基于最优误差动力学的时间角度控制制导律

针对带有攻击时间和终端攻击角度约束的导弹制导问题,设计了一种基于最优误差动力学的时间角度控制制导律,并给出了明确的性能指标。推导广义最优角度控制制导律作用下的剩余飞行时间估算表达式,在广义最优角度控制制导律的基础上增加攻击时间误差反馈项,将攻击时间误差看做跟踪误差,设计的制导律使跟踪误差以最优模式在有限时间内收敛到零,最终实现攻击时间和终端攻击角度的共同控制。对不同参数下的情况进行仿真,验证了所提制导律的有效性。     

基于改进RRT算法的无人机航路规划与跟踪方法研究

为了使航路规划算法在三维动态环境下能够快速规划出较优可行航路,基于快速扩展随机树算法(RRT),对规划航路点进行了无人机飞行动力学约束,并且设计了局部航路动态优化策略。针对传统的航路跟踪控制律跟踪较为曲折的航线时跟踪误差较大的问题,通过将规划算法得出的姿态指令引入姿态控制回路的方式,提高了航路跟踪控制算法的快速性与准确性。在此基础上,搭建了无人机验证平台,利用该验证平台完成了无人机自主避障飞行试验,对算法的有效性进行了验证,并对算法性能进行了评估。     

基于视觉注意机制的认知雷达数据关联算法

针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟、以及概率数据关联算法不适于多交叉目标跟踪的问题,提出了一种基于人类视觉选择性注意机制和知觉客体的"特征整合"理论的认知雷达数据关联算法。算法以综合交互式多模型概率数据关联算法为基础,采取假设目标最大机动水平已知的"当前"统计模型和匀速运动模型作为模型集,通过实时交互使关联波门能够随目标机动动态调整,较好地兼顾了雷达计算耗时和跟踪成功率。在利用目标位置特征的基础上,进一步提取、整合目标运动特征,对关联波门交叉区域公共量测进行分类,使多交叉目标跟踪问题转化为多个单目标跟踪问题,优化了传统概率数据关联算法。仿真结果表明：与传统关联波门设计方法相比,算法跟踪失败率和计算耗时明显降低;而且在计算资源增加不大的情况下,杂波环境适应性也得到了显著增强。     

基于SSD-HT时频阶比跟踪的变转速转子故障诊断

为解决变转速工况下转子故障特征难以提取的问题,提出一种基于SSD-HT时频阶比跟踪的转子故障诊断方法。应用一种新的信号分解方法—奇异谱分解对转子故障振动信号进行分解,得到包含故障特征信息的奇异谱分量。运用希尔伯特变换计算各个有效奇异谱分量的瞬时频率,获取故障信号的时频分布。根据时频分布中的转频信息对原始振动信号进行阶比跟踪分析,提取直观的阶次特征。仿真分析与实验分析结果表明,在无转速测量装置条件下,所述方法可准确判别变转速工况的转子故障模式,相对于传统分析方法表现出一定的先进性。     

基于激光跟踪仪的大型火箭包络测量技术研究

为了提高大型运载火箭级间分离的可靠性,对级间分离面两侧的部段进行了包络测量研究,分析了大型运载火箭包络测量的难点,针对难点提出了基于激光跟踪仪建立大型运载火箭包络测量系统的方案,阐述了测量系统的建立流程及技术指标,并对测量系统的各个技术指标进行了精度验证,试验表明测量场的精度满足大型运载火箭包络测量要求,能为大型运载火箭级间分离的方案设计提供数据基础,确保了级间分离的可靠性。     

基于矢量跟踪的MEMS-SINS/GNSS深组合导航系统

针对在载体高动态运动时,由Doppler频移剧烈变化而导致的MEMS-SINS/GNSS组合导航系统精度降低的问题,修正了GNSS卫星信号模型,设计了一种深组合导航通道滤波器,并形成了完整的深组合导航方案。基于矢量跟踪结构的深组合导航方案,通过滤波器对载体的导航参数进行估计,将相互独立的各通道信息结合起来,并利用各卫星位置之间的关系,提高了高动态环境中的跟踪能力。仿真结果表明,基于矢量跟踪结构的深组合导航方案可以有效减少高动态对导航精度的影响,提高组合导航系统的输出精度。     

基于模拟退火粒子群算法的波浪发电系统最大功率跟踪控制

波浪发电系统最大功率点跟踪控制中,传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为此提出基于模拟退火算法的粒子群优化方案。该算法每次更新粒子的速度和位置时,通过比较当前温度下各个粒子的适配值与随机数的大小,从所有粒子中确定全局最优解的替代值,从而使粒子群算法在发生早熟收敛时能够跳出局部最优并快速找到全局最优解。仿真结果表明,与传统粒子群优化算法相比,模拟退火粒子群算法可有效避免波浪发电系统陷入局部最大功率点,并快速实现全局最大功率跟踪,提高了波浪能捕获率。     

基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究

 针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8 ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。     

目标短时遮挡下的光电平台目标跟踪预测与控制

无人机在高空飞行并跟踪地面目标的过程中,当目标受到障碍物遮挡,会导致跟踪失败。本文建立了目标相对无人机的运动模型,设计了基于卡尔曼滤波的目标预测器,并在目标遮挡发生时利用目标角位置预测值以及姿态锁定回路实现了对目标的预测跟踪。本文运用相似性原理设计了室内目标跟踪场景。仿真和试验证明,本文所设计的预测器能较好的预测目标角位置,与控制回路相结合能克服短时间的目标跟踪丢失。     

基于FPGA的半球谐振陀螺频率跟踪技术

半球谐振陀螺谐振频率的跟踪精度与稳定性很大程度上决定了陀螺的性能。通过分析半球谐振陀螺的频率特性以及锁相环基本原理,设计了基于锁相环的半球谐振陀螺频率跟踪方案,并用FPGA进行全数字化实现。半球谐振陀螺采用真空封装,内部温度难以测量,然而其谐振频率与温度具有很好的线性相关性,因此可采用谐振频率对陀螺温度进行测量。传统的频率跟踪方案一般采用模拟锁相环实现,其缺点是频率值隐含于输出的正弦波中,无法供后继测量模块使用,本文所设计的FPGA全数字方案可弥补这一缺陷。根据陀螺谐振频率与温度之间的关系,给出了利用跟踪频率测温的分辨率公式并进行了相关实验。实验结果显示,谐振频率为4440Hz时频率跟踪稳态相对误差可达10-7量级,利用跟踪频率测温的分辨率可达0.0042℃。