欠驱动无人艇自适应滑模航迹跟踪控制

为便于航迹跟踪控制器设计和分析,引入坐标变换,建立典型的欠驱动无人艇数学模型;建立以航迹上自由点为原点的Serret-Frenet坐标系,实现对航迹跟踪误差变量的描述;通过将航迹参数的更新律作为一附加控制输入,实现了无人艇航迹跟踪控制系统由欠驱动向全驱动控制的转变,并利用改进视线导引算法实现了对无人艇位置的跟踪控制;考虑海流等外界扰动的影响,采用滑模自适应技术分别设计了无人艇航向和航速控制算法,实现了对航向角、纵向速度跟踪误差的镇定;基于李雅普诺夫理论和级联系统理论证明了航迹跟踪控制系统的一致半全局指数和一致全局渐进稳定性。仿真结果表明:所提出的控制算法可在一定程度上处理海流等外界扰动,跟踪效果良好,并且克服了角速度持续激励问题,能够同时实现对直线和曲线航迹的跟踪。     

MANET多路径路由中最大可靠性路径选择算法

如何选择路径的数量和质量对多路径路由机制的性能有着重要的影响。已有的多路径算法没有深入研究如何选择多路径的问题。对目前存在的两个典型问题进行了分析,在此基础上研究了路径可靠性模型和虚拟完全非交叉多路径模型,然后提出一个最大可靠性多路径选择算法。算法利用路径权重作为路径可靠性的近似解决方案,以此克服路径可靠性度量问题(NP难题)研究的复杂性,根据路径可靠性模型和完全非交叉多路径模型来选择可靠的路径集,使用这组路径集并行分布流量。应用OPNET模拟平台实现了算法,结果表明,本算法能增加聚合带宽,优化网络带宽的应用,提高网络的吞吐率和多路径路由的性能。     

自适应交互多模型火控跟踪算法

以舰载近程防空火控系统的跟踪预测为背景,提出一种自适应的交互式多模型跟踪算法,模型集合取为"当前"统计模型和匀速直线模型.该算法采用后验估计的方法在线辩识及自适应调整上述两个模型的噪声方差,并且采用加权系数限定准则,实现机动目标运动模式与模型集合的自适应.仿真计算证明了该模型算法的有效性.     

制导雷达自适应旁瓣对消研究

制导雷达中若使用常规自适应旁瓣对消方法,辅助天线中的期望信号会引起测角误差.如果不采取应对措施,雷达无法对目标进行有效跟踪.提出了一种改进的自适应旁瓣对消方法,该方法中的辅助天线方向图在期望信号方向形成了零点,因而能够消除由于辅助天线中期望信号的存在而引起的测角误差.理论分析和计算机仿真结果表明改进方法是有效的.     

一种新的基于方向导数的二维自适应网格生成算法

结合形变原理及网格迭代思想,利用方向导数计算控制函数,提出一种新的二维空间自适应网格生成算法。数值实验表明,该算法能较好地适应解函数的空间剧烈变化。与其他自适应算法比较,其主要优点是该算法逻辑简单,避免了解网格偏微分方程,节约了网格计算时间。     

潜望镜图像序列的时域Kalman滤波

根据潜望镜图像序列的噪声模型,提出了用非线性模糊滤波器和自适应Kalman在空域和时域对其进行滤波的方法.     

防空兵群射击指挥能力的模糊综合评价方法

射击指挥是防空兵作战指挥的重要组成部分,防空兵群的射击指挥能力,严重影响着整个防空兵群的作战能力。引入模糊评判模型,在分析评价射击指挥能力的各个指标的基础上,对防空兵群的射击指挥能力作出综合评价。     

可变等效孔径直接数据域方法

针对直接数据域(DDD)算法具有孔径损失的局限,提出了一种孔径扩展算法.新算法首先利用单快拍数据在不同阵元间的相位关系构造一个循环矩阵,然后通过不同的截取方式获得不同的孔径扩展效果.仿真计算表明,扩展后的孔径介于阵列原始孔径的2/3～1之间.     

多媒体传感器网络中基于ACO的QoS路由协议

针对目前无线多媒体传感器网络QoS路由协议算法复杂、能耗较大等缺点,提出将蚁群优化算法用于改进无线多媒体传感器网络的路由选择.首先,抽象出多媒体传感器网络QoS 路由模型,进而,利用蚁群算法设计了一个运用带网络约束条件的权值去更新信息素浓度增量的路由算法--AntWMSN算法,AntWMSN算法利用正向蚂蚁F_(ant)收集链路带宽、时延、丢包率等参数,结合精华蚂蚁系统更新本地节点的网络状态模型以及每个访问过的节点上的信息素,从而找到满足多约束QoS条件下的最佳路由.仿真结果表明,该算法具有分布式全局优化网络路由选择的特性,比传统的QoS路由协议具有更好的收敛性,并且在满足网络对QoS参数需求的前提下,有效地提高了网络的生命周期.     

一种新的自适应粒子滤波算法*

在对实时性要求高的系统中,粒子数的选择对粒子滤波至关重要,需要在滤波精度与计算复杂度乏间取折衷.提出了一种基于决策规则的自适应粒子滤波算法,在定义综合性能代价函数的基础上,推导出粒子数与滤波误差方差之间的关系,使得在粒子滤波过程中,可以根据实际滤波情况在线调节粒子数,以使滤波的综合性能达到最优.通过Monte Carlo仿真实验表明,新算法在与基本粒子滤波算法(PF)保持同等精度的条件下,大大降低了算法的计算量,约为PF的六分之一.