一种用于空间交会绕飞与逼近段的模糊控制律

研究了空间交会绕飞与最后逼近段的控制问题,设计出一种用于实现绕飞与逼近控制的模糊控制方案。在考虑测量误差的情况下,分别利用最小二乘与卡尔曼滤波方法对测量数据进行优化处理,并采用模糊控制方案实现绕飞与逼近段的仿真,仿真结果证实了模糊控制算法控制精度可以满足交会任务的需要,也验证了在具有测量误差条件下不同仿真方案所采用的模糊控制策略的有效性。     

基于视频图像序列的3-D场景生成方法

平面序列图像的立体化表述和任意视点成生是实现３－Ｄ场景的关键技术。利用便携式摄像机沿着不同运动轨迹,连续对目标物体进行拍摄,可获得不同层次的包含有双目视差深度的平面视点序列图像。从获取的序列图像中选择不同的视点,即选择参考帧,利用与参考帧相邻的帧图像,估计参考帧位置的深度信息。采用自适应匹配算法,将各种层次的深度信息分配给图像的不同区域,形成具有不同深度层次的图像深度表示图,建立３－Ｄ观察场景。最     

改善电子系统故障诊断能力的神经网络虚警过滤器技术

分析了现代电子系统机内测试 (BIT)技术存在的虚警问题 ,提出运用神经网络虚警过滤器(NNFAF)技术来降低虚警、改进BIT能力 ;并介绍了NNFAF的原理和网络开发方法 ;最后分析了NN FAF技术的特点、应用及发展方向。     

基于GPS／DR的车辆导航系统研究

本文研究了GPS和航位推算系统的组合导航技术，给出了GPS／DR组合导航系统的设计方案。由GPS接收机、压电陀螺仪和车载里程仪组成的多传感器系统通过卡尔曼滤波器实现信息融合，以提高GPS／DR组合系统导航精度。同时也对GPS／DR系统的MAP图像处理、软件流程和工程实现做了简要说明。     

不确定性非线性系统的自适应输出反馈控制

研究了一种不确定性非线性系统的自适应输出反馈控制方法.首先引入伪控制信号使系统反馈线性化,然后设计一个线性动态补偿器和在线神经网络,自适应消除不确定性和建模所引起的误差.仿真结果表明,该控制方法能够消除系统的稳态误差,提高系统动态性能,并且具有较好的鲁棒性.     

机动目标的模型与跟踪算法

 <正> 在机动目标的“当前”统计模型中,目标的加速度被描述为修正的瑞利—马尔科夫过程,对应的自适应跟踪算法呈现出较好的跟踪特性。文献[2]研究了该模型及其自适应算法在实际的机载雷达跟踪系统的应用;文献[3]进一步推广了基于“当前”模型的MPDAF算法。本文提出一个新的机动目标模型,即假定目标加速度为一高斯—马尔     

基于前向神经网络的非线性平滑滤波器设计研究

文章阐述了基于前向神经网络的非线性平滑滤波器的设计问题，分析了上述平滑滤波器的存在性及其滤波误差方差的组成，给出了有限观测序列下网络学习的性能指标，由此提出了一种次优网络学习算法，它具有很好的抑制白噪声能力。     

机器人的自适应混合控制

考虑了当机器人动力学模型中含有未知参数时,机器人适从运动的混合控制器设计问题。对于一个机械臂手端与刚性环境发生光滑接触的约束运动类型,设计出了一个自适应控制器。     

惯性辅助的北斗导航故障自适应方法研究

北斗导航系统完好性是指北斗导航系统不能用于导航服务或导航精度超出给定范围时,具备及时发现故障并通知用户的能力.针对北斗导航完好性检测问题,为改善北斗导航定位系统的精度、连续性、完好性和可用性,研究了基于惯性辅助的北斗导航故障检测方法,设计了北斗导航系统的量测修正与故障检测实现方案,构建了基于新息正交性的自适应滤波北斗/SINS紧组合导航架构,根据滑动窗口内新息动态变化特性修正系统量测噪声方差,在北斗导航信号受到较大干扰、发生异常的情况下,对品质较差的卫星测量信号进行识别,并对检测超出一定阈值的突变卫星信号实现故障隔离,从而提高系统适应能力,增强北斗/SINS紧组合导航系统容错性.构建了北斗/SINS组合导航系统仿真验证模型,结果表明,基于惯性辅助的北斗导航方法能够有效检测出卫星信号故障,提高了系统的适应性和定位精度.     

A novel two-stage extended Kalman filter algorithm for reaction flywheels fault estimation

This paper investigates the problem of two-stage extended Kalman filter(TSEKF)-based fault estimation for reaction flywheels in satellite attitude control systems(ACSs). Firstly, based on the separate-bias principle, a satellite ACSs with actuator fault is transformed into an augmented nonlinear discrete stochastic model; then, a novel TSEKF is suggested such that it can simultaneously estimate satellite attitude information and actuator faults no matter they are additive or multiplicative; finally, the proposed approach is respectively applied to estimating bias faults and loss of effectiveness for reaction flywheels in satellite ACSs, and simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed fault estimation approach.