基于自适应迭代的机器人曲面恒力跟踪

针对利用机器人进行打磨、抛光、去毛刺等场合时末端执行器对曲面工件轮廓跟踪时难以得到恒定接触力的问题,对机器人末端执行器和工件轮廓接触时的接触力进行研究,建立了实际跟踪过程中机器人末端执行器的接触力和已知传感器坐标系的映射关系,提出了一种基于自适应迭代学习算法的机器人力/位混合曲面恒力跟踪控制方法。该方法由两部分组成:基于机器人和环境接触时的阻抗模型设计了迭代学习控制律,在PD反馈控制的基础上通过迭代项克服机器人的未知参数和不确定性,并构建Lyapunov能量函数证明所提控制律的收敛性;将迭代学习控制律和力/位混合曲面恒力跟踪控制方法结合起来设计了用于曲面工件轮廓跟踪的控制方法。实验结果显示,经过15次迭代,接触力的波动范围逐渐变小并稳定在±3 N之内,验证了所提方法的有效性。      

基于终端滑模和神经网络的多目标姿态跟踪鲁棒控制#br#

研究了航天器编队飞行多目标姿态跟踪的鲁棒控制问题.主航天器由中心刚体和一个快速机动天线组成,星载相机跟踪某一特定目标,同时天线与从航天器保持通信.在考虑模型不确定性和外部干扰情况下,基于非奇异终端滑模技术和RBF神经网络,设计了多目标姿态跟踪鲁棒控制器.鲁棒控制器由RBF神经网络和一个自适应控制器组成.自适应控制器用于抵消神经网络的逼近误差和实现期望的控制性能.RBF神经网络用于逼近模型不确定部分与外部干扰力矩,并且根据非奇异终端滑模的有限时间收敛属性,提出了一种RBF网络的在线学习算法,提高了RBF网络的逼近效率.应用Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统稳定性.数值仿真结果表明所设计的控制器对外部干扰与模型不确定具有良好的鲁棒性.     

中继卫星S/Ka双频地面站天线共用跟踪接收机

论述了Ka频段圆波导TE11和TE21模自跟踪体制和S频段正十字排列四喇叭自跟踪体制共用两信道自跟踪接收机问题.导出了来波及地面天线S频段和、差信道极化特性引起的角误差电压的交叉耦合系数公式.还可以进一步使S/Ka两个频段共用一套能跟踪（直接序列）扩频信号源的伪单脉冲（单信道单脉冲）自跟踪接收机.     

基于虚拟域预测控制的轨迹跟踪方法

针对在线轨迹实时规划算法,提出了一种基于虚拟域预测控制的轨迹跟踪方法。该方法采用多项式近似系统模型,引入虚拟路径及反动力解算方法,将时域转化为虚拟域,较在时域上近似模型的控制方法解耦效果好,实时性强。通过反动力学解算、非线性规划的输入设置可直接得到连续的控制量,相对于传统非线性预测控制的软约束的方法,从根本上保证了控制量的连续性。以拦截弹道导弹为背景,在初始状态量添加小扰动及末端条件改变的条件下,进行仿真验证。结果表明:与非线性反馈跟踪方法相比,曲线平滑,在遭遇点脱靶量、末端路径倾角及偏角误差较小,实时性同样可满足控制需求。     

无速度反馈的航天器姿轨耦合跟踪控制

提出了一种无速度反馈的航天器姿轨耦合跟踪控制算法。首先建立起基于对偶四元数的带扰动和参数不确定性的航天器姿轨耦合动力学模型。然后基于浸入与不变流形理论设计了速度观测器,通过增益注入对非线性项抑制,从而同时估计角速度和线速度。利用李雅普诺夫函数分析了观测器状态量的收敛性以及注入增益的有界性,证明了该观测器的指数稳定性。最后设计了一个比例-微分（PD）位置与姿态跟踪控制器,该控制器可以实现航天器的任意姿态与位置跟踪,分析了这种观测-控制结构的闭环系统渐近稳定性。仿真验证了该速度观测器和控制器的有效性以及对于参数不确定性和测量噪声具有较好的鲁棒性。     

基于强跟踪UPF的重力梯度辅助定位方法

针对重力梯度辅助定位中,存在重力梯度的强非线性分布及系统模型偏差等问题,将STUPF引入匹配定位过程。该方法根据残差信息实时调节系统状态跟踪能力,有效应对模型偏差对定位的影响。基于真实INS数据的仿真实验结果表明,STUPF可达到较好的定位效果,且与标准PF、GPF算法相比,其在定位的精度、稳定性及运算量上具有一定优势。     

基于Rao-Blackwellized蒙特卡罗数据关联的检测跟踪联合优化

提出了基于Rao-Blackwellized蒙特卡罗数据关联的雷达目标检测跟踪联合优化算法。Rao-Blackwellization方法将单目标跟踪与数据关联分开处理,将序贯蒙特卡罗方法（粒子滤波）用于数据关联,实现杂波与虚警量测中的多目标跟踪。同时,根据粒子的分布范围确定波门大小。在考虑粒子权重的前提下,利用检测单元与所有粒子的相对位置对检测门限进行修正,提高检测率。将本文算法与已经实现的基于空域特性的杂波抑制算法相结合,分别应用于仿真数据、S波段相参与非相参雷达实测数据。实验结果表明,本文算法能够在粒子数较少的情况下,实现对小弱目标的检测与跟踪。      

多模型GGIW-GLMB算法跟踪机动群目标

针对多个机动群目标跟踪问题,提出了一种多模型伽马高斯逆威夏特-广义标签多贝努利（MM-GGIW-GLMB）算法。采用多模型算法对群目标进行运动建模,利用最适高斯（BFG）近似在预测阶段对多模型进行融合,减小了多模型算法的运算量,为进一步提高算法在目标机动阶段的跟踪性能,引入强跟踪滤波器（STF）对BFG算法得到的预测状态协方差进行修正。利用最优次模式分配（OSPA）距离及其一倍标准差和航迹标签正确率衡量算法对机动群目标的跟踪性能。仿真结果表明,本文算法能够提升对机动群目标的跟踪精度和稳定性。      

基于软件相关器的GPS跟踪算法研究与实现

研究了适用于GPS软件接收机的软件相关器和信号跟踪算法,包括码跟踪和载波跟踪。为了提高跟踪灵敏度,码鉴别器和载波鉴相器每Nms输出一次鉴别结果,在Nms的间隔时间段内,每1ms采用状态外推算法对相位、多普勒和多普勒导数进行一次外推。跟踪环路采用载波环辅助码环的跟踪方法,提高了码环的跟踪精度和可靠性。利用真实的采样数据,在PC机上用Matlab对该算法进行了仿真,并且在GPS软件接收机平台上得到实现。实验证明,该算法可以实现对c／A码相位和载波频率的精确跟踪,并得到导航数据。