航天器相对姿态跟踪的非线性前馈控制

针对航天器相对姿态跟踪过程中严重的非线性及控制器设计的复杂性,建立了基于修正罗德里格斯参数的航天器相对姿态运动学和动力学方程并根据Lyapunov直接法设计了非线性前馈控制律.设计的控制律不仅保证闭环系统稳定,还使得航天器相对姿态跟踪误差快速收敛到零点邻域内.通过在Matlab/Simulink环境下对航天器相对姿态跟踪进行数值仿真,验证了建立模型和设计控制律的有效性.     

基于跟踪微分器的高超声速飞行器减步控制

针对高超声速飞行器强非线性,强耦合与高度不确定性的特点,提出一种基于高阶跟踪微分器的减步控制方案。将高超声速飞行器纵向模型表达为严反馈形式。在反步法设计框架中,引入跟踪微分器,利用其对给定信号任意阶导数精确估计的能力,计算第1步设计中产生的虚拟控制量的导数,并直接获得第2步实际控制量,从而将设计步骤从3步减少为2步。且在每步设计中将参数不确定性与外部扰动建模为等效干扰,设计扩张状态观测器获得等效干扰估计值,继而在控制器设计中进行补偿。利用Lyapunov方法证明闭环系统稳定性。仿真结果验证了所提控制方案对不确定及干扰的抑制作用,且跟踪精度优于传统动态面方法。     

基于区域气球力Snake模型的运动目标快速跟踪方法

提出了一种包含区域信息的Snake模型用于运动目标检测与跟踪。在通常情况下,基于区域信息的跟踪方法对背景光线的微小变化、位置的微小移动较为敏感,而基于边缘信息的跟踪方法则难以对边缘模糊的图像取得满意的跟踪效果。在算法中同时引入这两种信息,边缘信息使得算法快速而鲁棒性好,区域信息可以对边缘模糊的图像取得正确的跟踪效果。使用双差分图像设计了自动初始化的方法来实现视频的自动跟踪。同时,对目标的下一步运动位置增加了一个预测环节来加快主动轮廓模型的收敛速度。该算法的每帧计算时间一般小于0.1S,能应用于实时系统。     

直扩通信系统中码跟踪环的抗干扰性能

同步是通信的基础。文章分析了直扩通信系统码跟踪中常用的一种非相关延迟锁定环在连续波(CW)干扰、高斯白噪声和部分频带干扰下的跟踪误差方差,并通过仿真验证了理论推导结果,所得的结论对于延迟锁定环路的分析和设计有重要意义。     

有扰情况下航天器全局稳定姿态跟踪控制

许多空间飞行任务要求航天器姿态跟踪控制。由于航天器在跟踪过程中不可避免要受到各种干扰，因此有必要研究有扰情况下航天器的姿态跟踪问题。本文率先针对存在常值扰动和正弦扰动情况时的姿态跟踪控制问题，采用退步法和内模原理设计了基于误差四元数的姿态跟踪控制律，并结合Lyapunov直接法和Barbalat引理证明了系统的全局渐近稳定性。理论分析和数学仿真结果表明该控制律能使系统全局渐近稳定，能够有效消除常值干扰和正弦干扰的影响。     

模型组转换算法在机动目标跟踪中的应用

为改进变结构多模(VSMM)估计中模型组转换(MGS)算法对运动规律较复杂目标的跟踪,提出了用于模型组激活的核心模型转移法。该法为每个模型组确定一核心模型,并利用当前时刻滤波结果中的模型概率和似然等先验与后验信息,判断模型组的激活。仿真结果表明,核心模型转移法的滤波结果平稳,为MGS算法提供了一种简单易行且全面利用系统信息的模型组激活方法。     

高超声速机动目标天基跟踪鲁棒性滤波方法

为解决高超声速滑翔飞行器(HGV)机动飞行过程中的跟踪问题,提出了一种基于机动观测器补偿的鲁棒扩展卡尔曼滤波方法。针对传统卡尔曼滤波器由于模型误差而无法稳定跟踪的问题,首先建立了HGV动力学模型和天基红外测量模型;随后,设计机动观测器对未知气动加速度进行在线估计;在此基础上,利用机动估计对扩展卡尔曼滤波中的预测步骤进行修正,克服了因模型误差而导致的滤波发散问题;最后,考虑到机动观测器的时延误差,在扩展卡尔曼滤波迭代过程中引入次优渐消因子,提高了滤波跟踪的鲁棒性。与强跟踪滤波、扩维卡尔曼滤波、交互多模型滤波等典型跟踪方法相比,所提方法可在不具备目标机动先验信息的情况下,以较低的计算耗时取得良好的稳定性和跟踪精度。     

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。     

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。