航天器天文导航模糊自适应卡尔曼滤波研究

星光折射间接敏感地平的自主天文导航方法能够获得很高的导航精度,但由于大气密度模型时空分辨率不高,这种方法所敏感的地平有可能出现较大的瞬时误差,从而导致导航滤波器精度降低,有时甚至发散.为了解决这一问题,提出将模糊推理系统应用于自主天文导航,研究基于Unscented卡尔曼滤波的模糊自适应算法,使导航滤波器在观测值异常时具有一定的自适应能力.计算机仿真结果验证了该方法的有效性.      

基于遗传算法的多模型Kalman滤波算法 及应用研究

基于长航时无人机惯性/天文/卫星(INS/CNS/GPS)组合导航系统模型,针对复杂环境所引起的系统模型参数变化导致单一固定参数滤波器精度降低问题,提出了一种基于遗传算法的多模型自适应Kalman滤波算法,并与单一模型下的Kalman滤波器方法进行了比较.仿真结果表明,与采用单一模型的Kalman滤波算法相比,该方法不仅能大大提高导航系统的精度和可靠性,而且还可以较好地辨识出组合导航系统惯性器件噪声统计模型参数.      

基于TDMA的联合自适应B-ACK与ACM的MAC协议

采用自适应块确认（B-ACK）减轻频繁握手造成的长延时,通过自适应编码和调制（ACM）来克服 吞吐量下降的问题,提出了基于时分多址（TDMA）的联合自适应B-ACK 和ACM 的MAC 协议,根据误包率 变化,自适应地调整节点接入网络的策略,从而解决现阶段航空无线协同网络存在的吞吐量低和延迟大的问题。     

不确定伺服系统的模糊自适应 NTSM控制

针对永磁同步电机伺服系统内因结构参数变化和末端负载变化带来的控制问题,提出了 1种结合模糊控制理论的新型自适应非奇异终端滑模控制策略。首先,在传统滑模控制理论基础上设计结构参数自适应律,消除系统结构参数变化的影响;然后,利用模糊控制理论估计负载扰动的上界,减小了滑模控制的抖动问题,进而通过构造非奇异终端滑模面,提高了伺服系统的响应能力;最后,为了缩小系统的跟踪误差,设计了基于误差积分的非奇异终端滑模面。离散化仿真结果表明,所提出控制算法对系统结构参数变化和负载变化具有良好的鲁棒性。     

一类结构随机跳变系统的自适应滤波方法

提出了含有相关和非相关两类特征参数的结构随机跳变系统自适应滤波方法,并采用改进了的一种基于随机采样技术的自举滤波算法,其对于非线性非高斯问题具有很强的适应性,很好地克服了传统滤波算法在解决此类问题时所存在的"基础结构失真"的缺陷,从而提高了滤波算法的整体估计性能.在"闪烁"噪声环境里,测量信息存在随机中断的导弹制导问题的仿真结果,验证了本方法的有效性.     

空分多址技术在GSM系统中的应用分析

考虑到时分多址系统的特殊性质,并结合已有的时分多址系统中共信道干扰抑制技术,提出了一种应用于GSM(Global System for Mobile)系统的,不依赖于用户空间特征估计的空分多址方案.方案采用自适应天线和软波束形成技术,能够在时分多址基础上实现多路信号的空分接收.文章给出了在GSM系统中应用该技术的仿真实例,仿真结果表明,该方法能够有效的形成正交接收,发送波束,从而保证共用相同信道的多个用户间的互不干扰.      

DS/FH混合系统鲁棒自适应抗干扰技术

根据鲁棒估计理论,采用一种基于广义M估计的自适应滤波器消除DS/FH混合扩频系统中的部分带宽干扰,并推导了鲁棒自适应算法.比较了2种M估计中常用的ψ函数的性能:Huber函数(Huber function)、三权重函数(Tri-weight function).Monte Carlo 仿真结果表明,采用鲁棒自适应滤波器的DS/FH系统抗非稳态干扰性能显著提高,且具有拒绝特性的三权重函数性能明显优于Huber函数.      

基于增量式孤立森林的液体火箭发动机异常检测方法

为解决液体火箭发动机故障标签缺失条件下流数据无监督检测问题,以及满足不同发动机台次和不同工况的自适应检测需求,基于增量学习思想,提出了基于增量式孤立森林的异常检测算法。设计了多工况流数据检测条件下的在线更新策略、异常分数表达式,并通过更新停止策略避免故障数据对模型的污染。利用多台次试车数据对该模型进行验证,并与传统方法进行比较,结果表明,该算法能够对样本异常程度进行量化评价,能够有效检测早期缓变故障,其F₁指标较原始孤立森林算法提高了43%,检测及时性优于红线算法和自适应阈值算法。     

空间交会对接的智能控制

探讨了交会对接过程自动寻的阶段的智能控制策略及绕飞和最后逼近阶段的模糊控制问题,并针对实际条件给出了仿真结果,证明介绍的控制策略是可行的。     

块自适应球形矢量量化算法压缩SAR原始数据

提出使用块自适应球形矢量量化算法压缩SAR原始数据,该算法充分利用SAR原始数据经过自适应块处理之后在较小的数据块范围内具有稳定高斯分布的特点,使用格型矢量技术中的球形码书量化器进行量化,可以提高算法的压缩性能。通过运用球形矢量量化算法对SAR原始数据进行压缩、解压缩获取相应的SAR图像与块自适应量化和块自适应矢量量化经过同样过程得到SAR图像进行比较分析,得出块自适应球形格矢量量化算法是算法复杂度和算法性能之间比较好的折中。