挠性航天器退步自适应姿态机动及主动振动控制

针对带有分布式压电陶瓷执行机构的挠性航天器姿态机动与主动振动控制问题,提出了一种退步直接自适应一体化控制方法.首先,建立了挠性航天器姿态机动与主动振动控制的模型,并分析了动力学子系统的近似严格正实性;然后,采用退步直接自适应控制方法,设计了挠性航天器的姿态机动主动振动控制器,并证明了控制闭环系统的稳定性;最后,进行了不同仿真条件下的数学仿真验证.理论分析与数学仿真结果表明,该控制方法不依赖航天器参数,对系统参数不确定性具有强鲁棒性,能有效抑制挠性附件的振动,对挠性航天器的控制是有效的.     

基于加权小波变换及MTFC的多光谱影像融合方法

IHS(intensity-hue-saturation)变换是影像融合实际生产中使用最多的一种方法,而小波变换是近几年来影像融合中的热门研究方向。但是现有方法存在纹理畸变和光谱畸变的现象,尤其是当地物光谱特性在全色和多光谱中存在较大差异的时候,融合后光谱畸变将会十分突出。为了解决上述问题,在分析现有小波变换方法的基础上提出了一种基于加权小波变换及调制传递函数补偿(MTFC)的多光谱影像融合方法,通过引入多相位小波变换的方式来抑制小波变换产生的纹理畸变,同时通过引入MTFC的方法来恢复影像融合中丢失的纹理信息。文章选用"高分二号"卫星影像来验证算法的有效性,试验结果表明,与现有的融合方法相比,文章中提出的算法能够很好地抑制影像中的光谱畸变,同时保留更多的有效纹理信息。     

基于RBF神经网络的自适应PID星钟热控制

星钟的频率稳定性决定了星钟提供时间信息的精度,而频率稳定性取决于星钟物理核心温度的稳定程度.基于RBF神经网络逼近星钟热模型,设计自适应PID控制方法实现星钟物理核心的温度控制.仿真验证了算法的有效性.     

盘旋跟踪地面目标小型无人机控制系统设计

针对一种大展弦比、V形尾翼常规布局小型无人机盘旋跟踪地面目标飞行的飞行控制策略进行了研究.采用了一种单轴光电探测系统修正视场纵向误差,无人机航向控制修正视场横向误差的控制方法.设计了一种自适应PID(Proportion Integration Differention)控制器,并通过对无人机六自由度非线性运动模型的建模分析,进行了控制律的仿真验证,并将算法融合在盘旋跟踪飞行实验中.仿真及实际飞行实验结果表明:该控制系统在突风等大扰动的影响下获得了良好的动态性能指标,并有效地抑制了飞机姿态通道对视轴通道的耦合影响,满足了飞行任务的需求.     

基于不确定性的高超声速飞行器动态面自适应反演控制系统设计

针对飞行器非线性动力学系统具有不确定项情况,研究了高超声速飞行器的飞行控制系统设计问题。由于动力学系统中存在线性参数不确定项和由于高速高热造成的未建模动态
时,论文将研究对象扩展为控制矩阵中含有线性参数不确定系统,同时放宽了现有文献中许多苛刻的条件,如匹配条件、增长条件等,用自适应调节函数补偿系统不确定性带来的影响,设计鲁棒项函数解决了逼近误差的影响问题,通过引入投影算子避免了可能出现的控制器奇异问题。在自适应反演设计时,采用动态面设计方法,引入一阶滤波器,得到虚拟控制量的微分,消除传统反演设计中的“项数膨胀”的问题,用Lyapunov稳定性定理保证误差一致有界。仿真实验验证了该算法的有效性。
     

近距离航天器相对轨道的鲁棒自适应控制

针对近距离航天器的相对轨道提出了一种鲁棒自适应控制律。在追踪星本体坐标系中考虑航天器的相对运动。首先,在转动惯量未知的情形下提出了自适应控制律,保证系统的全局渐近稳定性。其次,将两星地心引力加速度之差作为干扰加速度,并假设干扰有未知上界,对自适应控制律进行修正,提出了鲁棒自适应律,使得系统是全局一致最终有界稳定的。控制律的设计不需要绝对轨道信息,适用于任意轨道。对航天器编队飞行和空间交会两种情形分别进行了仿真分析,结果表明所设计的控制律是合理有效的。     

航天智能复合材料的发展与应用

介绍了智能复合材料的系统组成,以及传感器、致动器和控制器等实现的关键及其功能。讨论了航天结构健康监测,结构自适应、减振与自愈合,以及弹性记忆复合材料(EMC)的原理和典型应用。     

基于置信度的自适应Kalman滤波定位方法

针对室外自主移动机器人因感知信息缺失或异常波动造成的定位失败或偏差过大的问题,设计了一种基于置信度的自适应Kalman滤波定位方法。该方法根据置信距离和置信度函数计算局部滤波器的置信度,并将其进行加权运算后作为全局滤波器的自适应因子,以得到更为准确的位姿估计。采用D—S证据理论对全局位姿进行评价,并给出单一传感器失效时的组合方案。试验结果验证了方法的有效性和鲁棒性,能满足实际定位的需要。     

非高斯杂波下自适应雷达目标检测新方法

在球不变随机向量(SIRV)非高斯杂波背景下,研究了多脉冲相参雷达目标的自适应检测问题。假设杂波具有相同的协方差矩阵结构和可能相关的纹理分量,提出了新的协方差矩阵估计器,并获得了相应的自适应归一化匹配滤波器(ANMF)。理论分析表明,在估计杂波分组大小与实际情况匹配时,所获得的ANMF对杂波功率水平和协方差矩阵结构均具有恒虚警率(CFAR)特性。仿真结果表明:当估计的杂波分组大小失配时,所获得的ANMF具有近似CFAR特性,并进一步分析了不同参数变化对所提检测器性能的影响。与已有的ANMF相比,所获得的ANMF具有更好的检测性能,且迭代次数更小,其相对于已知杂波协方差矩阵的最优归一化匹配滤波器(NMF)的检测损失也更小,具有很好的实际应用前景。     

基于杂波子空间估计的MIMO雷达降维STAP研究

 多输入多输出(MIMO)雷达是近年来出现的一种新体制雷达,针对MIMO体制的机载雷达开展空时自适应处理（STAP）技术研究是值得进一步努力的方向。本文研究了机载MIMO雷达STAP技术的降维算法,通过对STAP技术杂波抑制原理进行分析,推导并得到一种基于杂波子空间的降维算法。结合扁长椭球波函数（PSWF）的特点,提出了一种基于杂波子空间估计的降维算法,并与若干降维算法的杂波抑制性能进行比较。结果表明,当存在阵元幅相误差时,该算法在保持杂波抑制性能的同时能够有效地降低STAP算法的运算量。