微波辐射特性研究概览

微波辐射特性的研究为被动微波遥感和制导等提供基础的理论、方法、实验数据和结果。系统地阐述了微波辐射特性研究的两种方法 ,重点讨论了亮度温度的各种反演方法 ,最后指出了微波辐射特性研究的其它一些值得注意的问题     

导弹纵向神经网络自动驾驶仪设计

在导弹俯仰通道中存在输入未建模动态情况下，提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的神经网络自动驾驶仪的设计方法。首先应用两个RBF神经网络对输入未建模动态设计了神经网络逆补偿器，然后利用反演控制技术设计了导弹纵向自动驾驶仪。最后给出仿真结果显示了该设计方法的有效性。     

非线性自适应神经网络控制器设计

在系统存在非匹配不确定性和输入未建模动态的情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的非线性自适应控制系统的设计方法.应用RBF神经网络辨识系统中存在的不确定性,利用反演控制技术,设计了非线性自适应控制器,成功地处理了非匹配不确定性.同时动态非线性阻尼项的引入使得系统对未建模动态具有很强的鲁棒性,并应用Lyapunov稳定性理论,证明了系统跟踪误差、RBF神经网络参数误差全局渐近收敛于原点的一个邻域.最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果,显示了该设计方法的有效性.     

基于多层前向神经网络的块控制器设计

针对一类非匹配不确定性的线性系统,基于块控原理,提出了一种结合块控制、神经网络控制和backstopping控制技术的设计方法.其特点是无须已知不确定性的界,利用反演设计方法来处理系统中的非匹配不确定性,利用多层前向神经网络来估计系统中的不确定性,再利用鲁棒控制方法来改善系统的性能.利用Lyapunov稳定性定理证明了系统的渐近稳定性.最后,给出的仿真实例证明了所提出的方法的正确性和有效性.     

基于树模型机器学习方法的GNSS-R海面风速反演

GNSS-R是基于GNSS卫星反射信号的一种新技术.GNSS-R技术可以运用到海面风场反演中，传统的GNSS-R技术反演海面风场主要有波形匹配和经验函数两种方法，风速反演精度约为2m·s-1.波形匹配方法耗时多，计算量大；经验函数方法通常只使用少量物理观测量，会造成信息浪费，损失一定的反演精度.为了提高海面风速的反演精度，引入机器学习领域常用的树模型算法决策树、随机森林、GBDT等对海面风速进行预测.利用GNSS-R与ECMWF数据构成训练集和验证集，训练集用于模型学习，验证集用于检验模型的反演效果.实验结果显示，决策树和随机森林预测误差约为0.6m·s-1，GBDT等算法的预测误差约为2m·s-1，满足风速反演要求.与GNSS-R传统反演方法相比，机器学习树模型算法效果更好，在验证集上表现稳定且误差较小.因此，可以将机器学习树模型算法运用到海面风速反演中.      

基于卫星观测数据的地球重力场探测技术发展趋势分析

分析研究了公开发布的全球重力场模型,根据已有真实卫星数据的重力场反演结果,依次分析了激光地球动力学卫星、重力卫星和测高卫星用于地球重力场探测的特点和局限性,并针对上述缺点和局限性,进一步介绍和分析了当前出现的可用于地球重力探测的新型载荷,如激光测距仪、原子干涉绝对重力梯度仪、干涉SAR高度计等,以及新载荷可能产生的探测效益。以上研究可为地球重力场探测技术未来的发展提供参考。     

基于滑模反演控制的稳定平台齿隙非线性补偿

针对航空遥感惯性稳定平台中齿隙非线性带来的不稳定问题，结合反演控制和滑模控制的优点，在传统反演控制的每一步迭代过程引入与齿轮运动状态相关的基于连续饱和函数的动态滑模面，设计了相应的滑模反演控制器。在保证了系统误差快速收敛的同时，抑制了反演过程中的误差积累，实现了系统非线性误差精确补偿。仿真实验结果表明，与传统反演控制相比，滑模反演控制显著降低了齿隙非线性对系统动态性能的影响，有效提高了系统对期望角位置、角速度的跟踪性能。     

基于干扰观测器的四旋翼无人机离散时间容错控制

为了飞行控制方案便于在计算机上实现，针对具有外部干扰和执行器加性故障的四旋翼无人机（UAV）角度运动方程，给出一种基于干扰观测器的离散时间跟踪控制方案。通过设计离散时间干扰观测器抑制外部干扰和执行器故障的不利影响，并结合干扰观测器设计离散时间控制器。通过数值仿真验证了基于干扰观测器的离散时间容错控制方案的有效性。仿真结果表明，设计的离散控制器能够保证外部干扰和执行器故障综合作用下的四旋翼UAV系统跟踪控制性能。     

基于滑模反演控制方法的纵向制导控制一体化设计

针对高速机动目标的末端拦截问题,研究了拦截弹的制导控制一体化设计算法。首先建立了纵向通道的制导控制一体化模型,利用非线性状态变换将其转换为易于控制算法设计的标准形式,并将目标机动干扰从不确定项中分离出来。然后考虑系统的非匹配不确定性,将滑模控制与反演控制相结合,设计了拦截弹的一体化控制算法。仿真结果验证了所设计算法的有效性和鲁棒性。