再入飞行器弹道系数的自适应估计

运用Kalman滤波方法对再入飞行器的跟踪问题进行了分析,在动力学噪声已知的情况下,给出了一种弹道系数的自适应估计方法;在动力学噪声未知时,给出了弹道系数和动力学噪声方差的自适应估计方法。仿真算例表明这种方法是合理有效的。     

基于模糊时间序列的时变动态系统模糊建模

要想建立结构不确定、参数时变的动态系统的模型是很困难的。改进了Song Chisson的模糊时间序列方法,并成功应用于时变动态系统的辨识与建模和自适应控制。仿真结果表明该方法计算量小,实时性好,能很快地跟踪系统的变化。     

交流异步电动机直接转矩控制系统的一种新型设计方案

将模型参考自适应控制、滑模变结构控制和人工神经网络控制应用到交流异步电动机的直接转矩控制系统中,从而可以改善系统的动态和稳态性能,提高了系统的鲁棒性.     

次优Sage滤波器的改进措施

针对次优Sage自适应卡尔曼滤波器存在的不足,提出了两种改进措施:通过对滤波器发散的综合抑制,提高了滤波器的数值稳定性;设计了一种新颖的附加伴随滤波器的并行滤波结构,消除了针对结果偏移现象,提高了滤波精度。     

可变形倾转四旋翼无人机设计与飞行验证

随着无人机平台技术的发展,新构型无人机设计成为国内外研究的热点。针对四旋翼无人机欠驱动、航时短等问题,提出了一种新型具有自适应折叠机翼的倾转四旋翼无人机平台设计方法。首先,介绍了当前国内外小型垂直起降无人机的研究进展;其次,详细介绍了该型无人机的总体和结构设计;然后,基于牛顿-欧拉法和典型的级联反馈控制方法对该无人平台开展建模和控制方法研究,并基于计算流体力学方法模拟和分析了该无人机的气动特性。最后,通过搭建原理样机、开展飞行试验,验证了该型无人机作为一种新型快速垂直起降平台的可行性和优势。结果表明,该平台的最大飞行速度和航时分别可达36 m/s与25 min。提出的设计方法对未来的新型垂直起降无人机设计具有借鉴意义。     

联合空时抗干扰天线阵的快速实现方法

联合空时抗干扰方法,性能优于单纯的空域或单纯的时域抗干扰,但是由于其计算复杂度大,实际应用受到一定限制.针对这一矛盾,在MSNWF基础上,通过分析抗干扰天线阵观测信号协方差矩阵的Toeplitz特性,构造高维Toeplitz矩阵,利用FFT技术,提出一种联合空时抗干扰天线阵的快速实现方法.计算量的比较结果表明该方法可以大大降低STAP的计算量,使得联合空时抗干扰技术的实际应用变得更容易.     

无缝GPS／INS组合导航系统的设计与实现

针对GPS卫星信号失锁条件下GPS/INS组合导航性能大幅度下降的缺点,设计了一种基于ANFIS的无缝组合导航方法,当卫星数目不低于4颗时采用伪距,伪距率的卡尔曼滤波算法,一旦卫星数目少于4颗时采用ANFIS系统估计导航误差,抑制INS的误差积累,从而实现无缝导航.动态车载实验表明,该方法切实可行,相对于传统的紧组合方法,有效地提高了组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.     

自适应学习率的小波神经网络逼近算法

提出一种自适应学习率的小波神经网络算法,从根本上解决了小波神经网络学习率的取值和收敛速度慢的问题,并有效地克服了小波神经网络易陷入局部极小的缺点,仿真实验表明,提出的学习算法可靠,学习率能够随着网络的运行参数而自动变化,无需任何人为调整,克服了小波神经网络学习率靠人为试算选取所带来的问题.采用该种改进算法用于非线性函数逼近明显优于同等规模的固定学习率的小波神经网络.     

基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器

为弥补传统联邦滤波器实用性不好,缺乏对对象模型和传感器噪声的自适应估计能力的缺陷,利用自适应Kalman滤波算法的思想,结合联邦滤波器本身的算法结构,对联邦滤波器进行改进,使之具有很强的自适应性,能够自适应地计算出模型噪声和传感器噪声的协方差阵.给出了基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器的计算架构,其他优秀的自适应算法均可按相同的方式加入该架构中.最后通过仿真计算验证了该算法的有效性.