一个人机瞄系统的非线性分析设计

讨论了一个人机瞄系统的非线性分析设计。首先建立了人机瞄系统的非线性模型,然后采用反馈线性化方法,利用状态反馈,完全抵消了非线性因素对系统输出的影响,实现了系统输入－输出的严格线性关系和解耦控制,再利用线性系统方法,进行了系统的极点配置,使系统具有希望的跟踪性能,最后提出有待于深入研究的内容。     

临近空间高超声速目标跟踪技术研究

由于临近空间高超声速目标具有高速度、高机动的特点,对此类目标的跟踪是一个研究热点问题。提出了一种基于容积卡尔曼滤波的临近空间目标跟踪方法,首先分析临近空间高超声速目标的运动特性,建立了临近空间高超声速目标的运动模型。然后通过三站测得时差信息,实现了对临近空间目标的跟踪。最后,对提出的算法与扩展卡尔曼滤波和不敏卡尔曼滤波进行了综合性能对比分析,并通过仿真结果验证了该算法的实时性有效性。     

时变最优条件数的目标要素解算方法

纯方位目标跟踪是一个典型的非线性问题,伪线性跟踪估计器是理论和工程上解决该问题的一类重要方法。针对纯方位观测模型伪线性化后,系统存在弱可观测性问题,提出了一种时变最优条件数的目标要素解算新方法,理论上给出了一个改善系统可观测性的最优乘数因子。在系统条件数和参数估计的收敛概率两个方面,数值仿真和实验数据验证都表明新方法要优于经典纯方位伪线性化方法。     

边缘化粒子概率假设密度滤波的多目标跟踪

针对复杂情况下的多目标跟踪问题,提出一种边缘化粒子概率假设密度滤波(MPF-PHD)方法。该方法首先将复杂情况下多个目标的状态向量分别提取出其中的非线性状态与线性状态。然后利用粒子概率假设密度滤波(PF-PHD)估计非线性状态,利用卡尔曼滤波(KF)估计线性状态,并把其中与非线性状态相关的线性状态估计用来优化非线性状态估计。通过对MPF-PHD方法与传统的PF-PHD方法仿真对比,验证了MPF-PHD方法有效解决了复杂情况下多目标跟踪的漏检问题,提高了多目标状态估计精度。     

基于正交最小二乘估计的非线性时间序列的预测

在对非线性时间序列的短期预测中经常采用局部线性化的预测算法 ,原有的算法使用普通最小二乘法 (LS)估计近似线性模型的参数。对于存在噪声的数据 ,该算法的数值稳定性较差。本文在对非线性空间进行局部线性化的基础上 ,采用正交最小二乘方法 (OLS)对线性模型同时进行结构选择与参数辨识 ,改善了数值的病态特性 ,增强了算法的稳定性     

一类不匹配不确定非线性系统鲁棒变结构控制

针对一类具有不匹配非参数化不确定性的非线性系统 ,设计出一种鲁棒变结构控制器。该控制器能够保证当时间 t趋于无穷时 ,闭环控制系统的输出跟踪误差趋于零。仿真实例说明了该控制器具有满意的控制效果     

助推-滑翔式导弹中段弹道方案的初步分析

建立了助推—滑翔式弹道中段的无量纲运动方程。采用非线性规划方法实现弹道优化。首先求解不同初始速度、速度倾角和最大升阻比的最大射程弹道,然后考虑驻点热流、过载约束,求解总气动加热最小和射程最大的最优弹道。基于前者的计算结果分析了初始条件对最大射程弹道的影响。将考虑约束的再入滑翔弹道与弹道式再入的特征参数比较,表明再入滑翔弹道的峰值热流较小,而总气动加热增加,但再入滑翔飞行时间在一般锥形体再入机动飞行器的热防护系统可承受的时间范围内。     

基于NFxPEM算法的调制气流声源的非线性补偿研究

针对调制气流声源存在较强的谐波畸变,将声源系统等效为Hammerstein非线性模型,利用该模型下的预失真技术对声源进行非线性补偿研究。根据辨识的Hammerstein模型中静态非线性部分带有直流分量的特点,给出了考虑直流分量补偿的预失真算法,并用数值仿真验证了算法的准确性和直流分量补偿的必要性。在非线性补偿实验中,根据单频信号辨识得到Hammerstein模型参数,采用NFxPEM算法求得对应的预失真Wiener模型参数和预失真波形。实验结果表明,与直接发射相比,补偿发射后声波的功率谱中谐波能量有所下降,而基频能量有小幅度的上升,说明了研究思路的正确性。     

基于匹配处理的纯方位目标运动分析方法

以被动声纳观测的目标方位信息为基础,将匹配处理技术用到目标运动参数纯方位估计中,建立了进行纯方位目标运动分析的匹配处理模型,给出相关的优化处理算法,并通过仿真计算验证了模型的有效性。仿真结果表明该算法在目标运动参数的收敛时间和距离等指标上有较明显改善。     

基于小波的信噪分离方法

本文在 Ｄｏｎｏｈｏ 提出的从噪声中恢复信号的非线性小波方法的基本原理的基础上, 并针对非线性小波方法的核心问题——浮动阈值的设定提出了新的算法。通过算例证明, 所设计的浮动阈值在实际应用中效果较好, 特别在低信噪比时信号恢复效果明显优于现常用的浮动阈值设计方法。