椭圆轨道编队常值推力构形变化控制方法

采用T-H方程作为椭圆轨道编队的动力学描述，推导了常值推力作用下的椭圆轨道编队的构形变化控制方法。通过合理的选择控制量的作用时刻，可达到大量节约燃料的目的。结合该构形控制方法给出了燃料均衡与燃料最优的解决方案；最后，给出的仿真算例说明了本文设计方法的有效性。     

具L2有界不确定性扰动系统最优跟踪问题的时域解

本文对Ｌ２有界不确定性扰动下的一性系统在时域提出Ｍａｘｍｉｎ最优跟踪问题，给出了问题的时域状态反馈解，这一问题与相应的Ｈ∞问题具有某种一致性，因此，问题的求解方法可为解决领域不确定系统的Ｈ∞最优跟踪问题提供一种时域途径。     

无界域上不定二次规划的一个算法

本文给出了无界域上不定二次规划一个算法。该算法将不定规划转化为一系列凸二次规划，并证明了算法的收敛性。     

基于冗余伪观测的自适应滤波算法

现有的二阶互差分(SOMD)算法能够给出与状态估计误差解耦的观测噪声协方差估计，但是需要满足冗余测量的条件，但这一条件往往难以满足。 针对这一问题，提出了一种利用状态预测值构造相邻2个时刻伪观测的方法，将原SOMD算法扩展到具有单测量的系统中。使用目标跟踪问题对该算法的有效性进行验证。仿真结果表明，当采样周期较小时，该算法能够忽略状态估计误差的影响并给出较准确的观测噪声方差，在精度和鲁棒性方面优于其他参考算法。     

多坐标系下目标跟踪的联合滤波

针对雷达目标观测和处理在不同的坐标系下完成，本文提出了联合滤波算法来跟踪机动目标。该算法以卡尔曼滤波器为基础，直角坐标系下和极坐标系下的算法相联合，不仅克服了两种坐标系下滤波算法的不足，而且对机动目标有很好的跟踪效果。仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

医疗博弈与医疗资源最优化配置

医疗是与医疗活动相关的各方（医生、药商、病人、与医疗管理相关的政府官员）共同参与的博弈活动,这种活动一般体现为信息不对称。正是由于信息不对称,才导致医疗市场失效,即导致医生、药商运用医疗信息优势,欺诈医疗信息稀缺的消费者（即病人）。于是造成看病难、看病贵,且造成医疗资源大量浪费。改革的根本途径是：在继续坚定地走市场化取向改革之路的同时,政府建立医疗监察机制,克服医疗欺诈,以保障医疗市场在充分有效条件下到达既公平又高效率的最优均衡点,从而实现全社会医疗资源的最优化配置。     

参考系在目标器轨道的临近圆轨道最优脉冲交会研究

在目标器质心建立临近圆轨道参考系的前提条件下,从地心引力下的二体运动入手,推导了相对运动的线性方程,并得到最优交会的必条件;然后分四脉冲、三脉冲带漂移、三脉冲、二脉冲带漂移、二脉冲、奇异问题几种模式研究了最优交会问题的边界值求解问题和各模式之间的边界确定问题。     

UKF方法及其在方位跟踪问题中的应用

采用UKF(Unscented Kalman Filter)方法处理了平面内地面站对目标的方位跟踪的估计问题。目标的位置和速度由选定的高斯分布采样点来近似，在每个更新过程中，采样点随着状态方程传播并随着非线性测量方程变换，由此不但得到目标位置和速度的均值及较高的计算精度，而且避免了对非线性方程的线性化过程。仿真结果表明，UKF方法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的估计精度，并能有效地克服非线性严重时，方位跟踪问题中很容易出现的滤波发散问题。     

卫星故障诊断的最优奇偶向量法

 提供一种卫星故障诊断方法以提高 GPS导航的完整性。该方法利用最优奇偶向量来检测和诊断卫星故障以提高卫星故障诊断的准确性。仿真结果显示,在故障幅值较小的情况下最优奇偶向量方法相比广义似然比方法可以提高故障的正确检测率和正确诊断率。该方法还可以缩短检测斜坡型故障的时间,从而提高了系统的可靠性。     

基于BP人工神经网络的GPS／SINS组合导航算法

基于扩展Kalman滤波的GPS／SINS组合导航算法，需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理，要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声，且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络毋需对所求解的问题建模，能够很好地逼近系统非线性特性，获得较高精度的导航定位信息；还具有计算过程稳定，不涉及矩阵求逆，不需要迭代逼近，以及容易实现并行处理等优点。本文设计适用于GPS／SINS组合导航系统的BP网络模型，并在标准的BP算法基础上，采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后，通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS／SINS组合导航计算的可行性。