基于反馈摄动的航天器姿态正规矩阵控制

研究三轴稳定的挠性航天器姿态的鲁棒控制问题．由混合坐标方程导出姿态动力学逆传递函数矩阵,并分析其正规性．基于正规性分析结果,使用系统不确定性反馈摄动描述对姿态控制系统的正规矩阵设计方法进行研究．研究结果表明,逆传递函数矩阵可视为正规矩阵,且动力学参数的摄动不影响其正规性．利用这一特性,提出一种适用于航天器姿态控制的正规矩阵设计方法．在该方法中,航天器姿态的鲁棒控制可以通过增加参数约束达成对三轴姿态的独立控制,从而提高设计的可继承性．计算机仿真验证了该设计方法的有效性．     

基于矩阵奇异值理论的颤振分析新方法

根据颤振分析的基本概念,提出了一类基于矩阵奇异值理论的颤振分析新方法。该方法的特点是,以计算颤振矩阵最小奇异值或条件数的倒数来直接搜索颤振临界点。证明了这两个指标在颤振临界点处的等价性。根据指标在颤振临界点附近取极小值的特点,编制了相应的算法,在确定颤振临界点时无需计算颤振特征根,避免了“窜支”问题,从而减少了人工干预,提高了计算自动化程度。数值算例结果表明,采用该方法计算得到的颤振临界速度和颤振频率与p-k法计算结果的精度相当,且两个指标对应的计算结果一致,验证了其等价性。     

基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法

杂波谱稀疏恢复空时自适应处理（STAP）是一种有效减少杂波样本数需求的机载雷达杂波抑制方法。然而,空时平面被离散地划分为若干个网格点来构建空时导向矢量字典,当字典在失配时,杂波脊不能准确落在预先离散化的网格点上,稀疏恢复STAP性能严重下降。提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法,首先利用二维泰勒级数建立空时动态字典模型,然后将字典失配误差作为待估超参数构建贝叶斯稀疏恢复模型,并利用失配误差估计值对空时导向矢量字典进行修正,最后利用修正后的空时导向矢量字典重构杂波协方差矩阵,进而计算杂波空时谱。实验证明,该方法能够有效提高字典失配情况下的杂波谱稀疏恢复精度,杂波抑制性能优于已有字典预先离散化的稀疏贝叶斯学习STAP方法。     

基于逆最优问题的最优制导律及特性分析

在典型的能量最优制导律基础上,将制导律的2个特征根从有限的点/线区域扩展到所有可能的正实根区域,进而提出制导律中的逆最优问题。详细讨论了逆最优问题中性能指标加权矩阵的构造过程,给出了加权矩阵和Riccati矩阵的计算公式;将控制权矩阵选为time-to-go的负n次幂的形式,对加权矩阵的求解进行了举例说明。对8组不同的特征根研究结果表明,尽管每一对可能的特征根取值都能找到最优解释,但这并不能保证与其对应的制导律都能达到与典型能量最优制导律类似的制导性能,特征根取值越靠近典型能量最优制导律,则相对应的制导特性也越接近。     

一种混合的扩展目标跟踪方法

与传统的目标跟踪不同,扩展目标跟踪（EOT）不忽略目标的轮廓特征,同时对目标的质心运动学状态和轮廓特征进行估计。基于随机矩阵的扩展目标跟踪方法用随机正定矩阵来描述目标的轮廓特征,并且建立了适合扩展目标跟踪的量测模型。为了改善目标机动时的跟踪性能,根据椭圆（体）与正定矩阵的关系,提出基于椭圆（体）拟合的扩展目标跟踪方法。进一步地,为了综合上述两类方法的优点,提出一种混合的扩展目标跟踪方法,能够根据目标机动与否在两类方法中进行选择。仿真结果表明,该混合方法的轮廓特征估计误差低于前述两类方法,质心运动学状态的估计性能也更好。     

