基于趋近律的离散滑模位置跟踪控制

针对不确定对象的主要特点,运用离散滑模变结构理论探索不确定对象的位置跟踪问题。设计了一种离散趋近率滑模位置跟踪算法,推导了滑模控制的可达性条件。该算法以离散位置信号作为输入,设计了离散指数趋近率,根据系统当前的状态,有目的地调整控制器,采用离散Kalman滤波器对干扰和噪声进行滤波。经仿真研究,该算法不仅在无扰动无噪声条件下,能够准确的进行位置跟踪,而且在扰动和噪声时,具有较强的鲁棒性和抗干扰性,较好地满足了位置跟踪控制的要求。     

基于多时刻目标运动模式分布的多模型算法

在机动目标跟踪过程中,传感器在利用量测数据计算目标状态的同时,需要完成对目标运动模式的估计,并根据估计结果对传感器滤波方程的参数或结构进行调整,以减小滤波方程与目标运动模式之间的差异,提高对机动目标的跟踪精度.针对已有多模型算法的不足,利用多个时刻的目标运动模式分布来解决混合估计问题,提出一种新的次优多模型(MTMM)算法.仿真结果证明了MTMM算法的有效性.     

DS/FH信号跟踪的频率相位修正技术

直序/跳频(direct sequence/frequency hopping, DS/FH)扩频信号的跟踪受到多普勒效应和电离层效应的严重影响,使其难以应用于卫星导航的抗干扰领域。为了解决该问题,提出将递归最小二乘滤波修正的方法应用在DS/FH信号跟踪上。将处于不同通道中心频率的多普勒频率估计转化到DS/FH信号的整体中心频率进行并滤波,在频率捷变时对载波数控振荡器进行修正。根据对频率跳变前后载波相位和码相位突变的观察,实时估计电离层的电子密度,在频率捷变时修正载波相位和码相位。仿真实验证明,所提方法能够有效地消除DS/FH信号跟踪中的频率相位不连续问题,其跟踪精度与直序扩频信号度基本是相同量级。     

一种基于多目标优化的QoS路由交互式算法

为了满足通信网络中一些特定业务对于多个网络指标性能的同时要求 ,研究了一类基于多目标决策的QoS路由算法。通过选取带宽作为约束条件 ,把时延和丢失率作为优化目标 ,建立了QoS路由选择的多目标非线性整数规划模型 ,并给出了一种求解模型的交互式算法。该算法通过逐步调整目标函数的上界 ,压缩目标函数的搜索空间来满足决策者的要求和网络条件。实例计算结果表明了算法的可行性     

面向多点交互的多模态振动反馈触觉再现系统

近年来,多点交互和多模态融合的力触觉再现系统由于能够进一步提高人机交互的真实感,已经成为该领域的研究热点.基于Leap Motion的多手指位置检测模块、振动触觉再现模块、NRF51822蓝牙通信模块、视觉再现模块和CHAI3D构建的虚拟环境等,设计实现了多点自然交互的、触觉和视觉相融合多模态触觉再现系统.为了验证系统...     

一种改进的机动辐射源单站无源跟踪变维滤波算法

针对机动辐射源的单站无源跟踪问题,提出了一种利用多普勒频率变化率和角度测量,结合匀速(CV)模型和Singer模型对机动辐射源进行跟踪的改进变维滤波(VDF)自适应算法.在该方法中引入了模型最短生存期概念,即利用模型最短生存期和机动检测结果联合控制VDF模型切换,改善VDF的滤波性能.对改进VDF方法和交互多模型(IMM)方法进行了仿真比较,结果表明,改进VDF方法减小了运算量,能够得到与IMM方法相当甚至更好的跟踪效果.     

部分驻留时间干扰对跳频同步及跟踪影响分析

扫频式干扰、更高跳速碰撞干扰等新的干扰方法成为跳频通信系统电子对抗领域中又一重要研究方向.在跳频通信系统每跳驻留时间内,这些新的干扰方法仅能干扰其中一小部分.为此,在对跳频通信系统研究基础上,重点分析了部分驻留时间干扰对跳频通信系统同步及跟踪的影响.进一步进行了仿真与分析,结果表明在一定干信驻留时间比情况下,部分驻留时间干扰的有效性,从而为针对跳频通信系统进行对抗提供相关方法.     

机载多传感器跟踪与融合算法的仿真系统

建立了一种机载多传感器跟踪与融合算法的仿真系统.该仿真系统可以针对仿真场景,传感器组合,传感器参数,跟踪算法参数, 跟踪算法的不同情况来评价跟踪性能,从而为跟踪算法的合理选择,算法参数的优化设计,以及实际系统的研制提供有力支持.     

图像识别在自主式潜水器自动探雷中的应用

为了实现自主式潜水器自动化探雷的功能,提出了基于K-L变换的目标光学实景像素灰度分布特征提取方法,针对光信号衰减的情况,采用了色彩"补偿"的解决方案.通过对待识目标图像的重建,实例证明,结果是满意的.这对猎雷具装备的发展具有一定的参考价值.     

静止观测站下机动目标的推广卡尔曼角度跟踪算法

采用"当前"统计模型,提出了静止观测站下机动目标的推广卡尔曼角度跟踪算法,实现了对目标的角度跟踪和预测,并对此算法进行了Monte-Carlo计算机仿真.通过分析目标角度的误差均值与误差均方值,表明此算法有较好的角度跟踪与预测能力.