多传感器交叉提示多目标探测动态联盟技术研究

针对多传感器交叉提示多目标连续、高概率探测问题,引入动态联盟思想,提出了多传感器交叉提示多目标探测的动态联盟机制,为解决被提示传感器的选择问题建立了动态联盟的数学模型,提出了对每个目标形成一个动态联盟进行探测求解多个传感器动态联盟的带变异算子的离散粒子群算法。仿真和实验结果表明该算法能够得到更满意的解,优化了系统综合探测概率、总消耗以及所有目标联盟成员总数三种性能,与实际情形要求一致,从而表明了模型的合理性和算法的有效性。
     

一种多制式传感器数据融合算法

针对一有三坐标雷达、两坐标雷达和红外探测器三种传感器的分布式多站多目标跟踪系统，提出了一种多制式传感器数据融合算法。算法以测量间最小距离为关联度，对测量集间的相似程度进行度量，用极大似然法估计目标位置，通过融合方法求得目标三维航迹。在作状态估计时，采用两组非线性卡尔曼滤波切换提高融合精度。     

基于mean—shift的多目标粒子滤波跟踪算法设计

针对视频序列中多目标的跟踪问题,提出一种基于mean-shift和粒子滤波的多目标混合跟踪算法,采用目标之间的距离门限和相似度门限作为转换条件,有效地结合Mean-shift 算法的简单快速和粒子滤波跟踪算法的抗遮挡的优点.实验结果表明,该算法在对多目标跟踪时能在保证跟踪效果的同时减少跟踪的时间花费,有效提高了设计的跟踪系统的实时性.     

多假设多目标跟踪算法评估

本文对多假设多目标跟踪算法进行性能评估。文中主要研究了作为性能量度的目标探测／航迹起始能力。通过蒙特卡罗模拟就从目标回波建立航迹的概率和虚假航迹密度两个问题评估了多假设跟踪算法。选用了一台雷达作为传感器，并在蒙特卡罗模拟中使用了一个普通的多假设多目标跟踪算法。模拟结果预示了从一个目标回波建立一条航迹的概率以及一单位时间每个扫描空域内的虚假航迹密度。如同研究检测门限和航迹质量门限的影响那样，文中研究     

用于多目标跟踪的交互多模式概率数据关联算法

本文提出了一种新近开发的采用多模式数据关联的多目标跟踪算法。多模式数据关联是建立在利用从测量序列中提取多模式多目标跟踪这一新方法上的。Markov接控制多模式间的转换，这就能对多个模式进行交互作用。模式的引进开发了高性能算法的新范式，从而提出了一种高效的跟踪算法－交互多模式概率数据关联（IMP－JPDA）算法。IMP－JPDA算法可以看作一种广义的联合概率数据关联（JPDA）算法；当仅采用一次扫描的测量时，IMP－JPDA将简化为JPDA。     

利用BP网络校正跟踪接收机的相位漂移

针对跟踪接收机不同通道之间相位差的漂移问题,提出利用BP神经网络作为校正环节来消除此相位漂移。通过原理分析用数学方法描述跟踪接收机存在的相位漂移问题,介绍BP神经网络的网络模型和一种动态全参数自适应学习算法,进而提出基于BP神经网络的相位漂移校正算法。仿真结果表明,该方法的相位校正效果较好,不仅保证了系统的角跟踪精度,而且实现了高度的自动化。     

多雷达多目标跟踪仿真系统软件设计

对多雷达多目标跟踪的研究大都集中在算法上，具有实用性的系统不多，本文提出模块化、易扩展的软硬件结构，从软件设计角度分析了多雷达多目标跟踪仿真系统实现技术，系统具有跟踪大批次、复杂强机动目标能力。     

集群航天器鲁棒自适应快速任务分配

针对集群航天器协同观测任务分配问题，提出一种基于深度神经网络和鲁棒自适应拍卖算法的快速任务分配策略。为提高燃料消耗指标的计算效率，利用深度神经网络直接预测连续推力转移轨迹的燃料消耗，避免在线规划相对运动轨迹。通过构造虚拟收益矩阵和分配向量使得拍卖算法适用于航天器数与任务数目不一致的分配问题。为提高拍卖算法的收敛速度，提出报价增量自适应调整策略。考虑到通信失联、航天器故障等不确定因素，通过在线调整故障航天器的收益和报价矩阵以提高算法鲁棒性。数值仿真表明深度神经网络对燃料消耗指标预测精度高，基于深度神经网络和鲁棒自适应拍卖算法的快速任务分配策略可在保持计算精度的同时，将计算效率提升约两个数量级。     

基于神经网络在线建模的非线性动态系统中传感器故障检测方法

本文提出一种基于神经网络在线建模的动态非线性系统中传感器故障检测方法，它首先利用神经网络在线建立动态非线性系统的超前一步预测模型，然后利用神经网络对传感器的预测输出和传感器实际输出之差与一预定阈值比较以检测传感器故障。本文的优点是可以检测多个传感器故障，同时由于采用在线学习方式，非常适于航天器自主系统传感器故障检测的需要。此外，故障检测阈值的选取也比较简单。为了验证本文方法，仿真了一控制系统中同时发生漂移故障的两个传感器故障检测过程。结果表明，方法十分有效。     

一种新传感器组网策略在纯方位目标跟踪中的应用

纯方位目标定位精度不仅与所选择的节点数目有关，而且还与目标和节点间的相对位置有关，为了同时满足目标的定位精度尽量高和节点能量消耗尽量少这一要求，提出了一种改进的基于多目标蚁群优化算法的传感器节点组网策略。在此基础上，推导了基于当前统计模型的分散式纯方位跟踪算法并对纯方位机动目标实施跟踪。仿真结果表明：在选择相同数目节点的前提下，本文所提出的节点选择方法与传统的最近邻方法相比，跟踪精度不仅得到了提高，而且还节约了节点的能量消耗。     

