视觉仿生在飞行器导航技术中的应用

介绍了蝇视觉运动信息的神经计算原理,分析了蝇的飞行控制行为,从仿生学角度出发对蝇视觉系统的感知机理在航空武器中的应用进行了探索性研究。     

多指标LMI鲁棒故障检测滤波器在卫星姿态控制系统中的应用

卫星在轨运行中,需要对其故障进行及时的检测,模型的不确定性使得如何在轨卫星的故障检测产生了很大的干扰。以往的方法是将故障、输入和干扰统一作为广义输入,通过H∞范数增益最小使得系统残差最大程度地接近于故障,然而这不能反映故障、输入和干扰三者的重要关系。为此需要研究三者到残差增益的多指标下,滤波器的参数设计方法。以推导从三者到残差的传递函数表达式为主要方法,以线性矩阵不等式为工具,把指标化为可求解模型,得到多指标下的故障检测滤波器设计方法。设计的滤波器应用于采用喷气执行机构的在轨卫星模型里,给出了滤波器的设计结果。从仿真的结果看,虽然三个增益无法满足同时远远小于1的条件,但通过自适应的阈值,可实现对在轨喷气执行器卫星的鲁棒故障检测。     

参数化小波构造研究及其在边缘检测中的应用

为了解决双正交小波构造过程中存在的局限性和不灵活性,以小波滤波器代数构造理论为基础,提出一种支集定长条件下双正交小波滤波器组的参数化构造方法,推导出高通分解滤波器支集长度为奇数或偶数情况下双正交小波滤波器组的构造限定条件,给出具体的参数化构造实例,并分析了参数变化对构造小波特性的影响。从小波特性出发分析了用于图像边缘检测的双正交小波的构造必要条件,结合参数化小波构造方法构建了用于图像边缘检测的小波滤波器组。仿真实例验证了双正交小波滤波器参数化构造方法的灵活性和可行性以及构造小波对图像边缘检测的有效性。     

基于高斯chirplet时频原子参数自适应时频分布图的不变矩特征提取方法研究

根据时频分布性质,针对雷达目标的特征提取与分类识别问题,提出了一种基于高斯c hirplet时频原子参数自适应时频分布图的不变矩特征提取方法。首先分析了各种不变矩, 总结了它们各自的应用特点;接着把雷达信号和其时频分布图的不变矩特征结合起来分析了 目标的各种行为对时频分布图不变矩的影响,然后对提取时频分布图不变矩的算法进行了详 细的研究,识别仿真结果表明,利用信号参数自适应时频分布图像的不变矩特征进行雷达目 标识别是一个卓有成效的方法,该方法充分利用了雷达目标的散射信息,具有较高的识别率 。     

基于分段连续推力的晕轨道控制方法

基于小偏差理论,推导了三体动力学模型的误差线性模型,并将此假设下的控制归纳为终端固定的有限时间调节器问题。在此基础上,进一步利用该最优控制方法推导了晕轨道周期内的连续小推力控制方案,验证了控制加速度及状态量的收敛。同时针对整周期控制方式在超调后状态量收敛速度慢的问题,通过分段连续推力控制模式(Sectional Continuous Thrust Control,SCTC)来近似瞬时脉冲推力控制模式,给出了最短分段控制时间的计算方法。实验表明,SCTC模式加快了轨道状态的收敛速度。对于km级入轨偏差,通过1次控制即可使实际轨道收敛至标称轨道。     

基于S变换的时频特征提取与目标识别

目标的时间-频率联合分布能够很好地反映目标物理结构特征,可以作为雷达目标识别的一个有效手段。针对现有时频分析方法存在的识别率低和抗噪性能差等问题,提出一种基于S变换的空间目标回波信号电磁特征提取与识别方法。首先对目标的雷达回波进行时频分析,得出在较大方位角变化范围内和不同信噪比情况下,目标S变换的时频分布具有相对不变性的结论;然后基于这种稳定的时频分布特征,采用最小贴近度的方法进行分类识别。针对不同目标模型的仿真结果表明,该方法的识别率高于其他时频分析方法并且具有很好的鲁棒性。     

一种基于自适应遗传算法的高斯FM^mlet变换最优时频原子搜索算法

时频分析方法是当前非平稳信号分析与处理的研究热点,基于高斯let变换的信号表示方法成为目前分析具有线性和非线性频率切变信号的重要工具.高斯FMm let变换在信号分析与处理中的应用面临的一个主要问题就是匹配追踪方法的数字实施方法.针对现有算法精度不高、收敛性差的问题,提出了一种基于自适应遗传算法的高斯FMm let变换最优时频原子搜索算法.首先详细推导了时频原子有限长序列的离散公式,接着详细讨论了自适应遗传算法,然后给出了一种利用自适应遗传算法搜索高斯FMm let变换最优时频原子的算法及其实现方法,最后结合实例对该算法进行了仿真研究.结果表明,该算法不但搜索精度很高,而且具有较好的收敛性和鲁棒性.     

基于支持向量机和蚁群算法的空间目标分类

研究了基于支持向量机的空间目标分类中核参数和误差惩罚因子的选择问题.将蚁群算法与支持向量机相结合,提出了一种自动优选支持向量机模型参数的方法,克服了以往反复试验以确定其参数的缺点.采用所提出的方法,分类正确率迭90%左右,验证了该方法的有效性.     

激光告警多目标定位与跟踪技术研究

研究了激光告警多目标定位和跟踪的建模方法。利用聚类概念,对激光告警器测量数据进行集类,并对各个类对应的目标状态进行空间-时间融合。通过求解航迹信息融合的状态估计值,实时形成同步脉冲控制逻辑,从而实现对激光多目标的实时跟踪和激光信号的实时提取。给出了激光告警多目标定位与跟踪的设计过程,提出了一种实用简便的融合算法,并设计了一套该模型的原理样机。试验结果验证了这种方法的有效性。     

三维随机图象模型及其空间关系

为了用随机的方法对三维图象进行处理,在二维 Markov场图象模型的基础上,建立了三维 Markov场图象模型。把定义在平面域上随机场的邻域系、集簇和势函数等概念推广到三维空间域,给出了三维邻域系、集簇的空间分布规律和势函数的具体表达式,解释了其空间关系和概率分布,从理论上解决了三维建模的问题,并为三维图象的计算机处理,提供了一种可以实际进行操作的随机方法。