一种面向弹道再入目标跟踪的HPD-SRCQSPF算法

针对弹道再入目标轨迹跟踪问题,提出基于混合建议分布的平方根容积求积采样粒子滤波（HPD-SRCQSPF）算法,该算法以混合建议分布为框架,由两个基本建议分布组成。其中一个基本建议分布为先验分布,另一个基本建议分布为平方根容积求积卡尔曼滤波估计后的值。该混合建议分布与真实的后验分布很接近,因此有着高效性、高精度等特点。仿真结果表明,对于弹道再入目标轨迹跟踪模型,相比于标准粒子滤波（SPF）算法和平方根容积求积粒子滤波（SRCQPF）算法,HPD-SRCQSPF算法可以在较低运算负载的情况下获得更好的跟踪性能。特别是在弹道目标变轨机动的情况时,所提出算法的性能增益更为显著。     

模型参数扰动下的火星大气进入鲁棒状态估计方法

针对火星大气进入段模型参数扰动及动力学系统的强非线性影响导航系统状态精确估计问题,提出了一种模型参数扰动下的鲁棒插值滤波（DDF）方法。该方法在传统插值滤波方法代价函数的基础上,通过把扰动参数对状态估计精度影响的度量矩阵乘积的迹增广到代价函数,推导了具有解析滤波增益形式的鲁棒插值滤波方法。同时,通过实时计算进入过程中导航系统的非线性,基于系统非线性度给出了鲁棒插值滤波方法阶次自适应选取准则。只在系统强非线性阶段采用高阶鲁棒插值滤波方法,既保证状态估计精度,同时满足导航系统实时性需求。仿真结果表明,提出的鲁棒插值滤波方法比传统的一阶插值滤波方法估计精度更高,能达到二阶鲁棒插值滤波方法的估计精度,比整个进入过程采用二阶鲁棒插值滤波方法具有更高的解算效率。     

基于降阶谐振控制器的三相逆变器电压控制研究

针对三相逆变器输出侧接非线性负载时输出电压的质量易受谐波影响的问题,选用基于降阶谐振控制器(RRSC)的电压控制方法。与谐振控制器相比,RRSC能够进行正负序的分离,然后分别处理,并且计算量小,运算效率高。为了在此基础上再次降低输出电压谐波含量,进一步改进了RRSC,并将其用于三相逆变器电压控制。最后,对所提控制方法进行了仿真验证,并与降阶谐振控制方法进行了详细分析对比。仿真结果证明了所提控制方法的有效性。     

间歇采样重复转发对雷达恒虚警检测性能的影响分析

作为一种新型相干干扰,间歇采样转发干扰可以获得雷达脉冲压缩增益,对雷达系统构成了很大的威胁。针对采用线性调频脉冲压缩和单元平均类恒虚警检测的雷达系统,在分析了间歇采样重复转发压制干扰原理和雷达恒虚警检测的工作原理的基础上,理论分析推导了不同间歇采样占空比、转发增益和不同的噪声功率背景条件下重复转发干扰在真实目标CFAR检测区间的能量。通过分析信号能量、噪声能量和干扰能量之间的关系,推导了不同干扰参数下CFAR检测器的信噪比。研究结果表明,在重复全转发这种干扰样式下,采样频率、占空比均是影响影响检测器的重要参数,当优化参数配置,使得转发能量尽量位于检测单元内时,有相对理想的对抗效果。     

融合背景图像信息和多特征压缩的相关滤波跟踪算法

针对相关滤波类跟踪算法目标背景图像信息利用率较低、目标特征表达能力较弱的问题,提出了一种融合背景图像信息的多特征压缩跟踪算法。首先,在上下文感知滤波器的基础上,将背景图像信息加入位置滤波器。其次,提取颜色名(Color Name, CN)特征与梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征,使用最大响应因子及平均峰相关能量(Average Peak-to-Correlation Energy, APCE)评估跟踪结果的可信度,实现两种特征的自适应融合。最后,利用特征降维简化模型的复杂度,实现算法运行速度的提升。实验结果表明,改进后的算法在遮挡、形变、尺度变化等复杂环境下均具有较高的鲁棒性,其跟踪精度和成功率指标均优于DSST及其他主流的跟踪算法,并且仍保持了实时性。     

