一种自适应观测器设计和故障检测方法

利用模糊系统和径向高斯函数网络,设计一种具有自适应能力的模糊神经网络.用高斯函数表示模糊规则前件的隶属度函数,然后,构造一种递阶自组织在线学习算法,从输入输出样本数据中,通过学习提取模糊IF-THEN规则;在此基础上,提出一种非线性时变系统的自适应状态观测器设计和故障检测方法,并对其结构及特征进行了讨论,仿真结果表明,这种自适应状态观测器能很好地观测系统的状态,并能有效地应用于系统的故障检测.     

基于最小二乘递推估计的GPS定位算法

首先从理论上证明了几何精度因子随卫星数目的增加而减小.然后提出了基于现有软件的几何精度因子和定位解的递推算法.该算法从剩余的可见卫星中选取使GDOP₅达到最小的第五颗星,利用这颗卫星提供的定位信息对四星定位解进行修正.最后给出了第五颗星的选择方法,算法的目的是以最小的计算量换取定位精度的有效提高.     

一种飞行数据相容性检验的快速算法

为了提高气动参数辨识的精度,根据飞机运动方程,给出了测量中的系统偏差、尺度因子误差和随机噪声描述,并提出了一种飞行数据相容性检验的快速算法。该算法简化了估计模型,分离了各个估计量之间的关联,从而提高了算法的鲁棒性和结果的准确性。对飞机纵向、横侧向运动的仿真和实际计算表明,该方法可以有效地估计测量中的系统偏差和尺度因子误差。     

一种多级弹道导弹主动段状态/参数联合估计算法

为了提高未知弹道参数下的多级弹道导弹主动段目标跟踪精度和鲁棒性,提出了一种目标状态/参数联合估计算法。首先对多级弹道导弹主动段运动进行建模和动力学特性分析;然后在重力转弯目标跟踪模型（GT1）基础上进行改进,得到三维重力转弯目标跟踪模型（GT3）,并与容积卡尔曼滤波（CKF）算法结合,设计了多级弹道导弹目标主动段状态/参数联合估计算法;在此基础上给出一种多级弹道导弹目标机动飞行模式,最后分别在常瞄准攻角飞行和机动飞行条件下完成仿真验证。GT3算法对导弹主动段三轴机动比较敏感,克服了GT1算法无法准确描述主动段运动的缺陷,算法精度、鲁棒性有所提升。GT3对瞄准攻角不为零的多级助推弹道导弹主动段跟踪表现出明显优势,且对级间切换具有一定的识别能力。     

腰绑式行人导航系统基于缓存区的启发式航向补偿算法研究

腰绑式行人导航系统通过航位推算方法实现行人定位导航，对于实行灾难救援和单兵作战等任务十分便利。行人行进步长和航向的准确估计是实现航位推算的前提。根据腰绑式惯性传感器信号的特征，采用基于三轴合成加速度的峰值检测进行单步划分；利用步频和加速度方差信息构建线性步长模型。针对人员执行任务过程中由于运动方向不确定性导致传统启发式航向漂移消除算法过度修正甚至失效的问题，提出了一种基于缓存区的启发式航向补偿算法。根据运动方式选定N个复步作为一个缓存区，计算缓存区内相邻复步航向差值的方差，依据方差动态调整航向补偿算法的修正强度，避免过度修正。利用所提算法进行了矩形实验和操场实验，终点定位误差小于1%，表明了所提方法的有效性。     

截尾数据异方差回归分析

提出截尾数据异方差回归分析方法,将传统的只适用于同方差和完全数据的回归分析推广到异方差和截尾数据的情况。文中建立了异方差回归方程,给出回归系数和标准差的最佳无偏整体估计及其协方差矩阵。详细讨论了正态分布、极值分布、威布尔分布情况下的线性异方差回归分析,给出其回归曲线和百分位值的置信限。对于异方差问题目前工程上只能采用成组试验方法,因此试验量很大;本文方法与之相比则能很好地解决这一问题,在试样数相同的条件下具有更高的精度,而在精度相同的情况下,可以节省大量试样。      

基于多级差分的双门限信道检测方法

针对动态数字信道化接收机子信道判别的问题,研究了子信道中能量值之间的特点,提出了基于多级差分的自适应双门限信道检测算法。该算法设置了3道门槛来最终确定信号的存在。针对每个信道,首先根据多级差分算法求得的峰值自适应得到门限1;然后根据底噪估计算法自适应得到门限2;各个信道中每个时刻的能量值要大于其当前时刻的门限1和门限2,才认为这个时刻子信道有信号存在。最后再根据信号存在时长的特点,判定连续多个时刻检测到信号存在才认为这些时刻有信号存在。仿真结果表明,该算法检测性能较好,不受不同子信道之间噪底差异的影响;并且算法简单,运算复杂度低,易于工程实现。     

绿色作业车间机器与AGV的集成调度研究

针对加工资源和运输资源集成下绿色作业车间调度问题,通过研究生产车间综合能耗模型,建立了机器和自动导引小车(Automated guided vehicle,AGV)集成调度下多目标优化模型。提出一种改进分布估计算法(Improved estimation of distribution algorithm,IEDA)对模型进行求解。首先,采用优良种群作为样本学习来构建概率分布模型以提高IEDA的全局搜索能力;然后基于一种类似激素调控机制的速度冷却控制方法设计出新的模拟退火函数,并将其融入到分布估计算法中以提高IEDA的局部搜索能力。最后通过数值实验来验证所提模型和算法的可行性和有效性。     

基于博弈论的GRA-TOPSIS辐射源威胁评估方法

将辐射源威胁评估作为多属性决策问题进行处理时,侦察方无法获取敌方辐射源的所有信息,而逼近理想解排序（TOPSIS）法在处理“贫信息”问题时很难得到完美结果,而且其仅仅考虑指标之间的欧氏距离,无法反映各指标间的关联性。针对TOPSIS法存在的问题,将灰色关联分析（GRA）和TOPSIS法结合,提出一种基于博弈论的GRA-TOPSIS辐射源威胁评估模型。在构建辐射源目标综合评价指标体系的基础上,运用博弈论（GT）思想将区间层次分析法（IAHP）所得主观权重和信息熵所得客观权重进行组合得到综合权重,能够较大程度减少单独赋权带来的信息损失。在基于GRA-TOPSIS辐射源威胁评估模型下,构建了关于战场态势的决策信息系统,通过与传统TOPSIS法进行对比仿真,验证了所提方法的有效性,有助于对辐射源进行更精细准确地排序。      

基于交互式多模型鲁棒滤波的目标机动估计算法

针对雷达导引头的测量信息带有闪烁噪声的问题,研究了交互式多模型和鲁棒滤波在雷达导引头目标机动估计中的应用.采用Huber Based滤波理论改进高阶容积卡尔曼滤波,提出高阶容积鲁棒滤波算法,选取Singer模型、“当前”统计模型、常加速度模型作为目标机动模型,建立雷达导引头测量模型,结合交互式多模型算法框架,设计目标机动估计滤波器.蒙特卡洛数字仿真结果表明,所提算法的鲁棒性较强,与传统高斯滤波相比,所提算法对闪烁噪声具有更高的滤波精度.