控制输入受限情况下卫星姿态的鲁棒自适应控制

卫星通常工作在各种扰动环境中，包括参数不确定性和非参数不确定性。工程实践中碰到的另一个重要问题是控制输入受限。考虑存在参数不确定性和非参数不确定性，研究控制输入受限情况下卫星的姿态控制问题，设计了一种鲁棒自适应控制器，证明了姿态控制系统是全局一致最终有界稳定。仿真结果验证了该控制器的有效性。     

基于Boosting的模糊分类规则集成学习及应用

由于难于获得先验知识,样本可分性差,辐射源识别很难达到很高的识别率。结合AdaBoost算法和遗传算法,提出了一种模糊分类规则的迭代学习方法。在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类和拒识的样本。在规则学习的适应度函数中考虑训练实例的分布,使模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,改善了模糊分类规则的整体识别能力。辐射源识别实验结果表明,该方法具有良好的分类识别性能。     

导弹自适应反演控制器设计

提出了一种应用反演控制技术的非线性自适应导弹控制系统的设计方法。首先采用自适应辨识算法来估计系统中存在的不确定性 ,然后利用反演控制技术处理系统中的非匹配不确定性 ,在虚拟控制中引入了微分阻尼项 ,有效地改善了系统动态性能 ,并应用Lyapunov稳定性理论证明了系统是全局指数稳定的。最后给出的数字仿真结果表明该方法的有效性     

翼伞精确定点着陆归航方法研究

文章介绍一种翼伞精确定点着陆归航的方案 ,按高度将归航过程划分为 6个阶段 ,给出了每个阶段的制导算法 ,讨论了系统的稳定性并给出结论。     

基于分数傅立叶变换的SAR成像算法研究

当距离徙动较小时,合成孔径雷达(SAR)回波信号在方位向和距离向都可以转化为调频信号,据此提出一种基于分数傅立叶变换(FRFT)的SAR成像算法,通过距离向和方位向的特定阶次的FRFT,在两个方向上把回波信号同时近似地压缩为脉冲函数。理论分析和仿真数据结果表明,该算法计算简单快速,只需两次FRFT即在分数傅立叶域可以有效成像,并且成像精度优于传统的Chirp Scaling算法。     

可重复使用运载器机翼外形优化

研究了有翼可重复使用运载器机翼平面外形参数优化设计问题。在高超声速配平和低速水平着陆性能等约束条件下，利用混合遗传算法和粒子群优化算法来选择最优机翼外形参数，使机翼重量最小化。在已知的不同质心位置下求得相应的最小重量机翼外形。亚声速气动力采用面源法计算，高超声速气动力采用修正的牛顿流理论计算。为了降低计算耗费，使用均匀设计和逐步回归方法建立了低速气动力回归模型。整个优化过程在Matlab集成环境下完成。     

便携式红外寻的防空导弹——单通道控制的自动驾驶仪

导弹采用单通道控制，虽然系统简单，但控制技术复杂。从这类自动驾驶仪特点出发，在介绍其功能、组成、控制方式基础上，对设计、分析、试验中遇到的技术问题提出了解决途径和方法，并对此类驾驶仪的数字化问题提出了设想和看法。     

基于特征提取的容错控制及其应用

在黄金分割鲁棒自适应控制器的基础上，设计了一种自适应被动容错控制器，能在线辨识对象特征模型，在线提取系统动态性能特征和故障特征，对控制系统执行机构和测量部件的某些软故障具有被动容错能力。与传统PID控制的对比仿真充分说明了这种控制方案的优越性。     

旋转倒立摆的神经网络控制

本文针对一种新型的倒立摆系统,设计了一个四输入单输出三层BP网络,并对一级旋转倒立摆控制器进行逼近。仿真结果表明,BP神经网络有很广阔的应用领域。     

遗传算法在相控阵子阵量化随机馈相中的应用

在大型相控阵中 ,为了减少昂贵的数字移相器 ,一般采用子阵技术。但这带来新的问题 ,子阵相位量化时 ,采用前一个单元的相位还是采用后一个单元的相位 ,是舍去还是进入 ,这些问题给子阵相位量化的分析增加了复杂性。文中在子阵量化随机馈相的基础上 ,采用遗传算法对子阵量化中各种随机馈相的方案进行优化 ,并给出应用实例 ,取得了令人满意的优化结果