机动目标的模型与跟踪算法

 <正> 在机动目标的“当前”统计模型中,目标的加速度被描述为修正的瑞利—马尔科夫过程,对应的自适应跟踪算法呈现出较好的跟踪特性。文献[2]研究了该模型及其自适应算法在实际的机载雷达跟踪系统的应用;文献[3]进一步推广了基于“当前”模型的MPDAF算法。本文提出一个新的机动目标模型,即假定目标加速度为一高斯—马尔     

机器人的自适应混合控制

考虑了当机器人动力学模型中含有未知参数时,机器人适从运动的混合控制器设计问题。对于一个机械臂手端与刚性环境发生光滑接触的约束运动类型,设计出了一个自适应控制器。     

分层嵌套重叠网格自适应树结构动态组装方法

采用重叠网格可以有效地进行复杂流动的大规模数值模拟,特别是包含运动部件(如旋翼、投弹)的动态模拟。本文将树结构的自适应直角网格用于重叠网格组装过程中的切割和贡献单元的搜索,大大加快重叠网格的组装速度。通过二叉树自适应直角网格对物体外形进行离散,实现切割过程的快速定位;采用八叉树自适应直角网格对流场区域进行离散,高效地搜索贡献单元。使用基于壁面距离准则的重叠区域最小化方法和分层嵌套重叠策略,能提高重叠网格组装的效率和质量。对于具有运动部件的动态重叠网格问题,采用多个二/八叉树减少组装过程中信息更新的冗余计算,从而大幅度减少重叠网格组装的时间消耗。实际算例的重叠网格组装结果说明本文发展的重叠网格组装方法具有很高的计算效率,可以满足运动边界复杂流动问题的动态计算要求。     

基于变分贝叶斯的星载雷达非线性滤波

星载雷达由于其探测范围广、距离远、全天候等优点，在预警防御系统中占有十分重要的地位。然而，由于观测平台的高速运动以及摄动干扰、传感器观测非线性等问题，使得星载雷达目标高精度跟踪带来严峻挑战。针对星载雷达非线性状态估计问题，采用一种基于变分贝叶斯的非线性滤波方法，该方法通过将非线性状态估计问题转化为优化问题，通过迭代优化获得了闭环解析解。此外，针对坐标变换中俯仰角量测缺失问题，提出了一种基于先验目标高度的俯仰角估计方法。通过数值仿真，验证了所提方法较传统非线性滤波方法，如扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波、转换量测卡尔曼滤波，具有更好的估计精度。     

高精度频率分辨在振动信号辨识中的应用

发动机振动信号处理通常采用DASP软件进行。由于软件功能限制,DASP处理采样频率为50 kHz发动机振动信号时,频谱的频率分辨率最高精度仅为12.2 Hz,导致对微弱及故障信号的辨识较为困难。本文采用抗混叠低通滤波、信号抽取及短时傅里叶变换相结合的信号分析方法,有效提高了频率分辨率的精度,最高精度达到1.2 Hz,达到了理想的频率辨识效果。     

一种面向临近空间高超声速再入滑翔目标跟踪算法

针对临近空间高超声速再入滑翔目标的跟踪问题，提出了一种基于回顾成本输入估计的无偏转换量测卡尔曼滤波(Retrospective cost input estimation-unbiased converted measurements Kalman filter, RCIE-UCMKF)。首先，根据再入滑翔目标的飞行特性，将加速度看成是未知的确定输入构建运动学跟踪模型；然后，对目标的非线性量测信息进行无偏转换，并将得到的噪声协方差矩阵进行解耦，降低算法的复杂度；最后，利用回顾成本的输入估计对未知加速度进行重构，采用递推最小二乘法更新输入估计器的参数矩阵，同时将估计的加速度引入到卡尔曼滤波框架下，实现对高超声速再入滑翔目标状态的准确估计。仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。     

混合小推力航天器轨道保持高性能滑模控制

针对采用太阳帆、太阳电混合小推力推进的航天器，研究了其在日心悬浮轨道的保持控制问题。为解决已有控制方法中未综合考虑内部未建模动态和外部未知扰动的问题，以及进一步提高系统控制性能，设计了一种高性能滑模控制策略。首先，考虑模型不确定性，建立了混合小推力航天器在日心悬浮轨道柱面坐标系的动力学方程；其次，基于改进型条件积分滑模面和径向基（RBF）神经网络设计了控制律，结合自适应方法在线估计不确定参数；接着，将求取的虚拟控制量在推进剂最优条件下转换成实际控制量，即太阳帆姿态角和太阳电推进力；最后，数值仿真验证了上述设计方法提高了系统鲁棒性，减小了轨道位置超调，并且混合推进相比于单一太阳帆推进，在更短收敛时间内控制精度提高了4个数量级，相比于单一太阳电推进，一年可以节省约89.6%的推进剂。     

基于事件触发的航天器姿态自适应容错控制

针对航天器通信和计算资源约束以及执行器故障场景下的姿态控制问题，提出了一种基于事件触发的航天器姿态自适应容错控制策略。首先，采用自适应方法估计故障信息、外界扰动等系统中未知参数，并引入事件触发机制，在执行器故障下实现容错控制的同时，节约星载计算机的计算资源。然后，基于李雅普诺夫方法证明了所提出的控制策略保证了闭环系统状态全局一致且最终有界稳定，并能有效避免Zeno现象，保证了执行器故障场景下对姿态的精确控制。最后，应用于航天器的姿态稳定试验，仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于控制系统工作原理的视线角速度获取方法

针对红外成像导引头弹目视线角速度获取精度较差,无法满足导弹制导指标要求的问题,根据红外导引头角跟踪原理,比较研究了直接微分法、基于马尔科夫模型的方法和基于控制系统工作原理的方法3种弹目视线角速度提取方案。利用试验数据进行了仿真分析。仿真结果表明:直接微分法和基于马尔科夫模型的方法均不适用于红外成像导引头弹目视线角速度提取。将控制系统设计为二阶无静差系统,并以此建立了基于控制系统工作原理的弹目视线角速度提取模型。仿真分析表明:该方法适用于红外导引头弹目视线角速度提取。