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941.
942.
针对导弹导引头存在的天线罩误差,提出了一种基于自适应动态规划(ADP)的制导策略。不同于传统处理天线罩误差的估计与补偿方式,避免了估计过程中产生的误差影响。在导弹拦截机动目标的场景下,将拦截问题转化为鲁棒最优控制问题。设计了一种既可以消除天线罩误差和目标机动影响,又可以保证控制能量最小的代价函数。通过构造评价网络,利用自适应动态规划来求解近似鲁棒最优制导策略,并附加鲁棒控制项得到最终的机动目标拦截制导策略。采用李雅普诺夫稳定性理论证明了权值误差的一致最终有界和闭环系统的渐近稳定。仿真结果验证了所提出制导策略对天线罩误差下拦截机动目标的有效性。 相似文献
943.
全球定位系统(GPS)的Block IIR-M和Block IIF卫星具备可编程功率输出能力, 可以灵活增强单个信号分量的发射功率。为了系统评估GPS P(Y)码的功率增强能力, 对弹性功率的原理进行了理论分析, 提出了GPS信号功率增强的监测分析方法, 利用国际GNSS监测评估系统(iGMAS)和国际GNSS服务(IGS)监测站数据、高增益天线监测数据、事后精密星历对GPS增强P(Y)码的覆盖性及星座性能、空间信号和用户端性能进行了分析。结果表明:在保持发射总功率和民用信号功率不变的情况下, Block IIF和Block IIR-M卫星的L1 P(Y)码和L2 P(Y)码功率相比正常水平分别增强约6 dB和5 dB;在功率增强信号覆盖区内仅利用19颗增强卫星进行双频单点定位, 位置误差不大于15 m(95%);当可见增强卫星数为6, 增强后的P(Y)码载噪比为55 dB·Hz时, P(Y)码之间的多址干扰引起的等效载噪比下降量为0.4 dB。 相似文献
944.
针对无先验随机分布信息的单目标概率约束规划,探讨了微种群免疫优化算法。算法设计中,受危险理论启发设计微种群免疫优化算法进化框架;借助估计值的误差幅度,提出2个方法分别估计概率值和目标值;依据个体间的优劣关系,划分群体为3个类型子群协同进化;构建生命周期模型,设计自适应的交叉与变异概率、变异策略,结合交叉算子促进子群信息有效交流,并沿不同方向协同进化。数值实验统计结果说明:所提算法拥有良好的搜索效率、搜索效果及降噪能力,具有一定的竞争力和应用潜力。 相似文献
945.
为了在航天器真空热试验中对试件温度按指定轨迹精确控制,通过变量代换对真空冷背景环境下的对象模型进行稳态线性化近似处理;通过系统辨识技术对广义对象的时滞和模型参数进行了联合辨识;依据对象估计模型,按照极点配置方法设计了自适应控制律,使闭环系统具有期望的闭环稳定性;根据估计模型的延迟和闭环期望特性设计了自适应补偿器,从而提高了控制系统对给定输入的跟踪性能.运用该方法在模拟太阳翼的温度轨迹跟踪试验中取得了满意的控制效果. 相似文献
946.
基于启发式自适应离散差分进化算法的多UCAV协同干扰空战决策 总被引:2,自引:1,他引:1
研究了多无人作战飞机(UCAV)协同干扰空战决策(MUCJAD)问题,在干扰效能评估指标量化方法的基础上为该问题建立了优化模型。为有效求解该模型,提出一种启发式自适应离散差分进化(H-SDDE)算法。在H-SDDE算法中,设计了包含4种候选解产生策略的候选策略池,引入了候选解产生策略及其参数的自适应学习过程。此外,结合实际问题为算法设计了基于威胁度的扩展型整数编码方案、基于威胁度的启发式个体调整操作、基于约束满足的个体修复操作。在12个测试实例上进行了仿真验证,结果表明,H-SDDE算法与其他同类算法相比在求解质量和求解速度上具有明显优势,能够更好地发挥多UCAV协同干扰整体效果。 相似文献
947.
948.
949.
射频通道的不一致性会严重影响阵列天线的性能,因此必须对各通道的失配进行补偿,提高各通道的幅相一致性。对星载多波束天线宽带接收通道而言,其不一致性表现为各通道频率响应的失配。针对星载应用,提出一种基于自适应滤波器的离线宽带校正方法,对通道间的失配进行补偿。同时分别对最小均方(LMS)算法及递归最小二乘(RLS)算法进行计算机仿真,并对两种算法的校正效果进行对比。分析校正效果与自适应滤波器抽头数之间的关系,并比较校正前后天线方向图性能指标。仿真结果表明,提出的方法能有效校正通道间的失配。 相似文献
950.
脉冲噪声下基于梯度加权平均的变步长NLMP算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献