脉冲噪声下基于梯度加权平均的变步长NLMP算法

针对非高斯 α 稳定分布噪声环境下的自适应滤波问题,提出一种新的基于梯度加权平均的变步长归一化最小平均p范数(VSS-NLMP)算法。该算法基于梯度矢量能够跟踪自适应过程的均方权值偏差(MSD)这一特点,通过对梯度矢量的平滑减小梯度噪声的影响,然后利用平滑梯度矢量的欧氏范数和系统误差的分数低阶矩控制步长的变化。文中给出了新算法的迭代过程,然后对其收敛性进行简要分析,仿真结果表明,本文新算法较现有变步长NLMP算法具有更快的收敛速度和更高的稳态精度。     

基于直接自适应的挠性航天器姿态稳定控制

针对挠性航天器姿态稳定控制,基于退步控制方法与直接自适应控制方法提出了一种自适应控制策略。首先将挠性航天器模型分解为运动学子系统和动力学子系统,并设计具有理想控制性能的参考模型;然后在姿态小角度的假设下,对满足近似严格正实性的姿态运动学子系统设计了直接自适应中间控制律;最后运用退步控制方法对航天器动力学子系统设计了姿态控制器,并证明了闭环系统的稳定性。理论分析和数值仿真结果表明该控制器对挠性航天器的姿态稳定控制是有效的。     

GE和RR公司研究超声速低噪声推进系统

自适应通用发动机技术(ADVENT)计划是多用途经济可承受的先进涡轮发动机(VAATE)计划中第2阶段的1个标志性计划,目标是发展和验证进气道、发动机、排气喷管和综合热管理技术,以获得在高空和高速下具有最佳超声速性能和亚声速燃油效率的推进系统。     

航天器规避动态障碍物的自适应人工势函数制导

针对航天器近距离操作中的动态障碍物规避问题,研究了一种燃料较省、精度较高的规避动态障碍物的自适应人工势函数制导方法。首先,对于引入高斯函数形式斥力势会使势函数在收敛点处的值不为零的情况,对斥力势乘以修正项,使得在收敛点的势能为零,消除了平衡点的偏离;在规避静态障碍物的基础上,研究了规避动态障碍物的人工势函数制导。其次,根据速度与引力梯度之间的关系,设计负反馈,使引力势梯度“适应”速度的变化,研究了规避动态障碍物的自适应人工势函数制导。最后,采用精确的数学模型进行数值仿真,验证所设计的制导律的正确性和有效性,并与传统的人工势函数制导对比。仿真结果表明：采用修正势函数提高了收敛精度;自适应人工势函数制导控制脉冲作用施加更加合理,相比人工势函数而言,总速度脉冲消耗可节省30%,精度提高两个数量级。     

应用于卫星自主任务调度的改进遗传算法

针对具有侧摆能力的对地观测卫星的自主任务调度问题,对卫星自主任务调度问题和约束条件进行了描述,针对卫星自主任务调度NP-hard的特点,构建了基于目标收益及多约束卫星任务调度模型。设计了一种改进的遗传算法,从遗传操作的各个部分进行算法优化。首先将小区间法应用于初始种群生成,保证了种群的多样性,并且交叉和变异算子均引入自适应概率;同时采用两代竞争技术来避免“早熟”现象,提高算法的效率和鲁棒性。算法还采用最优保留策略用来保存进化中的最优解,使得算法收敛于全局最优。对局部多冲突观测任务应用该改进遗传算法,并针对区域密集目标的观测问题设计了仿真试验,与传统模拟退火算法及免疫蚁群遗传混合算法进行了比较,验证了该算法的有效性和收敛效果。     

考虑未知飞轮摩擦力矩的航天器姿态跟踪鲁棒自适应控制

针对存在未知飞轮摩擦力矩和外干扰力矩情况下的姿态跟踪问题,提出并分析一种鲁棒自适应姿态控制律。姿态控制律采用一种间接处理未知飞轮摩擦力矩和外干扰力矩的方法。该方法并不直接关注未知摩擦力矩和外干扰力矩本身,而是关注其界,并用其进行控制器设计。最后基于Barbalat引理证明所得闭环系统的稳定性,并给出数值仿真结果。仿真结果校验了所提方法的有效性。     

PN制导律多模型自适应辨识滤波方法

针对导弹主动防御应用中拦截导弹制导行为辨识问题,提出一种比例导引（PN）制导律多模型辨识滤波方法,对拦截导弹加速度和制导律导航常数进行辨识。采用非线性可观性理论对制导模型的可观性进行了分析。得出在拦截导弹使用PN制导律时,制导模型可观的充要条件。与以往工作相比,该方法考虑了拦截导弹末制导初期由于瞄准误差校正而引起的控制器饱和现象,在拦截导弹执行器处于饱和或退出饱和阶段都能精确对制导律进行辨识。另外,以往工作假定PN制导律常数已知,该方法将PN制导律常数当做制导模型的一个状态进行估计。仿真结果校验了所提方法的性能。     

吸气式高超声速飞行器特征模型自适应控制

针对吸气式高超声速飞行器纵向刚体动力学的跟踪控制问题,给出了基于特征模型的自适应控制方案。通过选取攻角作为额外的输出,给出了这类系统的特征建模方法,其中,系统被分为速度子系统和高度子系统。针对速度子系统,建立了一阶特征模型;针对高度子系统,建立了二阶多输入多输出特征模型。基于所得到的特征模型,本文设计了全系数自适应控制律,不仅实现了速度跟踪和高度跟踪,也实现了攻角跟踪。数值仿真验证了该方法的有效性。     

基于CEEMDAN的雷达信号脉内细微特征提取法

有效的信号特征提取是高精度雷达辐射源识别的基础,以脉冲描述字为代表的传统特征已无法满足复杂电磁环境的需要。本文提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）的有效雷达辐射源脉内细微特征提取算法。雷达信号由对非平稳、非线性信号尤为有效的CEEMDAN分解产生的个别分量重构,抑噪效果通过1 000次蒙特卡罗实验得到验证,同时设计基于该重构的一种脉内特征空间。本文方法与主流特征提取方法的识别精度在6部雷达辐射源产生的3 000个不同脉内调制的加噪信号样本上进行了实验对比,结果表明不同种类信号样本在本文特征空间中清晰可分,本文方法较之主流方法更加精确,尤其在0 dB信噪比（SNR）下仍保持90%以上的高精度。