超高速电机电流源逆变器解耦控制优化策略研究

针对电流源逆变器（Current source inverter, CSI）超高速电机驱动系统控制对象阶数高、耦合强的特点,提出一种基于定子电流反馈有源阻尼的三闭环改进型解耦控制策略。首先,通过在Z域构建考虑控制延时的CSI超高速电机二阶系统等效模型,设计了复矢量解耦电流外环、前馈解耦电压内环构成的分级解耦驱动系统。其次,基于重构模型分析三闭环控制系统在全速域的稳定性,讨论了该解耦策略在高速工况下失稳与二阶系统谐振问题的相关性。本文将定子电流反馈有源阻尼引入电流环调节器,在解决高阶系统谐振问题的同时实现超高速电机在全速域的高性能稳定运行。最后搭建了550 000 (r?min-1)/110 W超高速永磁同步电机的CSI驱动平台,并进行相关仿真及实验验证,证明了所提改进策略的有效性和优越性。     

非平稳信号滤波降噪方法研究

飞行器振动环境复杂多变,具有典型的非平稳特征,因此需要采用时频分析手段对非平稳信号分析处理。针对此问题,本文提出一种基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的非平稳信号滤波降噪方法,通过对比证明,对于一般非平稳信号的滤波降噪,分数阶傅里叶变换方法优于傅里叶变换方法。对于线性调频信号的滤波降噪分析,分数阶傅里叶变换方法明显优于一般滤波降噪方法。     

航天器多约束姿态机动时-虚混合域规划方法

针对姿态指向受限以及角速度和控制力矩有界等复杂多约束下航天器低能量姿态机动规划问题,首先提出了时-虚混合域的概念,即时域和虚拟域同步存在并且同步求解虚拟域姿态路径以及时域角速度和控制力矩。进一步地,建立时-虚混合域上非线性约束问题模型。然后,提出了时-虚混合域单点式非线性姿态机动规划方法,通过非线性参数优化和单点式路径分解置换规划求解得到姿态机动轨迹以及角速度和控制力矩曲线。仿真结果表明,该方法可以高效地解决多约束姿态机动规划问题,有效地降低姿态机动过程中的能量消耗,得到连续光滑的姿态机动规划结果。     

基于自适应滤波的光谱畸变误差抑制方法

为降低天文光谱畸变误差对多普勒测速导航精度的影响,设计结合非线性Sage-Husa噪声估计器及抗差扩展卡尔曼滤波器(Robust Extend Kalman Filter,REKF)的自适应滤波算法。当系统模型可靠时,抗差滤波能够通过预测残差判断异常量测并降低其权重;当系统模型噪声先验信息不准确时,通过Sage-Husa噪声估计器估计系统噪声协方差阵Q阵,以保证抗差滤波的效果。此外,结合多普勒测速导航及X射线脉冲星导航进行组合导航,以提高位置估计精度。仿真结果表明,该算法能够在系统模型噪声先验信息不准确的情况下有效控制光谱畸变造成的量测误差对导航精度的影响。     

基于有限差分法的双臂关节柔性空间机器人智能递阶控制策略

谐波减速器和力矩传感器等柔性元件广泛应用于空间机器人关节系统,以获取高减速比.这些柔性元件为空间机器人系统引入关节柔性,使得对其的稳定控制变得更为复杂.本文讨论研究了参数不确定双臂关节柔性空间机器人基于有限差分法的智能递阶控制及弹性振动抑制.运用递阶系统理论、动量守恒原理及第二类拉格朗日方法推导出系统递阶动力学模型.利用该模型,设计了基于模糊回归神经网络的非奇异Terminal滑模控制算法和基于有限差分法的滑模控制算法.采用模糊回归神经网络（Recurrent Fuzzy Neural Network,RFNN）逼近系统的不确定部分.为避免复杂的求导计算及角加速度可测要求,利用基于有限差分法的滑模控制来抑制柔性关节振动.由于设计控制器过程中未涉及惯常的奇异摄动双时标分解操作,该控制算法理论上具有适合任意大小关节柔性刚度的优点.系统对比仿真试验证明了智能递阶控制算法优于传统基于奇异摄动法的控制方案.