高斯混合模型优化的四元数约束CKF姿态估计

针对四元数非线性滤波在姿态估计中噪声为非理想高斯分布时随机模型的失配现象,提出了一种基于高斯混合模型的四元数约束容积卡尔曼滤波（GM-QCKF）。讨论了四元数在容积卡尔曼滤波中的加权均值方法,并利用高斯混合模型对高斯分量更新与求和从而精化随机模型,最后通过两步投影理论做归一化限制,有效地改进了四元数约束容积卡尔曼滤波的稳定性。通过仿真测试,表明GM-QCKF可明显提高姿态估计精度;跑车试验验证了GM-QCKF算法在实际应用中精度和稳定性的优势。     

全状态约束切换系统的自适应神经网络控制

为了解决非线性约束切换系统的控制问题,针对一类具有非对称时变全状态约束、状态不完全可测以及未知外部干扰的切换严格反馈非线性系统进行研究,引入状态观测器、自适应神经网络和动态表面控制技术,设计了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的自适应输出反馈控制方法.通过采用非对称时变障碍李亚普洛夫函数(barrier lyapunov function, BLF)使系统的全部状态满足非对称时变约束条件,而Lyapunov方法和平均驻留时间理论则保证了闭环系统所有信号是半全局一致最终有界.最后,在所提控制律的作用下,输出跟踪误差可以减小到任意小,2个仿真实验结果也验证了所提控制算法的有效性.     

基于多目标优化的微纳卫星群姿态控制

在微纳卫星群姿态控制中,要求多个卫星相互协同,能够快速达到期望的目标姿态,同时要求能耗最小.本文提出微纳卫星群姿态控制的多目标优化模型,以同时优化卫星姿态的角度误差和降低能耗2个性能指标函数.基于MATLAB用弹性约束法求解该优化问题,得到了多目标优化的帕累托前沿,并给出了其相应的卫星姿态,实现了多个微纳卫星姿态机动控制和协同控制.仿真结果表明本文运用的多目标优化方法在微纳卫星姿态机动控制和协同控制中是有效的.     

结合Kalman滤波的改进MOSSE跟踪算法设计

机载目标跟踪系统具有广泛的应用前景,随着技术的发展,在实际应用中机载目标跟踪系统对体积、实时性、功耗等方面的要求逐渐提高。因此针对上述需求,提出了一种基于FPGA的实时目标跟踪系统。系统采用误差最小平方和滤波器(Minimum Output Sum of Squared Error Filter, MOSSE)跟踪算法,同时针对机载目标运动轨迹相对平稳的特点,采用Kalman滤波算法改进MOSSE跟踪算法。实验结果表明,改进后的算法具有更高的稳定性。在FPGA测试中,改进后的算法BRAM＿18K消耗降低了20.33%,DSP48E消耗降低了8.09%,运行速度能够保持在200fps。     

具有Fuzzy约束的多目标规划解的稳定性

本文研究具有Ｆｕｚｚｙ约束的多目标规划解的稳定性。首先利用对称三角Ｆｕｚｚｙ数建立了带参数的Ｆｕｚｚｙ规划,然后讨论了其解集的一种稳定性,并得到了α－（弱）有效解对级数α是稳定的结果。     

TMS320C54X实现GSM语音编解码器

ＧＳＭ系统的全称是泛欧数字蜂窝移动通信系统。它在世界三大移动通信系统（美国的ＡＤＣ系统,日本的ＰＤＣ系统）中应用的国家和地区最广,其中包括我国。ＧＳＭ采用了低码率、低运算量的规则脉冲激励－长时线性预测编码（ＲＰＥ－ＬＴＰ）。本文在简要介绍了ＲＰＥ－ＬＴＰ编码算法后,着重讨论了这种算法在定点数字信号处理芯片ＴＭＳ３２０Ｃ５４Ｘ上实现的软、硬件设计和实现中的一些关键技术,并给出了实验结果     

神经网络在发动机自适应建模中的应用研究

提出了一种新的基于神经网络的发动机自适应实时模型的建模方法。建模的思想是认为发动机的任何非额定工作都将导致其输出参数的变化,因而可以把这些参数偏离正常工作参数值的变化量,也就是输出偏离量,用来表征发动机的非额定工作情况。把它们作为增广的状态变量,设计卡尔曼滤波器对其进行最优估计,然后用这些输出偏离量的估计值,通过由BP神经网络训练出来的可测输出偏离量与未测输出偏离量的映射关系来校正机载发动机模型的计算输出,使之与真实发动机的输出一致,从而使实时机载模型获得对任何发动机非额定工况的自适应能力。      

利用FIR滤波器生成随机振动试验驱动信号的新方法

 阐述了一种利用有限冲击响应(FIR) 滤波器生成随机振动试验驱动信号的新方法。该方法通过设计一个FIR 滤波器对白噪声序列进行滤波,使滤波器输出序列的功率谱密度满足试验驱动信号的要求。在随机振动试验控制中,将FIR 滤波器和试验的受控对象组成增广系统,这将有助于简化对控制系统的分析和设计。     

基于酉变换的约束优化均衡算法

基于李道本等人提出的代价函数，在特定的约束条件下，利用酉变换方法，提出了两个约束化均衡算法。这两种均衡算法是传统的直接梯度算法和共轭梯度算法的改进方法。这两种约束算法是在Householder变换下或GiVen平面旋转变换下获得的，它们完全不同于前人的各种线性约来自适应算法，这两种算法的计算复杂度是可以接受的。计算机仿真结果验证了这两种变换域算法的性能。     

基础横向激励下含集中质量悬臂梁的动力学行为

首先采用Lagrange方法,建立了基础横向激励下的含端部集中质量悬臂梁系统的动力学方程,利用多尺度法进行一次近似展开求解,分析了它的主共振和1/3次亚谐共振;然后以该系统来模拟运载系统内部部件与外壳的碰撞过程,用数值方法详细分析其在具有两侧刚性约束边界条件下的碰撞动力学行为.研究结果表明,在无约束边界条件下,系统可以简化为具有外激励的刚度硬化的Duffing系统,因此具有与Duffing系统同样的性质.具有约束时系统的稳态运动在很宽的激励条件和边界条件下是混沌的;在某些激励和边界参数区间,存在周期运动,以及随参数的变化,从周期运动经历多次倍周期分叉直至混沌的演化过程及逆过程.