一种新型的随动系统变结构模糊位置控制器

将变结构自适应PID控制及模糊控制两种控制技术相结合,设计了一种新型的变结构自适应模糊PID位置控制器。采用变结构自适应PID控制器进行误差控制,对前馈参数采用模糊控制方法进行在线整定,实现了前馈补偿与误差控制的精确匹配,进一步抑制系统抖动现象,提高系统跟踪精度。试验结果表明,将变结构自适应模糊PID位置控制器应用于数字交流随动系统的位置控制中,既能保证系统的稳定性和快速性,又具有很好的跟踪精度,较好地解决了随动系统跟踪精度、稳定性、快速性要求高,参数难以相互协调匹配的问题,大大改善系统闭环响应的品质,提高了系统的控制性能。     

基于相位相关和自适应阈值的图像亚像素配准

针对图像的亚像素配准问题,提出了一种基于相位相关和自适应阈值技术来计算图像间平移参数的方法.先通过传统的相位相关技术得到图像间的整数平移参数,接着引入由整数平移参数自适应确定的阈值来消除相位相关矩阵的主导奇异向量中相应的高频部分,最后使用主导奇异向量剩下的部分来估计非整平移参数.实验结果证实了这一方法具有较高的配准精度和鲁棒性.     

基于多维直方图的mean shift运动目标跟踪算法

讨论了一种红外图像序列的运动目标跟踪算法.以mean shift为核心,即在连续图像序列中对比运动目标的直方图.在可见光的视频中,利用目标的颜色直方图进行跟踪.在前视红外图像序列中,直方图由像素值和高通滤波后的值共同构成.为较好地处理非线性非平稳信号,引用LMS自适应滤波可以对目标的位置做出合理的估计,以维持对目标的正常的检测跟踪.     

反馈线性化导弹末制导自适应控制方法

根据导弹响应快和精度高的基本要求,提出了在导弹变向跟踪接近目标时,用输入-输出的线性化来近似研究导弹的非线性运动控制,重点对导弹制导控制过程中的线性化控制方法进行了研究和数学推导,针对导弹制导设计过程中的非线性控制问题,用消除内反馈和零极点的方法,近似线性化地来研究导弹的非线性运动控制,然后通过自适应控制进一步提高了马赫数和质量在较大范围(35%)内变化时系统的响应精度和稳定性.将该方法应用于导弹跟踪飞行控制,通过计算机仿真,结果比较满意.     

汽车防抱制动系统自适应滑模控制算法的研究和半实物仿真

针对车辆防抱制动系统(ABS)非线性控制模型,在分析零阶切换方式滑模变结构控制算法的基础上,提出了参数自适应的滑模变结构控制算法.该算法将滑模变结构控制、自适应控制与防抱制动系统结合,削弱了滑模控制的"抖动"问题对制动过程带来的影响.随后设计并构建了ABS闭环模拟系统,对算法进行了纯理论仿真和基于硬件平台的半实物仿真.仿真结果表明,自适应滑模控制算法较单纯滑模控制算法在减小制动力矩的颤幅和平缓轮速波动方面均有一定优势.     

发射波束域MIMO-STAP雷达发射接收联合设计方法

研究了信号相关杂波背景下机载多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达发射波束形成和接收滤波器的联合设计问题,建立了机载MIMO雷达发射波束域空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)信号模型。为了提升杂波环境下目标的检测性能,通过最大化输出信干噪比构建了发射波束形成和接收滤波器的联合设计问题;然后,设计了一种新的基于优化最小化(majorization-minimization,MM)框架的迭代优化算法来解决联合设计问题。该算法通过合理寻找目标函数的下界可以有效提升算法的收敛速度并降低算法的运行时间。此外,与传统的相控阵雷达和MIMO雷达相比,优化后的发射波束形成和接收滤波器可以显著提升输出信干噪比,仿真实验验证了所提方法的有效性。     

用结构自适应前馈网络解算多目标导弹攻击区

多目标导弹攻击区的实时解算是机载多目标攻击武器系统得以技术实现的中心环节。阐述了“多目标导弹攻击区”的概念 ,探索了其解算的技术途径 ,提出了“实时、高精度和低存储”的解算要求。根据上述技术要求 ,设计了基于网络灵敏度统计分析的多层前馈网络结构自适应算法 ,以用于训练合适规模的多层前馈网络逼近器。在此基础上 ,进行了系统仿真研究 ,研究的结果表明了该方案的应用前景。     

基于排序的自适应遗传算法航空炸弹弹道拟合方法

提出了一种基于排序的自适应遗传算法的航空炸弹弹道的拟合方法.该方法在简单遗传算法的基础上,将每一代染色体的适应度排序,并添加了交叉率和变异率的自适应控制函数,既克服了简单遗传算法收敛速度慢,稳定性差的缺点,又改善了函数优化效果.算法应用于某型航空炸弹的弹道数据拟合,仿真结果表明,该算法的拟合精度高,拟合模型优化效果良好.     

双基阵纯方位TMA的一种自适应算法仿真

为了改善普通卡尔曼滤波算法在观测噪声统计特性未知情形下处理双基阵纯方位TMA问题时的滤波性能,提出了一种在线估计观测噪声统计特性的自适应卡尔曼滤波算法,计算机仿真结果表明,该算法能够在线估计观测噪声统计特性,使Kalman滤波器始终处于稳定状态,并精确地估计目标的运动参数,同时指出了自适应算法的初值选取对滤波收敛速度的重要影响,当滤波初值选取恰当时会明显加快滤波收敛过程.     

机动目标模型的研究进展

回顾了近年来机动目标模型的研究与发展;重点分析讨论了Singer模型、"当前"统计模型、自适应当前输入统计模型、Jerk模型及坐标转弯模型的优缺点,指出了各个模型的局限性,并得出有意义的结论;最后指出了机动目标模型研究的难点及未来的研究方向.