程标准作技术储备。     

基于协方差矩阵重构的方向图保形算法

现代雷达探测过程中需要采用自适应波束形成技术,在干扰处形成零陷从而消除干扰的影响。然而,波束产生零陷的同时也会导致主瓣波束产生畸变,严重降低了目标检测能力,针对波束保形问题,提出了一种具有波束保形的(worst-case performance optimization, WCPO)最差性能最优化算法。该算法通过对空间中不包含目标信号的区域进行积分来获得一个重构的干扰-噪声协方差矩阵,接着引入一个二次惩罚项使得重构的协方差矩阵满足凸优化条件,最后通过凸优化理论得到权矢量的最优解。区别于传统WCPO算法,该算法在相同条件下有着更高的输出信干噪比(signal-to-jamming noise ratio, SINR),并能在主瓣同时存在多个干扰,且不需要干扰信号先验信息的情况下实现主瓣波束保形。仿真验证了算法的有效性。     

无人机-无人车空地无人集群系统多任务协同控制

针对无人机-无人车空地无人集群系统多任务控制问题,开展了一种多任务协同控制的自适应鲁棒控制方法研究。首先,根据多任务控制问题的不同情况,确定系统的动力学模型及控制目标。其次,通过伺服约束的形式描述了被控系统需要遵循的约束,将多项控制任务所建立的约束进行整合,并建立约束跟随误差χ。随后提出了一种自适应鲁棒控制方法,并设计自适应律抑制系统中存在的不确定性,保证系统在复杂不确定性干扰下,仍具有较好的控制精度和系统稳定性。仿真结果表明,所提控制方法相比于LQR控制能够在较大不确定性影响下完成无人机-无人车空地无人集群系统控制中的多任务协同控制,不仅使相关各类误差在5 s内快速收敛至0,还能够使系统具有良好的控制性能。