香港国际机场航空交通量的无偏灰色马尔科夫预测

针对香港国际机场航空交通量的灰色性和随机波动性,本文采用无偏灰色GM(1,1)代替传统灰色GM(1,1)模型,分析了2001—2012年香港机场航空交通量的数据,预测出2013年香港机场的航空交通量,然后用加权马尔科夫模型对预测结果进行优化。利用Matlab计算得后验差检验C值小于0.35,P值为1,拟合精度等级为好,表明动态无偏灰色马尔科夫能消除传统灰色GM(1,1)模型的固有误差,提高预测精度。加权马尔科夫模型对灰色预测结果优化得2013年香港航空交通量在352 241~370 780架次之间。     

面向机动目标跟踪的无人机横侧向制导规律

现有的standoff跟踪制导方法在进行机动目标跟踪时不能同时满足响应速度和稳态精度的要求.对用于航路跟踪的参考点制导法（RPG,Reference Point Guidance）进行改进,推导了无人机（UAV,Unmanned Aerial Vehicle）在跟踪机动目标时的横侧向制导规律.采用二阶非线性微分方程对UAV和目标相对距离的调节过程进行建模,在此基础上分析了改进后RPG的渐近稳定性.仿真结果表明,相比Lyapunov向量场（LVFG,Lyapunov Vector Field Guidance）和模型预测控制（MPC,Model-based Predictive Control）的制导方法,改进RPG的跟踪误差和时间乘以误差绝对值积分（ITAE,Integrated Time Absolute Error）指标均优于LVFG和MPC.因此,所提制导规律能够对机动目标的运动进行有效补偿,并具有更快的响应速度、更高的稳态精度和较好的实时性.      

一般密度核估计的一致相合性

V．S．M．Campos和C．C．Y．Dorea在2001年提出了关于（E，ξ）上的σ-有限测度v的一般密度函数P（x）的核估计pn（x），其中ECR，ξ是E的一个σ-域，得到了一些结果，并且验证了所得结论包含经典的连续密度核估计的结论，还进一步延伸了离散分布核估计的结论。以上面的理论为基础，继续探讨这种密度核估计的性质．在核函数满足一定的条件下，得到pn（x）是p（x）的一致渐近无偏估计。同时应用有关经验分布的一些知识，得到了一般核密度估计pn（x）的一致弱相合性和一致强相合性。     

预定失败数的负二项分布的预测

对预定失败数的负二项分布,给出了一致最小方差无偏预测子及Bayes与Fiducial预测子和预测区间,比较了Bayes和Fiducial PI的优良性,并用数值例进行了说明。     

一类具有混合时滞神经网络的渐近稳定性判据

在激励函数仅仅满足扇区条件,时滞函数连续可微且导数小于0的情形下,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,得到了神经网络全局渐近稳定的新判据。该判据可以通过线性矩阵不等式(LMI)表达,借助解LMI的内点法可以方便求解。     

舵机加载系统的鲁棒力矩渐近跟踪控制

针对舵机加载系统中存在未建模部分、时变、非线性等因素,设计了鲁棒力矩渐近跟踪控制器。分析了系统结构,并建立系统简化模型。为了抑制舵机运动扰动对加载系统的影响,提高系统跟踪性能,将舵机运动作为外干扰进行处理。根据系统输入信号的特点,基于内模原理,分别利用系统的传递函数和状态空间模型设计鲁棒渐近跟踪与干扰抑制控制器。针对期望极点难以选取的问题,利用最优化方法设计系统控制律,并引入期望衰减度调节系统力矩跟踪和扰动抑制性能。仿真结果表明,所设计的控制器能使系统获得较理想的跟踪性能,基于状态空间的最优化方法方便了系统设计。     

无偏权值匹配融合定位算法研究

近距离布站跟踪的设备测量数据在进行弹道定位数据处理过程中,不可避免地会因张角太小导致最小二乘等常规的数据综合处理方法失效或计算结果失真情况。本文提出了一组基于方向余弦法的动态精度无偏权值匹配的定位模型及算法,可以有效避免因张角太小导致算法失效的问题。实测数据处理过程和结果证实,该算法对定位数据能有效确定,保证了弹道计算结果的可靠性。     

升力物体跨音速面积律

应用匹配渐近展开法推导出有升力物体的跨音速非线性面积律,给出升力效应当量源应满足的守恒条件及其确定方法。计算结果表明,对于~般飞机及其部件能较准确地估算其在跨音速流中零升力和有升力时的压差阻力,并可在飞机基本设计点状态下进行阻力优化而选择最佳构型。该方法延伸到低超音速情况亦具有足够准确度。计算方法简单、快速。     

双重未知干扰解耦的多传感器系统偏差校正与状态估计

具有未知干扰输入的随机系统状态估计问题广泛存在于控制、通信、信号处理和故障诊断等领域,但目前的研究成果大多局限于单传感器动态离散系统。针对状态方程含有未知干扰、量测方程含有未知偏差的多传感器系统状态估计问题开展了研究,提出了一种双重未知干扰解耦下的最小方差无偏估计滤波器。首先,建立量测偏差通用演化模型;然后,解耦偏差演化模型中的未知输入,设计最小方差无偏估计器对量测干扰偏差进行估计;之后,利用估计出的量测偏差来校正动态系统测量值;最后,根据量测偏差校正后的系统模型设计最优状态观测器,获得具有最小方差无偏的状态估计。径向飞行控制系统的例子验证了所提方法的有效性,与相关方法的仿真对比反应了所提方法的优越性。     

一类受扰不确定系统的渐近镇定控制

 实际工程中的许多被控系统（如航天器,机器人,飞机等）几乎都处在一种变化的环境中,用精确的数学模型描述这类系统是不现实的。因此,研究考虑了这种不确定性的系统控制问题,在理论和应用中都有重要意义。 考虑用下述状态方程描述的不确定系统 （?）=（A₀+△A（r,s））X+（B₀+△B（r,s）u） （1）其中,X∈Rⁿ,系统状态,n为系统阶数,u∈R^m,控制信号,A₀,B₀是适当维数的常值阵,r,s分别为p维和q维未知参数矢量,△A（r,s）,△B（r,s）分别是与A₀,B₀同维的不确定矩阵。