卡尔曼滤波在仿真测试转台控制中的探讨

在测量误差分析和系统建模的基础上,采用卡尔曼滤波理论,研究了噪声环境下的角位置、角速率等运动状态的实时估计方法,并应用估计方法,进行了系统数字仿真和对实际量测数据的处理、比较和验证,实验结果表明算法对状态估计的性能提高是有效的。     

多维分布参数可变时的Bayes估计

文中讨论多元正态总体分布参数（期望值）在试验过程中可变的Bayes估计。首先论述了由验前信息动态建模的方法,其次给出现场试验下分布参数的估计。对建模和辨识中的一些问题作了较详细的论述。     

基于运动目标的机载多源传感器数据融合算法

在机载信息融合领域,针对复杂的战场态势环境对机载多源传感器造成的不利影响,提出了一种基于运动目标的机载多源传感器数据融合算法,包括误差估计与补偿、目标关联、估计融合3个部分。采用最小均方误差参数估计方法从数值不变的系统误差中,定量获取量测偏差的确定性部分再通过模糊隶属度函数建立关联矩阵作为目标关联的依据,以最小隶属关系为约束,利用拍卖算法求得多目标关联的最优匹配方案,最后通过IMM 自适应滤波方法,将误差配准与目标航迹估计整合进行,有效提高滤波的精度。仿真结果表明,经过上述算法处理后的融合目标精度高于任意单传感器目标探测精度。     

无刷直流电机在转子偏心故障时的容错控制研究

在一些工业场合,无刷直流电机需要在转子偏心故障的情形下保持运行状态,而传统的控制策略无法有效地实现容错运行。针对这个问题,提出了一种无刷直流电机在转子偏心时的故障容错控制策略。分析了在传统无刷直流电机控制方法中,每相定子电流参考在波形上是一致的,仅存在一定的相位延迟,而没有考虑电机偏心后导致的反电动势和相电感变化,因此电机偏心将导致未知的转矩脉动。新型控制策略在传统控制策略的基础上采用了在线估计方法,获取了相电感和反电动势的值,从而控制器设置定子电流参考时包含了对偏心故障的考虑和相关运算,从而使电机能够降低转矩脉动,具备一定的故障容错运行能力。最后通过对比试验的方法对新型控制策略进行了试验验证。     

基于MLR的机动平台传感器误差配准算法

 基于固定平台传感器误差极大似然配准(MLR)算法,针对机动平台存在姿态角系统误差的问题,提出了对机动平台传感器系统误差和目标状态进行批处理离线估计的机动极大似然配准(MLRM)算法.该算法利用所有传感器对目标的量测值,通过把传感器量测向目标状态进行投影、对传感器系统误差和目标状态进行期望最大化迭代以及对目标的状态进行融合估计,最终实现量测、姿态角系统误差和目标状态的有效估计.仿真结果表明,该算法迭代收敛速度快,对系统误差估计精度高,对系统误差可观测性较低的配准环境的适应性强并且对传感器姿态角的相关性不敏感,具有很强的工程实用性.     

无人机桨叶损伤的在线模型估计新方法

无人机在复杂高对抗环境中极易出现桨叶结构受损故障,造成无人机控制性能退化甚至失稳,给无人机带来灾难性后果。桨叶结构损伤条件下无人机动力学模型的在线估计与重建是保障无人机控制系统稳定的重要前提。由于桨叶损伤干扰隐含于无人机动力学模型的内部,可观测性较低,典型的干扰观测器难以实现对此类干扰的估计。提出了一种新型穿透型干扰观测器,通过构造穿透函数,将模型内部的干扰映射到一个新建的平行空间,实现了对桨叶损伤的估计和故障后无人机的建模,并给出了所设计穿透型干扰观测器的稳定性条件。以四旋翼无人机为应用对象,对桨叶损伤形成的干扰进行在线估计与量化,反演出桨叶随机出现的损伤,实现了桨叶损伤后无人机动力学模型的在线精细重建,解决了无人机桨叶损伤故障下力矩输入难以直接测量的问题。半物理仿真实验验证了所提方法的有效性。     

Real-time total system error estimation:Modeling and application in required navigation performance

In required navigation performance（RNP）, total system error（TSE） is estimated to provide a timely warning in the presence of an excessive error. In this paper, by analyzing the underlying formation mechanism, the TSE estimation is modeled as the estimation fusion of a fixed bias and a Gaussian random variable. To address the challenge of high computational load induced by the accurate numerical method, two efficient methods are proposed for real-time application, which are called the circle tangent ellipse method（CTEM） and the line tangent ellipse method（LTEM）,respectively. Compared with the accurate numerical method and the traditional scalar quantity summation method（SQSM）, the computational load and accuracy of these four methods are extensively analyzed. The theoretical and experimental results both show that the computing time of the LTEM is approximately equal to that of the SQSM, while it is only about 1/30 and 1/6 of that of the numerical method and the CTEM. Moreover, the estimation result of the LTEM is parallel with that of the numerical method, but is more accurate than those of the SQSM and the CTEM. It is illustrated that the LTEM is quite appropriate for real-time TSE estimation in RNP application.     

基于时空显著性建模的空中飞行器跟踪方法

以复杂背景下空中飞行器的鲁棒视觉跟踪问题为研究背景,为解决现有跟踪方法目标表征模型不够精确,算法鲁棒性严重受到目标形变、宽高比变化、复杂背景等因素干扰的问题,提出了建模跟踪场景中独立物体的显著性特性,用于构建精确的目标模型。提出的显著性估计方法有别于传统的单帧检测方法,利用跟踪算法提供的背景先验知识以及多帧图像观测数据,使用时空联合的方式进行建模估计,其结果用来指导目标跟踪算法选取有效视觉特征,建立精确目标表征模型,减小背景区域对算法模型的干扰。实验表明,提出的方法为上述难点问题提供了有效的解决方案,对空中飞行器的跟踪精度与鲁棒性优于大多数最先进的主流方法,在其他类型的目标跟踪任务中也有十分优越的性能表现。     

面向声源定位的改进广义互相关时延估计方法

面向以数字微机电系统(MEMS)麦克风作为声传感器的声源定位阵列,完成了前端麦克风阵列的电路设计和以现场可编程逻辑门阵列(FPGA)为核心的数据采集系统的开发,并对麦克风输出的脉冲密度调制信号进行了降采样处理.针对传统的广义互相关算法在低信噪比下时延估计误差较大的问题,提出了一种改进PHAT加权函数的方法.在同等条件下对基于不同加权函数的广义互相关算法进行了MATLAB仿真验证,实验结果表明,在低信噪比条件下该方法相较于传统的广义互相关算法,时延估计误差更小且抗噪性能更强.     

基于主动雷达/红外信息融合的复合制导方法

为了提高复杂环境下主动雷达/红外复合制导系统的目标跟踪精度及抗干扰性能,充分发挥其观测数据的优势,提出一种状态-角度联合估计的信息融合方案。远距离条件下,利用容积卡尔曼滤波算法、卡方分布理论及信息融合算法,完成飞行器-目标相对状态估计、传感器受扰状态判断以及目标一致性关联与融合。近距离条件下,基于卡尔曼滤波算法完成角度滤波修正和角度融合估计。仿真结果表明：所设计的方案和算法能够有效剔除虚假信息,同时可以可靠获取传感器信息缺失条件下的稳定高精度导引信息,该结果可为复杂环境下的对抗决策以及目标精确打击提供依据。