一种基于多模型融合的电驱动车辆车速估计方法

为解决分布式电驱动车辆行驶状态参数获取困难的问题,根据轮毂电机驱动车辆多信息源的特点,提出了一种基于多模型融合的车速估计方法。该方法以自适应卡尔曼滤波算法为基础,建立了车速估计的状态空间模型和量测模型,对滤波噪声方差进行了自适应调节。同时为进一步提高状态参数估计精度,设计了基于车身加速度积分的车速估计器,并且结合车辆行驶工况和路面条件,将卡尔曼滤波和信号积分两种估计模型进行了融合。采用基于dSPACE的实时仿真平台进行了仿真分析,结果表明基于多模型融合的车速估计方法具有较高的估计精度,能够满足多种行驶工况下的车速估计需求。     

复合总体异方差整体检验的两类风险估计

不同的作战条件对导弹命中精度有着显著的影响,评估对空导弹在整个作战空域的命中精度,实际是复合总体条件下不同空域异方差数据的整体检验问题。对空导弹攻击不同空域目标的实际试验数据通过适当的坐标转换,在相对坐标系下确定了试验样本在复合总体下的误差分布;建立了异方差数据的整体检验效率函数,得出了不同试验条件与不同鉴别比所对应的拒真风险和纳伪风险,解决了复杂总体条件下极小样本的整体评估难题。     

弱通信条件下基于MPC与融合状态估计的多UUV编队控制方法

多无人水下航行器(UUV)编队控制在实际复杂海洋环境中面临着水声通信时延大、多中断和丢包等弱通信难题,如何提高其对通信的鲁棒性是重点研究方向之一。首先,建立了多UUV编队模型;其次,将多UUV编队航行分为有无参考路径两种状态,针对已知编队期望路径条件,将编队问题分解为路径跟踪与速度同步问题,设计了基于模型预测控制的路径跟踪控制和速度误差同步机制;再次,针对编队处于机动过程而缺乏参考路径的条件,提出了基于最小二乘的融合状态估计及其一致性编队控制方法;最后,在仿真环境最大队形误差0.6 m,验证了算法的有效性。与单积分器系统一致性编队控制算法对比分析表明,所提方法在队形控制精度、队形恢复时间以及编队的稳定性方面均具有一定优势,研究结果对多UUV编队应用具有重要的指导意义。     

多无人直升机协作搬运控制技术研究

随着多无人机协同控制技术的迅猛发展,多无人机悬挂运输飞行成为国内外研究的热点.针对多无人直升机协作悬挂搬运的绳索摆动问题和轨迹控制问题,设计了基于最小学习参数神经网络的动态面轨迹控制方法.首先,建立了多无人直升机协作悬挂搬运系统的非线性动力学模型.然后,把对无人直升机动力学特性和稳定性能影响较大且无法测量的各绳索拉力作...     

基于神经网络的多模型机动目标跟踪方法研究

针对传统机动目标跟踪问题中存在的跟踪精确性低、参数适应性差、计算量大等问题,提出了一种基于径向基神经网络的多模型机动目标跟踪方法.首先,介绍了机动目标跟踪问题的基本原理、径向基神经网络模型及机动目标运动模型.然后,将提取的机动目标特征向量输入已训练好网络参数的神经网络中,与隐含层中由训练样本组成的输入矩阵比较并输出,通...     

机动目标跟踪的非线性算法

卡尔曼滤波器对线性高斯滤波问题能提供最优解, 而对目标运动模型、观测方程等要求的非线性就不再适合,提出了一种机动目标自适应非线性粒子滤波算法-" 粒子滤波器"(Particle Filters PF)法, 这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型, 分析比较了粒子滤波(PF)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF) 的滤波精度、运算量等方面指标.给出了基于典型非线性模型的算法仿真, 仿真结果表明粒子滤波新方法优于EKF对机动目标跟踪.     

舰炮校射落点精度分析与评估

为了评估舰炮校射方法优劣,借鉴武器系统精度分析试验理论,提出了舰炮校射精度分析与评估的通用方法。根据舰炮校射精度的基本概念,选取圆概率误差作为评估参数,通过用Bayes自助方法进行观测样本再抽样,来模拟误差变量的近似分布,建立了评估舰炮校射落点圆概率误差的评估模型。仿真结果表明,该方法可用来对各种校射方法的优劣进行分析评估,为舰炮校射决策提供有力的依据,具有重要的现实意义和军事意义。     

基于组网导航系统的运动体姿态估计算法

提出了基于组网导航系统运动体姿态解算的估计算法,在运动体上固定多个导航节点构建基线矢量,利用测姿主节点与其协作邻节点间共享的位置信息和节点间的测距信息,采用空间几何知识和加权最小二乘算法解算基线矢量在地理坐标系下的坐标,进而结合姿态变换矩阵进行姿态角的求解.另外,考虑运动体的动态特性,建立了关于姿态角的运动方程和量测方...