基于时空序贯融合的TBM拦截效果评估

基于时空信息进行了TBM拦截效果评估的研究。首先分析了拦截效果评估信息的特征,建立了TBM拦截效果评估流程;在此基础上提出了基于"空间特征级-时间决策级"思想的序贯融合评估模型;融合评估算法中,空间域选取模糊神经网络进行特征级融合,时间域选取D-S证据理论完成决策级融合,空间特征级融合模糊神经网络的各层映射函数分别由模糊隶属函数和采用贝叶斯网络的方法来获取;最后通过实验仿真了评估流程,验证了融合评估模型及融合算法的有效性。     

基于非参数统计的加速退化试验优化设计北大核心

加速退化试验优化设计研究如何在有限的费用约束下设计方案以减少试验评估误差。采用参数统计分析试验数据需要假设分布函数,当假设错误时会引起较大的误差,而采用非参数统计分析,通过数据本身来寻找合适的回归模型则可避免这一问题。以试验费用为约束,进行加速退化试验优化设计,给出各优化变量:试验应力水平、各应力水平下样本量、性能监测次数和监测间隔,最后通过仿真算例说明该加速退化试验优化设计方法的应用。     

基于控制器动态线性化的数据驱动ILC

针对未知非线性非仿射重复离散时间系统,将迭代域的动态线性化技术应用于非线性被控系统和未知非线性理想学习控制器,提出一种新的数据驱动迭代学习控制方案。通过设计一种改进的无模型自适应迭代学习控制算法对理想学习控制器的增益进行估计,该方案仅利用非线性系统的输入输出数据,便可自动调整迭代学习控制律。数值仿真和对高速列车模型的仿真验证了该方法的有效性和适用性。     

基于滤波算法的对比研究

在处理目标跟踪的过程中,为了与实际接近,动态系统的模型选为非线性,而滤波算法采用非线性系统的滤波方法。在介绍了三种非线性滤波算法(EKF、UKF、PF)的原理和实现的同时,说明了各自适用的范围,以便针对不同问题采取比较便捷的算法来有效地实现算法在实际中的应用。EKF适用于线性化过程中系统对高阶项要求较小的情况下,UKF适用在噪声服从高斯分布的情况下,PF则适用与非高斯分布的情况下。此外,通过实例对三种算法分别进行了跟踪仿真实验,表明UKF、PF算法精度要比EKF算法高,UKF、EKF的实时性比PF好,PF的计算量相对较大。     

变结构多模型估计第III部分:模型群切换算法

本文提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的通用的变结构多模型(VSMM)估计器.它假设整个模型集合可以用一定数目的模型群来覆盖,每个模型群代表相互间紧密联系的一族系统行为方式或结构,在任何给定时刻,由一个硬决策来决定具体运行的模型群。它是第一种可普遍应用于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器。同时,它很容易实现。通过一个简单的失效检测和识别的例子显示当具有与固定结构的交互多模型(FSIMM)估计器相同的性能时,MGS算法可以从本质上减少计算量。     

一种空中目标的不确定性威胁程度预测模型

目标威胁预测是对空态势和威胁估计的重要内容.针对空中目标飞行控制的基本特点,建立了基于经验公式的空中目标不确定性位置预测模型,进一步推导了不确定性威胁概率预测的模型和实用算法.仿真结果证明了模型的有效性,可用于多类空中目标意图推理及威胁判断.     

并行多通道同步采样前端及其在互相关时延估计器中的应用

针对水下传感器阵列高精度时延估计和目标定位对多通道采样前端的时基同步需求,利用FPGA和SPI接口AD转换器实现了多通道并行采样时的时基“硬”同步.该转换器具有结构简单、可靠性高、扩展性好等优点.SignalTap(II)嵌入式逻辑分析仪时序波形和消声水池试验验证了该方法的有效性.该方法也可应用于其他并行多通道同步数据...     

基于光流传感器的四旋翼飞行器悬停校正

由于低成本的惯性测量单元存在较大漂移,四旋翼飞行器难以稳定地悬停在固定区域,基于此,提出了一种基于光流传感器的四旋翼飞行器悬停校正方法。将光流传感器安装在四旋翼飞行器底部,利用光流信息检测四旋翼飞行器相对地面的水平移动速度,对姿态估计进行补偿,实现悬停校正。试验结果表明:该方法能够有效地提高四旋翼飞行器的悬停稳定性,从而保证飞行器能够执行战场侦察、校正射击、干扰敌人等多种军事任务。     

基于协方差矩阵估计的稳健Capon波束形成算法

常规Capon波束形成器性能对模型误差或失配非常敏感,尤其是当期望信号包含在训练数据中,导向矢量失配将引起性能急剧下降。为解决这一问题,提出了一种采用干扰噪声协方差矩阵和导向矢量联合估计的稳健波束形成算法。该方法通过对Capon空间谱在非目标信号的方位区域内的积分,实现对干扰噪声协方差矩阵的估计,解决数据协方差矩阵包含有目标信号时引起信号自相消问题;其次为了克服导向矢量失配的影响,通过最大化输出功率,并增加二次型约束防止估计的导向矢量接近于干扰导向矢量,实现对导向矢量的估计。仿真实验表明:该算法能获得近似最优的输出信干噪比,与现有算法相比稳健性更强。