弹性体运载火箭建模及控制器设计

考虑运载火箭飞行过程中的弹性振动特性,对运载火箭进行全量动力学建模以及控制器设计。首先将运载火箭考虑为一维梁模型并建立全量动力学模型,分别引入自适应滤波姿态控制算法和H_2范数鲁棒增益调度控制算法设计控制器。仿真结果表明:在考虑舵机非线性情况下两种控制方法均能够满足精度要求,在具有较大外部扰动情况下,鲁棒增益调度控制算法相较于自适应滤波算法具有较强的鲁棒性。     

基于UKF的实时弹道解算参数稳健设计

在基于UKF(Unscented Kalman Filter,无迹卡尔曼滤波)的实时弹道解算应用中,外部环境不稳定的影响以及观测过程中野值的存在,使得基于经验参数设置的滤波易于发散.因此,需要针对指定型号调节和设置滤波器参数的取值,使其克服上述现象.针对这一问题,提出了基于理论弹道先验的参数稳健设计方法,对滤波器参数最优值进行预测.从滤波器的架构出发,梳理出影响滤波器性能的相关参数,结合稳健设计思想,外设计部分基于理论弹道先验信息,通过模拟弹道特征点构造弹道观测模型;而内设计部份,构造模型的测元数据进行正交试验,判断参数的显著性,获取相应的最优参数取值,从而为实时解算弹道的参数设置提供指导.实际数据试验结果表明,该方法可显著提高滤波器的实算稳健性和收敛性能.     

基于计算机视觉/GPS/MG姿态测量的盲人行走组合导航方法研究

电子导盲辅助装置(ETA)是解决盲人出行困难的重要手段,而导航是ETA的关键技术.现有的ETA主要用GPS来定位定向,但在城市环境中经常存在GPS信号遮挡导致导航信息丢失的问题.针对该问题,利用视觉导航短时间内定位精度高,输出连续的优点以及 MG(Magnetic Gravity)姿态测量可补偿姿态积累误差的优点,提出一种基于视觉、GPS和MG姿态测量的盲人行走组合导航算法.该方法构建系统误差模型并以Kalman滤波为框架.仿真和实验结果表明,提出的组合导航算法准确度优于单独的导航算法,满足盲人户外安全出行导航的需求.     

MEMS陀螺静态误差补偿方法研究

针对典型MEMS陀螺静态误差大、 影响工程上使用的难题,提出基于时间序列模型的Kalman滤波方法.通过对典型MEMS陀螺数据进行分析,提取其趋势项,进行周期检验与相关性分析,建立时间序列模型;针对建立的时间序列模型,提出利用Kalman滤波方法,消除零位不稳定性.仿真及试验结果表明,该解算方法能够有效补偿MEMS陀螺静态误差,显著提升其静态指标.     

具不确定观测和相关噪声的最优递推滤波

应用正交投影定理,对于噪声相关系统,在观测不确定的情况下,求出了状态向量的卡尔曼滤波公式。在线性最小方差准则下,解决了状态噪声一步相关,相同时刻的测量噪声和状态噪声相关,以及测量噪声和状态噪声在相邻时刻均相关的情况下的滤波问题,并给出了递推滤波公式。仿真算例说明了它们的有效性。     

沟槽超疏水复合壁面湍流边界层减阻机理的TRPIV实验研究

利用TRPIV实验分别测量了湍流边界层在亲水壁面、超疏水壁面以及沟槽超疏水复合壁面上的瞬时速度场,对比分析了3种壁面的摩擦阻力,发现沟槽超疏水复合壁面的减阻率能够达到20.7％,而超疏水壁面只有14.6％.通过对比分析湍流边界层在3种壁面上的湍流脉动强度,发现法向湍流脉动强度在3种壁面上无明显变化,而在y+<150区域...     

精密测距的动态数据处理

无线电精密测距是通过无线电测量飞机、舰船、导弹等目标的精确距离和速度信息。根据飞机实际中的运动情况建立动态模型,采用适合于工程应用的新型自适应α-β滤波器对测距值进行实时动态处理,然后经过详细的MATLAB仿真,验证了动态滤波算法在保证实时性的前提下可以提高测距精度。     

小波神经网络用于CCD视频序列图像去噪

CCD摄像机获取目标影像时不可避免地受到噪声影响,因此噪声去除是CCD图像处理的一项重要研究课题。本文将小波神经网络引入CCD图像去噪领域中,提出一种基于小波神经网络的图像去噪方法。实验结果表明,该方法在去除噪声上优于传统的均值滤波等方法,在有效去除噪声的同时,又能很好地保护图像的细节信息,具有很好的保真度。     

有色观测噪声下的目标跟踪问题

本文讨论了有色观测噪声下的目标跟踪问题，把观测色噪声的成形滤波器假设为ＡＲ模型，给出了估计ＡＲ模型参数的方法。本文又提出将ＡＲ模型参数估计和交互式多模型（ＩＭＭ）滤波相结合，可以很好地跟踪目标。     

单目标跟踪技术发展研究

随着机动目标定位与跟踪技术广泛应用于军事和民用领域，研究更为快速、准确的跟踪算法具有十分重要的意义。目标运动模型、跟踪算法和跟踪模型结构是机动目标跟踪技术的三项主要研究内容，文章介绍了这三项技术的研究进展及发展方向。目前，对各种经典模型的组合和改进是目标运动模型的主要研究方向，通过分析并比较工程中常用的卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的优缺点，探究了它们的不同适用场合及进一步研究方向。详细分析了三代多模型跟踪算法的原理和适用场合，这对研究更为先进的单目标跟踪技术，进一步提高跟踪精度和整体性能，具有一定的参考价值。此外，文章还提出了机动目标跟踪算法的几个发展趋势：将变结构多模型算法与目标实际运动场景结合起来，广泛应用于工程实践中；探索无需依赖于基础模型集合的模型机自适应变化方法；考虑将智能控制理论与变结构多模型跟踪算法互相结合。