无缝GPS／INS组合导航系统的设计与实现

针对GPS卫星信号失锁条件下GPS/INS组合导航性能大幅度下降的缺点,设计了一种基于ANFIS的无缝组合导航方法,当卫星数目不低于4颗时采用伪距,伪距率的卡尔曼滤波算法,一旦卫星数目少于4颗时采用ANFIS系统估计导航误差,抑制INS的误差积累,从而实现无缝导航.动态车载实验表明,该方法切实可行,相对于传统的紧组合方法,有效地提高了组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.     

基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器

为弥补传统联邦滤波器实用性不好,缺乏对对象模型和传感器噪声的自适应估计能力的缺陷,利用自适应Kalman滤波算法的思想,结合联邦滤波器本身的算法结构,对联邦滤波器进行改进,使之具有很强的自适应性,能够自适应地计算出模型噪声和传感器噪声的协方差阵.给出了基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器的计算架构,其他优秀的自适应算法均可按相同的方式加入该架构中.最后通过仿真计算验证了该算法的有效性.     

基于提升的双自适应小波变换算法研究

小波变换的传统提升算法的滤波器固定,不能随输入信号的变化而改变,针对该问题,结合现有的自适应算法,提出一种双自适应小波变换算法,并对该算法的更新和预测过程进行了自适应调整。实验证明,该算法比传统的提升算法和单纯的自适应更新或自适应预测算法具有更优越的性能。     

基于自适应遗传算法的配送型多级库存优化研究

研究了由1个战役仓库、多个战术仓库组成的配送型系统的优化问题,建立了战术仓库使用经济订货批量策略和战役仓库采用4种不同订货策略时的模型,并采用自适应遗传算法实现了模型的求解,实例验证了模型及算法的有效性。     

一种传感器网格自协同作战模型*

传统的协同技术不能满足传感器网格复杂的协同应用在动态性、实时性以及分布决策的强协同等方面的需求。为此,建立了一种自协同技术,给出了自协同作战虚拟组织(ACBVO)的参量化描述,提出了传感器网格自协同作战模型(SGACBM),描述了协同成员的信息结构和功能结构。使用SGACBM,ACBVO能在执行任务过程中,不断监测协同工作的质量,并根据协同质量动态切换协同机制。SGACBM能改善传感器网格的协同质量,加速作战进程,实现传感器网格自协同作战。     

自适应调制的MIMO OFDM系统的性能分析

分析了MIMO OFDM的系统模型,研究了MIMO OFDM系统的自适应调制技术,给出了完整的自适应算法,探讨了自适应MIMO OFDM系统的频谱效率。仿真结果表明,自适应调制提高了MIMO OFDM的误比特率性能。     

GNSS自适应天线相位中心评估方法

自适应天线在波束形成过程中会引起天线相位中心变化,针对这一问题,提出一种基于可用波束的自适应天线相位中心评估方法。该方法分为三步:设置天线的可用波束门限;在干扰来向均匀分布下,得到天线可用波束门限内相位方向图集合;利用最小二乘法对相位方向图集合进行拟合得到自适应天线的平均相位中心变化量。运用该方法对四种典型的四元阵相位中心进行对比仿真,结果表明,算法可以快速有效地对自适应天线相位中心性能进行评估。另外,通过设置适当的可用波束门限,可以提高自适应天线的相位中心性能。算法的评估结果可以作为GNSS高精度自适应天线阵型选择依据。     

基于MATLAB/GUI的MIMO通信仿真软件设计与实现

为满足采用不同调制方式和空时编码类型的MIMO(Multiple Input Multiple Output)通信的性能分析需求,在深入研究MIMO通信机理和空时编译码机理基础上,基于MATLAB/GUI软件环境进行MIMO通信仿真软件设计,实现了对不同参数条件下MIMO通信系统性能分析的可视化、可交互性。仿真结果表明DBLAST(Diagonal Bell-Labs Layered Space-Time)在4FSK(Frequency Shift Keying)和QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)调制方式下性能较优,利用设计的仿真软件可对MIMO通信的参数优化配置提供指导。     

AUV纵倾角动态面滑模自适应控制

对于自主水下机器人(AUV)纵倾角跟踪问题,提出一种基于动态面滑模思想的自适应控制方法。首先对自治水下机器人纵倾角运动模型进行简化,其次针对不确定外干扰的情况,设计了自适应规律,对外干扰进行估计,在此基础之上设计了动态面滑模自适应控制器,并通过李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的稳定性,最后通过给定参数的仿真实验结果可知,所设计的控制器在系统受到不确定外干扰时,表现出良好的鲁棒性。     

新的自适应渐消扩展卡尔曼滤波在GPS定位中的应用

当实际数据出现突变时,基于最小二乘、扩展卡尔曼滤波的GPS定位解算存在定位结果精度低和稳定性差的问题。提出一种自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法,通过自适应渐消迭代系统噪声协方差,来实现抑制数据突变影响。试验结果表明:该算法相比最小二乘、扩展卡尔曼滤波,其定位精度有所提高;相比传统渐消扩展卡尔曼滤波,其收敛速度、稳定性有所提高。