一种基于随机集的目标跟踪算法研究

针对多传感器多目标跟踪问题,提出了基于随机有限集的概率假设密度（PHD）滤波算法。该算法通过选取与各传感器相关的重要性密度函数,层层更新各传感器的采样粒子,达到多传感器多目标有序PHD跟踪。给出了应用该算法的具体步骤,通过仿真实例证明该算法的有效性。     

虚拟仪器和神经网络在粮食水分检测中的应用

在粮食水分检测过程中,水分含量受温度的影响很大,本文详细叙述了利用神经网络的算法在虚拟仪器软件中减小温度对粮食水分测量的影响,实现温度对水分测量的补偿。采用电容式传感器和温度传感器经过信号的调理电路输出标准电信号直接输入NI数据采集器,通过数据采集器把水分和温度电压值送入计算机,然后采用神经网络的算法,减小温度对水分测量结果的影响,从而实现虚拟仪器的温度补偿功能。     

基于自适应动态逆的高超声速飞行器姿态复合控制

考虑高超声速飞行器再入过程中存在气动舵低效的问题,提出了质量矩/气动舵复合控制方式,研究了这两类执行机构的复合控制分配问题,并针对高超声速飞行器强非线性和不确定性的对象特性,基于神经网络方法设计了自适应动态逆姿态控制系统。首先给出了质量块配置原则以及质量矩/气动舵复合控制模型;其次,为获得良好的控制分配精度并保证较小的执行机构能耗,基于二次规划方法设计了质量矩/气动舵复合控制分配策略;再次,利用神经网络权值的自适应调整来逼近系统中存在的不确定性,补偿动态逆误差,设计了基于神经网络的自适应动态逆控制器。最后,通过仿真验证了文中控制分配策略和自适应动态逆方法的有效性。     

任务空间内空间机器人鲁棒智能控制器设计

研究了基于神经网络的自由漂浮空间机器人在任务空间内的轨迹跟踪问题。首先利用RBF神经网络来逼近自由漂浮空间机器人高度非线性的动力学模型，然后设计了鲁棒控制器对逼近误差和外部干扰进行抑制。利用Lyapunov直接方法建立的新的神经网络参数和连接权值的在线学习算法，以及利用耗散理论设计的鲁棒控制器保证了系统的稳定性，并能够使系统L2增益小于给定的指标。利用该控制器对平面二连杆空间机器人进行了仿真研究，表明该智能控制方案是有效的。     

一种面向空天飞机再入的智能自适应复合控制方法

针对空天飞机再入横、侧向通道的姿态控制问题，设计了一种智能神经网络自适应复合控制方法，基于误差反馈学习准则在线更新神经网络权重以补偿全量姿态控制律输出的姿态控制指令。同时，面向再入过程横侧通道的强耦合问题，引入了耦合控制系数，以降低横、侧通道间的控制干扰。此外，提出了一种自适应链式控制分配律，在控制信号中引入正交优化多正弦激励，基于递推最小二乘方法对气动参数进行在线辨识，进而实时更新链式分配策略。最后，对空天飞机再入横侧向通道的神经网络自适应复合控制方法进行数学仿真校验，验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于广义回归神经网络集成的宽带波束形成算法

首先构造宽带波束成形所需要的协方差矩阵,利用基于粒子群优化算法对核主成分分析方法和广义回归神经网络进行了优化。在对神经网络的输入变量进行降维处理后,生成多个复杂度低的泛回归神经网络模型。利用提出的基于聚类启发式集成算法求出波束成形时的权系数,既考虑了网络的差异性,又考虑了网络的正确性。仿真结果表明,提出的基于聚类启发式神经网络集成的波束形成算法在网络结构十分简单的情况下,仍然具有较好的性能。     

考虑重力影响的柔性关节空间机械臂任务空间神经网络控制

针对柔性关节空间机器人地面模拟及空间应用受到重力或微重力不确定项干扰的问题,提出一种基于奇异摄动的任务空间神经网络自适应控制算法。首先建立了考虑重力影响的柔性关节空间机器人的模型,通过奇异摄动方法将系统降阶处理后,转换到任务空间进行控制器的设计,利用神经网络自适应算法对系统的不确定性进行逼近,并针对逼近误差设计了鲁棒控制器补偿,最后将控制量转换为关节空间的控制力矩。对系统进行了稳定性分析和仿真校验,结果表明,控制器可以解决柔性带来的系统高频谐振和失稳问题,并能有效抵抗系统扰动,具有很好的跟踪性能。     

基于模糊神经网络的小卫星任务自主调度设计

为了提高小卫星星务软件的自主化、智能化水平，提出一种基于模糊神经网络的小卫星任务自主调度的设计方法。该方法根据小卫星有效载荷和任务的需求，将小卫星的星务软件分解为若干个任务模块。同时，考虑到一些任务执行的紧前关系要求，将若干有紧前关系的任务模块划分为一个任务流程。以任务流程为单位，利用模糊神经网络构建任务流程自主调度决策系统。仿真实验结果表明，该决策系统能够根据小卫星的监测数据，以任务流程的自主调度为基础，最终实现对任务模块的动态自主调度。     

基于聚类的多平台协同数据关联算法研究

从多平台协同工作的角度出发,针对目标和传感器观测数据之间的关联问题进行了研究。给出了模糊聚类目标函数、FCM算法步骤和量测目标归属判定方法,基于此,提出了模糊C-均值聚类和量测目标归属判定算法,然后提出了基于聚类算法的多平台协同多目标数据关联算法。仿真实验结果表明,该算法数据关联正确率较高,能够提升跟踪精度。