一种基于自适应滤波的三相有源电力滤波器的检测算法

对电力有源滤波器现有的几种检测算法进行了而单的分析,针对目前在电力有源滤波器中应用较广 泛的瞬时无功功率理论检测法中存在的问题和不足,提出了一种基于自适应滤波理论的三相并联型电力有 源滤波器的新型检测算法,并用 Ｍａｔｌａｂ中的Ｓｉｍｕｌｉｎｋ对基于此算法的有源滤波器进行了建模和仿真．     

气动伺服控制系统的自适应模糊控制器的研究

介绍了一种新型的自适应fuzzy PD控制器 ,并研究了它在气动伺服位置控制系统中应用的适应性问题和非线性摩擦力的补偿方法 ,提出了一种新的模糊逻辑控制补偿算法 .它通过一个自适应模型参数Ma的调整控制 ,提高了气动伺服系统的控制精度 .试验结果表明 :与传统的控制方法相比较 ,自适应fuzzy PD控制器具有动态性能好、自适应能力强和位置控制精度高等优点 .     

IIR系统的自适应横向滤波辨识

用自适应线性组合器匹配IIR型离散系统,通过拟合系统传递函数来辨识系统参数;比较了该法与自适应递归算法的动态性能,数值仿真结果证明该法的有效性.     

一种基于残差的自适应多模型算法

提出了一种基于残差的自适应多模型算法,其基本思想是通过残差的大小来分配多模型中单个模型在整体估计中的权重.本算法无须机动检测,从理论上避免了延迟.通过Monte Carlo仿真表明本算法的有效性.     

基于证据理论的自适应协同方法在打击目标 排序中的应用

针对指挥员在选择及对打击目标排序时会产生不同结果,采用证据理论进行了协同。以各指挥员的判断作为证据理论的识别框架,采用证据加权法及对各证据的合成,确定了证据的基本可信度分配,降低了各证据间的冲突,筛选出肯定的证据,达成指挥员决策的自适应协同,实现对打击目标更为合理的排序。     

GPS单孔径双极化天线抗干扰算法与性能分析

设计了一种利用单孔径双极化天线进行GPS自适应抗干扰的方法,并对算法的性能进行了详细的分析.新方法在不降低卫星信号质量的前提下,仅占用单个天线位置,就可以对付窄带或宽带干扰,为增强安装受限装备的导航抗干扰能力提供了一种新的解决方案.仿真结果表明,新方法可行、有效.     

空间机器人抓捕任务的六自由度同步控制逼近策略

利用空间机器人抓捕目标卫星是航天器在轨服务的主要模式之一.针对空间机器人对无控旋转卫星的抓捕逼近问题,为了提高适合抓捕的时间范围,研究了六自由度(6-DOF)同步控制逼近策略.采用修正罗德里格斯参数描述姿态,给出了无控旋转卫星的运动模型;假设空间机器人采用动量轮控制姿态,通过分开处理轨道同步和姿态同步建立了6-DOF同步控制问题模型;考虑惯量参数的不确定性,利用自适应输出反馈控制原理,分别推导了轨道同步和姿态同步跟踪控制律.仿真算例表明在空间机器人惯量参数不确定和摄动作用下可以有效实现同步跟踪.     

一种稳健的自适应IIR陷波器复数级联算法

针对背景噪声中多个复正弦信号的提取问题,提出利用二阶陷波器复数算法的级联来实现,并给出了一种自适应级联算法.基于对软件复杂度和计算量的考虑,在这种算法的基础上又给出一种改进的二阶自适应陷波器级联的复数算法,大大降低了系统复杂度和计算量.仿真实验表明,两种陷波器级联算法均能很好地提取背景噪声中的复正弦信号,并准确估计复正弦信号的频率.     

基于神经网络的混合双滤波器自适应目标跟踪算法

在分析近期基于神经网络数据融合的目标跟踪算法的基础上,结合一种新的自适应滤波模型(NAF)和速度估计自适应跟踪算法(AVE),提出了基于神经网络混合双滤波器的机动目标自适应跟踪算法(NHDF).该算法通过在线自动调节网络输出进行过程噪声方差融合,降低了现有算法因系统方差的调整不当而带来的精度损失.理论分析及仿真结果证明,与"当前"统计模型、速度自适应模型和新的自适应模型算法相比,该算法具有跟踪精度高,自适应能力强的优点.     

基于遗传算法的低探测概率稳态滤波器优化

低探测概率机动目标跟踪α-β-γ滤波器收敛速度和精度是一对难题.通过对目标机动域的划分,提出基于遗传算法稳态α-β-γ滤波器的参数优化.在滤波计算中,根据目标机动估计值并结合跟踪波门的设定实时调整滤波器参数.通过在目标位置信息可测条件下的稳态滤波仿真表明,经优化的α-β-γ滤波器跟踪精度和收敛速度显著提高,较好解决了滤波环境恶劣时稳态滤波跟踪问题.