第二类对称三对角矩阵逆特征值问题及其应用

本文研究如下问题: 问题Ⅰ 给定n×2实矩阵X和实对角矩阵A=diag(λ_1,λ_2),求第二类n×n实对称三对角矩阵T使得TX=XA。 问题Ⅱ 给定第二类n×n实对称三对角矩阵(?),求第二类对称三对角矩阵(?)使得,其中S_T是问题Ⅰ的解集合。 本文给出了问题Ⅱ有解的充分必要条件,研究了问题Ⅱ解的存在性和唯一性,给出了问题Ⅰ和问题Ⅱ解的表达式,描述了求解问题Ⅰ和问题Ⅱ的数值方法,讨论了数值方法的应用,并给出了一些数值例子。     

正规基上的快速乘逆算法

根据有限域GF(2~m)上的正规基表示,本文提出一种新的快速乘逆算法。该算法把计算乘逆的复杂忭从O(m)降低到O(1/m)。     

基于遗传算法的护理机器人逆运动学求解方法

护理机器人结构复杂、耦合度高且机械臂不满足PIEPER准则,标准遗传算法难以精准地对其逆运动学进行求解,以至于机器人手臂末端位姿误差较大。针对标准遗传算法求解过程中早熟和局部搜索能力差的问题,采用等分区间替代随机命令产生的初始种群个体,划分5个小区间以提高种群个体的分散程度和搜索效率;在适应度函数中引入可变权因子,将位置误差的变化值作为可变权因子的变量,进化过程中可变权因子在0.5～1.0之间变化,且实时有效分配位置和姿态误差权重,确保解的收敛。通过仿真和实验验证,结果表明：改进后的遗传算法能够大幅提升收敛精度和速度,并且可以同时实现对位置和姿态的精确控制,极大地减小了机器人手臂的位姿误差。     

层叠结构动态逆在无人战斗机控制中的应用

无人战斗机采用翼身融合的一体化设计。这种非传统构型的布局,带来很多优点的同时也造成了飞机的静不稳定,采用线性的控制方法很难满足无人战斗机的性能要求。通过对传统的动态逆控制方法进行改进,从内回路开始保证系统的动态性能和跟踪性能,设计了层叠结构动态逆控制器。仿真结果表明,所设计的控制器实现了系统的解耦控制,并具有较强的鲁棒性。     

基于矩阵广义特征逆问题实现的具有数字签名功能的Hill密码体制

在研究矩阵广义特征逆问题的基础上,对Hill密码体制实施改进,实现了一种具有数字签名功能的Hill密码体制方案,并给出了该方案的详细实现过程.改进后的Hill密码体制具有数字签名功能,能够达到一次一密的效果.     

基于牛顿欧拉法的3-RPS并联机构逆动力学分析

 以3-RPS机构为例,研究了对称少自由度并联机构的逆动力学问题。因其自由度数目小于6,该类机构的支链不仅传递驱动力,同时还需为动平台提供约束。然而,现有文献大多未对广义约束力给予足够的重视。采用牛顿欧拉法建立了3-RPS机构的刚体动力学方程,给定动平台的运动规律及外载荷后,可一并求解机构所需的驱动力与约束力矩。算例仿真表明,与动平台自由速度方向不一致的外载荷主要需由约束力矩平衡。因此,在对称少自由度并联机构动力学设计中,必须计入广义约束力的影响。     

基于动态逆和神经网络的机动弹头姿态控制系统设计

机动弹头是复杂的非线性系统,它给姿态控制系统设计人员以极大的挑战。为了满足飞行稳定性要求,提高系统的适应性和鲁棒性,本文构造了动态逆神经网络姿态控制系统,设计了慢变量和快变量动态逆,引入了在线神经网络进行逆误差的补偿。实例仿真的结果表明:动态逆和在线神经网络的结合,能够实现弹头的稳定飞行。     

基于Radon-Wigner变换的多运动目标成像

针对逆合成孔径雷达波束内多个平稳飞行目标在距离上重叠的情况探讨多运动目标成像.首先建立多目标回波模型,由分析得出某一目标的回波在一个距离门内对应一组线性调频信号、信号参数在不同距离门内呈规律性变化的结论.据此提出一种基于Radon-Wigner变换(RWT)对多目标信号进行参数估计及分离的多目标成像算法.仿真结果说明了该方法的有效性.     

多臂空间机器人的视觉伺服与协调控制

针对多臂空间机器人自主目标抓捕任务,首先建立多臂空间机器人的运动模型和其与目标的相对运动模型,采用Kane方法建立多臂空间机器人的动力学模型;其次,研究基于视觉伺服的机械臂在线轨迹规划算法,并引入零反作用机动,消除机械臂运动对平台姿态的扰动;再次,在不使用零反作用机动功能时,分别使用基于角动量前馈补偿的协调控制算法和逆动力学方法设计了协调控制器,在机械臂运动时保持平台姿态和相对目标的位置。最后,开发了基于Matlab的仿真软件MASS（多臂空间机器人仿真）,仿真结果校验了上述方法的有效性。     

拦截高速目标的比例与反比例导引捕获区分析

针对拦截高速目标的作战特点,分析了比例导引(PN)与反比例导引(RPN)的捕获区。首先,通过分析拦截弹与目标的相对运动关系,推导得到了顺轨和逆轨的零控拦截条件,此条件由目标和拦截弹的速度前置角以及二者速度比确定;其次,以拦截弹和目标速度前置角为坐标系,推导得到了PN以及RPN捕获区以及各自导航比设置范围。PN的捕获区由逆轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(N-1)的两条直线构成,RPN的捕获区由顺轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(-N-1)的两条直线构成;然后,利用函数对称性将PN与RPN捕获区转换到同一坐标区间,得到了相同条件下RPN捕获区要大于PN捕获区的结论;最后,开展了四种情形下的仿真,验证了本文捕获区分析的合理性及有效性。