非线性自适应统计滤波器在声测量信号处理中的应用

从α-stable分布特征出发,阐述了处理非高斯噪声的LMP、顺序统计、群组等非线性统计滤波器自适应算法;实例验算表明了在α-stable分布下,非线性统计自适应器性能优于传统的线性自适应滤波器,且收敛速度更快.     

机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法

采用"当前"统计模型、匀加速模型以及匀速模型,运用交互式多模型算法的思想,提出了一种用于机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法.基本思路是上述三种模型并行工作,利用马尔可夫切换系数在它们之间进行切换,目标状态估计是上述三种模型交互作用的结果.蒙特卡罗结果表明该算法不仅克服了上述三种模型各自的缺点,提高了对机动目标的跟踪精度,同时具有全面自适应跟踪能力.     

基于MSE准则抑制SPR射频干扰的方法

针对冲激体制的超宽带表层穿透雷达在时域接收中存在的射频干扰的问题,分析了射频干扰的性质与特征,并在此基础上,以MSE为准则,提出了A Scan的波形平均算法和B Scan方位向的中值滤波算法,并对实测的表层穿透雷达数据进行了处理。结果表明这两种算法都能较好地抑制SPR的RFI,最后对这两种算法的性能进行了比较和评估。     

基于神经网络的非线性控制系统自组织辨识

本文首先将自组织神经网络算法向一般化情形引伸，接着把自组织过程应用到一般非线性系统的动态过程分类，使得整个非线性系统能够按照输入输出样本空间的概率密度自组织，成为许多具有不同分类核心和感受野的线性子空间逼近。在此基础上，我们采用通用最小二乘算法，以子空间的非线性问题线性化误差作为依据，并进一步运用自组织神经网络的合作与竞争思想，最终得到一般情形的非线性系统的最小二乘辨识。仿真结果表明了本方法的可行性与优越性。     

非线性控制在磁悬浮系统中的应用

用滑模变结构控制原理设计磁悬浮系统非线性控制器，并在磁悬浮球装置上进行了试验，结果证实这种控制器具有完全的鲁棒性、良好的参数适应性，设计方法也有广泛的适用性。悬浮系统的刚度有显著的提高。     

GNSS接收机离散化处理对解扩性能影响的研究

建立了扩频信号防混叠滤波、采样和量化与解扩输出关系的数学解析模型,推导得到解扩输出信噪比的解析表达式。分析与仿真表明,当量化位数大于等于4比特,解扩得到总的信噪比损失可以分解为由量化引起的损失和滤波加采样引起损失的乘积,且量化器最优限幅系数只与量化位数相关;当量化位数小于4比特时,信噪比损失在一定条件下可近似为量化损失和滤波加采样损失的乘积。当量化位数大于4比特、滤波器带宽大于5倍码率、采样频率大于4倍码率时,再增大上述参数引起的信噪比损失波动小于0.05dB,对解扩性能提升不明显。本文结论可为实用型GNSS接收机前端离散化处理优化设计提供理论指导。     

二维非线性正交各向异性材料的瞬态热传导反问题数值方法

针对正交各向异性材料的二维非线性热传导反问题,采用顺序函数法进行表面热流辨识问题的研究。在求解反问题时,采用有限体积法、牛顿-拉夫逊法并引入未来时间步的概念。在每个时间步内,将待辨识热流视为非线性方程组的未知量,通过一个迭代过程进行求解。算例的研究表明,热流辨识结果与真实热流相近,从而证明了本方法在辨识二维非线性热传导反问题时是准确、稳定、有效的。     

微小型飞行器多传感器融合容积姿态估计北大核心

针对微机电系统(MEMs)陀螺仪精度低、噪声大且误差随时间累积的问题,扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化误差的问题和无迹卡尔曼滤波(UKF)时间耗费大的问题,提出了一种欧拉角容积卡尔曼滤波(CKF)姿态估计方法。建立了欧拉角姿态运动学模型,以姿态角为状态量、加速度计和磁强计输出解算得到的姿态角为观测量,采用容积数值积分理论来计算非线性函数的均值与方差,实现了多传感器辅助的微小型飞行器(MAVs)CKF姿态估计方法。仿真结果表明:估计精度方面,CKF与UKF相当,优于EKF;滤波稳定性方面,CKF与UKF相当,显著优于EKF;时间耗费方面,CKF优于UKF。     

一种多目标航迹处理的方法

通过对等速直航目标的方位随时间变化规律的研究 ,找到了一个形式简洁的方位随时间线性变化的可量测函数。随后利用该函数的线性以及工作点随时间变化的规律 ,根据目标航迹交叉之前的目标方位序列 ,拟合出方位随时间变化的函数 ,再用该函数与交叉后的目标方位序列之间的相关性完成多目标航迹交叉的处理。     

坦克稳定器的自抗扰控制算法

为解决坦克稳定器中存在的传动间隙、干摩擦等强非线性问题,提高系统的鲁棒性,基于自抗扰控制器(ADRC)原理,提出了适用于坦克稳定器的自抗扰控制器,并进行了计算机仿真和试验验证。证明了自抗扰控制算法在坦克稳定器设计中的可行性。