基于目标威胁度计算的相控阵快速确认跟踪模式

机载相控阵雷达在探测远程、低空、高速目标时具有较大潜力。本文对机扫加相扫雷达环境下,如何充分发挥相控阵优势,提高机载雷达跟踪远程低空高速目标性能展开研究,在传统边扫边跟(Track while scan,TWS)技术基础上,给出了一种基于目标威胁度的快速确认跟踪模式。该模式采用有效的相控扫描策略,充分利用其波束捷变能力,通过相控回扫,一方面快速起始航迹,增加高威胁目标的跟踪距离;另一方面适当增加探测数据率,提高对远距高威胁目标的跟踪性能。仿真试验表明,新跟踪方法不但可以较好克服目标雷达散射截面积(Radarcross section,RCS)起伏影响,较快地起始和跟踪目标航迹,而且保留了TWS方法覆盖空域广的优点。     

基于模糊集值统计的输出跟踪控制器设计

提出基于模糊集值统计下修改模糊推理模型的控制规则库方法。对于具有不确定因素的非线性系统,当外界条件和系统内部结构参数变化时,根据系统的输入输出数据对,首先建立控制规则库的估计函数,引入相似度概念,在线修改隶属函数,使实际输出跟踪期望值的变化。通过仿真验证表明,该方法对于非线性、不确定性复杂系统可以获得满意的跟踪控制效果。     

直升机切换LPV鲁棒跟踪控制

针对直升机跟踪控制问题,提出了一种基于模态依赖平均驻留时间(Mode-dependent average dwell time,MDADT)切换信号的线性变参数(Linear variable parameter,LPV)控制方法。在直升机全飞行包线内选取可以表征直升机飞行特性的状态作为增益调度变量,利用"小扰动"假设将全量方程进行线性化处理并对其配平求解,将复杂的非线性模型转化为可以计算求解的线性模型。采用雅可比线性化方法在非线性模型平衡点处进行线性化处理,使用数据拟合的方法在理论上建立与非线性模型动态接近的LPV模型。对时变参数进行区间划分,结合参数依赖的多Lyapunov函数和MDADT方法,给出了保证切换LPV系统全局一致指数稳定的充分条件。考虑时变参数的渐变特性,以及由于测量误差和参数飘移等因素而造成的控制器增益变化,得到了在MDADT切换信号限制下的切换律。仿真结果表明所设计的控制律能有效动态跟踪直升机前飞的不同状态量,验证了所建模型和控制算法的有效性和可行性。     

飞行航迹动态逆跟踪控制的神经网络方法

针对用动态逆方法设计飞行控制系统在极慢模态设计中所遇到的完全非线性问题，以及飞行器在执行低空突防任务时所面临的程度无法精确控制的条件，提出了一种以前向神经网络为核心的解决方案。文中给出了神经网络的拓扑结构、样本采集方法以及动态逆控制器的构造方法，仿结果表明，该方案具有良好的指令跟踪能力。     

灰色优势分析在多雷达低空小目标跟踪中的应用

在多部雷达同时跟踪低空／超低空飞行的机动小目标时，因受低空杂波，电子干扰和雷达自身探测精度等因素影响，易使部分雷达探测的数据不完整，不精确，不可靠，甚至相互矛盾，结果造成融合中心数据处理精度下降，针对这一情况，本文应用灰色系统理论的绝对关联度定义和性质，提出了一种改进的绝对关联度计算方法，并在此基础上将多部雷达经一次融合后的数据作为特征数据进行优势分析，把每时送入融合中心比较差的雷达数据用特征数据替换，再进行二次融合，仿真结构表明，应用改进的绝对关联度对雷达数据进行灰色优势分析和二次融合，可进一步提高雷达系统的跟踪精度和可靠性。     

基于数字地图预处理的实时航迹规划

地形跟随／地形回避，威胁回避（TF／TA2）实时航迹规划是自主式TF／TA2低空突防系统的关键技术之一，本文在数字地图预处理技术的基础上，提出了完全曲面的概念，从而使三维最优航迹规划转化为在安全曲面上的二维规划，降低民规划维数，减少了存储量和计算量，提高了实时航迹规划的速度，使之更适于在机载条件下实现，文中同时提出了对未预知崦由机载传感器实测到的障碍和威胁的处理方法，使最优航迹能有效地回避这些障碍和威胁，仿真结果表明，文中所提出的实时航迹规划算法是有效的。     

空中交通管制系统中目标跟踪技术的分析

论述了空中交通管制系统中采用的自适应单模式跟踪器和交互多模式跟踪器的工作原理、基本特性 ,并对其跟踪精度进行了分析、对比     

复杂背景下磨粒显微图像分割

针对DMAS系统中复杂背景下磨粒图像的自动分割问题，根据磨粒图像的相关特征，充分利用领域知识，基于图像分割和边界跟踪的思想，选取了适合磨粒图像分割的最大类间方差阈值法，并结合腐蚀、膨胀等图像处理技术，实现了复杂背景下磨粒图像的有效分割和目标提取。最后算例表明了本方法的简洁有效性。本文研究将对进一步展开磨粒识别和机械设备故障诊断研究工作提供前提和依据。     

卫星光通信粗瞄系统非线性摩擦的神经网络补偿

 为克服摩擦对卫星光通信(IOC)瞄准捕获跟踪（PAT）粗瞄子系统的精度控制的影响,首先利用PD控制器以获得稳定的轨迹;再用一种扩展的神经网络结构在线逼近摩擦函数,对摩擦力矩进行补偿;在此基础上,利用传统单层神经网络和自适应的鲁棒项消除神经网络的逼近误差及外部扰动。最后用李亚普诺夫函数方法证明在本文的控制策略下,可以保证系统的渐近稳定性和参数的有界性。     

一种改进的基于分解控制的非线性力矩补偿策略及其在直流电机系统中的应用

 针对直流电机系统中存在的非线性摩擦力矩和波动力矩,提出一种改进的非线性力矩补偿策略,将重复控制机制引入到基于分解控制的补偿策略中。其中,鲁棒自适应补偿器用来补偿系统中存在的非线性摩擦力矩和波动力矩;而插入的重复控制器用来进一步提高系统运动曲线的跟踪性能。二者的综合构成了系统完整的控制律。Lyapunov方法证明了闭环控制系统的全局稳定性。最后,通过对高精度伺服系统的仿真研究证明了该改进补偿策略的有效性。