群模糊层次分析法的改进及应用

为了解决层次分析法（AHP,Analytic Hierarchy Process）中基于专家主观评价来构造的两两判断矩阵的一致性问题,提出了一种改进的群模糊层次分析法（IGFAHP,Improved Group Fuzzy Analytic Hierarchy Process）.IGFAHP引入了专家的权重系数和三角模糊数,将AHP扩展到群决策和模糊决策领域,设计了一种基于直接模糊判断矩阵的权重计算方法,通过各指标间可能度矩阵转化为实数值求解权重来改进一致性.定义了在模糊集上的一致性函数,并与AHP分别在3~9层指标上进行了对比测试.通过飞行器总体方案风险评价的实例对IGFAHP进行了应用验证.结果表明,IGFAHP相比AHP降低了使用复杂度并提高了一 致性.      

舵叶固定式液压球形关节运动学及性能分析

针对球面运动机构驱动方式问题,提出了一种新型的二自由度液压驱动球面运动关节机构,该机构利用超全周转动马达及舵叶摆动马达作为驱动,采用了滑轨支撑框架位置测量系统,可以实现超全周转动;给出了两驱动马达各自的油路设计方案,在机构的不同部位采取了合理的密封方法;由机构的工作原理推导了正逆运动学方程及速度雅可比矩阵,得出了机构的奇异位形;分析了机构的灵巧度性能指标,通过仿真得到了机构性能较优时的工作空间.该球形关节机构具有结构紧凑、运动精度高、负载大、并且能够实现全方位输出的特点.     

飞机-驾驶员闭环系统模糊预见控制器设计

针对驾驶员操纵延迟和飞机不确定性所导致的人-机系统跟踪性能降低的问题,提出一种基于T-S模糊模型的鲁棒预见辅助驾驶方法。建立驾驶员-飞机时滞不确定T-S模糊模型,引入预见控制思想补偿驾驶员延迟,以跟踪误差和驾驶员操纵负担为性能指标,将存在模型不确定性的人-机指令跟踪问题转化为模糊最优保性能控制问题,并推导了该凸优化所应满足的线性矩阵不等式。为克服预见步数增多引起增广系统维数较大、进而导致线性矩阵不等式不易求解的缺陷,设计了一种次优的预见控制器。最后,分别通过驾驶员模型仿真和飞行模拟器实验,验证了所设计的模糊预见控制器的有效性。     

非圆信号的贝叶斯稀疏重构阵列测向方法

对信号非圆特性的有效利用能显著改善子空间类阵列测向方法的性能,但难以弥补此类方法在低信噪比（SNR）、小样本等信号环境适应能力方面的局限。本文引入贝叶斯稀疏学习（SBL）技术以解决非圆信号的波达方向（DOA）估计问题,在结合信号非圆特性的同时对入射信号的空域稀疏性加以利用,通过将非圆信号阵列输出协方差矩阵和共轭协方差矩阵在预先定义的空域字典集上进行稀疏重构,得到入射信号的空间谱重构结果,并依据其谱峰位置估计各信号的方向。该方法对独立和相关信号都具有较好的适应能力,仿真结果验证了该方法在信号环境适应能力和相关信号测向精度等方面的优势。     

基于核部分非负矩阵分解的亚像元级地物光谱分析

为了进一步提高亚像元级地物的光谱分析精度,提出了一种基于核部分非负矩阵分解(Kernel Protection Non-negative Matrix Factorization,KPNMF)的非线性解混算法.首先通过基于凸面几何理论的端元提取方法提取纯像元端元候选像素集合,然后根据候选像素的空间纯度指数判断纯像元端元.在纯像元端元信息已知的条件下,利用核方法对部分非负矩阵分解(Protection Non-negative Matrix Factorization,PNMF)进行推广,构造相应的目标函数,推导迭代求解过程,分解求得亚像元端元光谱和所有端元的丰度.试验结果表明,提出的解混算法具有良好的非线性分解能力,解混结果优于线性解混算法.