基于GS算法的圆柱共形微带阵列自适应零点形成

运用GS算法研究了圆柱共形微带阵列天线的自适应零点形成.根据腔模理论和逐元法得到圆柱共形微带阵列天线的方向性函数,将GS算法运用于共形阵列进行自适应零点形成.仿真结果表明,采用GS算法的圆柱共形微带天线阵列能准确地在干扰方向形成零陷.     

基于神经网络的机动目标自适应跟踪算法

非机动或弱机动目标的跟踪精度和稳定性问题一直困绕着人们,根据机动目标"当前"统计模型和均值与方差自适应滤波算法,建设性提出了基于神经网络的机动目标自适应跟踪算法,并以仿真实验给予了验证.     

一种运动自适应去隔行中值滤波算法

在分析了现有各种去隔行算法的基础上,提出一种基于边缘的中值去隔行运动自适应算法。对运动部分,采用在最大相关性方向上进行中值滤波。实验证明,算法充分利用了图像时间和空间上的信息,有效克服了传统算法去隔行后图像边缘不够平滑,出现锯齿,对噪声敏感的不足,该算法占用硬件资源少,运算复杂度低,易于硬件实现。     

基于Laguerre滤波的雷达通道均衡方法

传统雷达通道均衡采用自适应FIR滤波器作为均衡器,当理想脉冲响应序列很长时,其逼近效果不理想,计算量大。Laguerre滤波器兼具FIR和IIR结构的优点,通过在单位圆内固定一极点保证了系统的稳定,又因为引入了全通滤波环节,使其能够用较少的阶数逼近长脉冲序列响应。推导了Laguerre滤波器的自适应算法,并将其应用于雷达通道均衡中,仿真实验也证明了它与传统的FIR结构相比,用更少的系数获得了更优的对消比,达到了更好的均衡效果。     

基于均值漂移交互多模型粒子滤波算法

针对交互多模型粒子滤波计算量大的问题,将视觉跟踪领域的均值漂移算法(Mean Shift)与交互多模粒子滤波(PF)算法相结合,该算法利用均值漂移算法在重采样之后将粒子收敛到靠近目标真实状态的区域内,在提高定位精度的同时减少所采用的粒子数,减少了算法的运行时间.通过被动跟踪仿真实例,同时使用均值漂移粒子滤波与传统粒子滤...     

基于神经网络自适应PID的无人机编队避障飞行控制研究

针对无人机编队避障飞行控制难题,研究了无人机编队避障航迹规划与智能控制技术.首先,提出一种基于改进人工势场法的无人机编队航迹规划算法,利用改进势场函数和引入"随机波动"法等手段,解决了传统人工势场法用于无人机编队航迹规划时遇到的无法到达目标点以及局部最小值问题,并提升了传统算法航迹规划的快速性和鲁棒性.其次,设计了一种...     

双电机同步消隙伺服系统的鲁棒滑模控制策略

针对常见的双电机同步消隙伺服系统电流环、速度环、位置环控制结构,提出一种鲁棒性更强、响应速度更快的简化控制策略.利用反步递推理论设计了伺服系统的位置控制器,由经指令滤波处理后的参考位置指令直接计算出力矩信号传递至电流环,简化了系统的控制结构;在反步控制器设计过程中引入积分非奇异终端滑模面,克服了线性滑模的抖动问题,并使...     

一种新的线性最优滤波器的设计与研究

针对一类未知机动目标设计了一种线性最优滤波器.该滤波器采用有限记忆模型作为滤波模型,模型参数用动态最小二乘方法辨识得到.由此得到的滤波器称为基于辨识有限记忆模型的线性最优滤波器.有限记忆模型克服了时间多项式模型(如CV模型、CA模型、Singer模型等)对目标物理特性的依赖性,它从目标运动轨迹入手对目标运动特性进行描述,更适合于战场未知目标的跟踪滤波.通过原理分析和Monte Carlo仿真实验验证了该滤波方法的有效性,并且和Kalman滤波方法进行了比较.     

机动目标跟踪的非线性算法

卡尔曼滤波器对线性高斯滤波问题能提供最优解, 而对目标运动模型、观测方程等要求的非线性就不再适合,提出了一种机动目标自适应非线性粒子滤波算法-" 粒子滤波器"(Particle Filters PF)法, 这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型, 分析比较了粒子滤波(PF)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF) 的滤波精度、运算量等方面指标.给出了基于典型非线性模型的算法仿真, 仿真结果表明粒子滤波新方法优于EKF对机动目标跟踪.     

单神经元自适应PID的寻北转位控制技术

研究捷联式寻北仪中的转位控制技术.采用基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制方法实现寻北转位的计算机控制,设计了转位伺服系统的组成结构及实现单神经元自适应PID控制器的方法.仿真表明,所设计的转位伺服系统不仅能满足定位精度的要求,而且具有响应速度快、抗干扰能力强、鲁棒性好等特点.