基于信息损失最小的预警卫星传感器调度模型

科学合理地调度预警卫星传感器资源是提高弹道导弹预警作战效能的重要手段.在预警卫星传感器资源(主要是凝视探测器)有限而进攻弹道导弹目标数量较多时,利用最小信息损失准则,将传感器调度问题转化为最优访问路径问题进行建模研究,满足了导弹预警资源调度的需要,仿真结果验证了模型的可靠性和可用性.     

动态点对点通信天线的自动控制研究

在相对运动平台的点对点通信中,天线如何快速、准确地进行跟踪对准是接收高质量通信信号的保证.针对于动态点对点通信中定向天线对准难的问题,提出了一种基于坐标跟踪法和信号跟踪法的联合天线跟踪控制法,并对此方法进行了系统的软、硬件设计.通过精度分析和试验得出该方法对准精度高,系统易于实现,能够满足微波通信天线对准工程实现中的快与准的要求.     

卫星导航弱信号的变维卡尔曼滤波跟踪算法

复杂环境下的多普勒频移变化及信号功率衰减均会造成载波跟踪偏差较大甚至失锁,针对标准卡尔曼滤波算法跟踪机动目标时不能同时满足高动态及高灵敏度要求的问题,提出一种基于变维卡尔曼滤波的载波跟踪算法。引入机动和非机动两种载波跟踪模型,通过机动检测因子监视载波动态变化,实时高效地切换载波跟踪模型,从而实现对载波机动和非机动状态的自适应跟踪,抑制机动改变引起的较大误差突跳。理论分析和仿真结果表明,该算法在低至30d BHz弱信号环境下,相比基于标准卡尔曼滤波的跟踪算法,其在目标动态突变时相位跟踪误差减小约37.5%,频率跟踪误差减小约77%。     

基于随机集理论的多目标跟踪方法

多目标跟踪问题通常包括目标信号的检测与目标状态的估计,同时还涉及到对探测范围内目标数量的确定。传统的跟踪方法将目标检测、状态估计与数量确定分别使用独立的模块或算法来处理。在这种模式下,每个模块仅考虑测量数据中与其功能直接相关的信息,模块之间没有信息的交互,因而很难得到全局最优的解。基于随机集理论的多目标跟踪方法将场景内的全部目标看作一个全局变量,目标状态与目标测量分别构成各自的随机有限集。从而多目标跟踪问题可以放在一个随机集模型下的贝叶斯滤波框架中研究。在每一个滤波周期内,通过对随机集的处理,实时地估计目标的数量、状态与类型,实现多目标的联合检测、跟踪与识别。     

多旋翼无人机AHRS系统矢量乘积误差PI跟踪算法

针对多旋翼无人机对低成本姿态航向参考系统的实际需求,设计并实现了一种姿态航向参考系统。该系统采用陀螺仪积分出的载体姿态和已知的地球重力矢量,解算出地球重力矢量在载体系下的投影和加速度计测量出的地球重力矢量的矢量乘积结果作为水平姿态角的误差表征数值,并采用比例积分跟踪算法进行误差跟踪反馈,实现了准确的水平姿态角跟踪测量。利用陀螺仪积分出的姿态和已知的地球磁场信息,解出地球磁场矢量在载体系下的投影与磁力计测量的地球磁场矢量乘积结果作为航向误差角的误差表征数值,并采用比例积分跟踪算法进行误差跟踪反馈实现了对航向角的跟踪。转台实验表明:该系统水平姿态角跟踪精度约为1°,与EKF算法相比,运算速度提升了80%且精度好于EKF算法。     

考虑不确定参数及外部扰动数字液压缸非线性鲁棒位置跟踪控制

在考虑不确定参数及外部扰动的情况下为数字液压缸位置跟踪系统设计了一个非线性控制器。首先,建立了数字液压缸位置跟踪系统的非线性模型;然后,构造了一个李雅普诺夫函数及非线性控制器,推导了系统鲁棒稳定的充分条件,由此将非线性控制器的设计问题转化成为线性矩阵不等式的求解问题;最后,进行了仿真及实验验证。结果表明:所设计的控制器对于参数不确定性及外部扰动具有良好的鲁棒稳定性及更好的动态特性。     

基于动力学与运动学的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制

建立了四轮全向移动机器人的运动学模型和动力学模型,并分析了四轮全向移动机器人执行器的机械特性。在此基础上,利用反馈控制设计了四轮全向移动机器人的运动学控制器,利用逆动力学补偿控制设计了四轮全向移动机器人的动力学控制器,实现了基于动力学与运动学的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制系统设计。最后,利用Matlab/Simulink完成了基于动力学与运动学的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制仿真实验,实验结果验证了该轨迹跟踪控制方法的有效性。     

基于可变增益的码跟踪环路优化设计

针对在突发直接序列扩频(DSSS)信号跟踪中,信号持续时间短,而传统延迟锁定环(DLL)存在入锁时间长的问题,提出一种可变增益码跟踪环路设计方法。介绍了DLL环路基本原理和环路结构,对环路优化进行了理论分析,最后采用可变增益设计方法,自适应的调整环路增益,达到锁定时间和跟踪精度的平衡。通过仿真分析,在相同跟踪精度上,与传统DLL环路相比,锁定时间大大缩短。     

基于连续图像消影点的视觉定位算法研究

将消影点作为视觉定位的描述特征具有独特优势,针对消影点容易受到环境因素影响的问题,提出一种基于图像梯度场的消影点提取算法。利用优化的检测算法提取直线特征,对直线段筛选后估计消影点,并利用精度因子得到有效消影点,根据计算机视觉中的多视图几何实现视觉陀螺仪和视觉里程计。实验结果表明,通过过滤不可靠的消影点能够提高定位精度,视觉陀螺仪整体准确度优于惯性导航,部分数据点视觉里程计准确度优于惯性导航。