基于软件无线电技术的GPS软件接收机的研究与实现

深入研究了GPS软件接收机的相关算法,阐述了GPS软件接收机设计过程中信号搜索、跟踪以及伪距定位等关键技术。针对搜索过程中利用信号相关法求解精频速度慢的缺点,提出了相位关系解算法;进一步分析二阶跟踪环路工作原理,对其带宽进行优化设计,使接收机具备较高的动态性能和较低噪声影响。基于Matlab环境,通过优化算法结构,设计并实现了GPS软件接收机算法应用程序。最后通过实际测试数据对算法进行了验证,该接收机可以处理12通道卫星信号,并且各项指标分析结果均达到单点伪距定位要求。     

MIMO非线性非最小相位系统的鲁棒跟踪控制

针对仿射多输入多输出非线性非最小相位系统,提出了一种新的鲁棒跟踪控制方案.用反馈线性化解耦系统输入输出关系,通过高增益状态反馈镇定系统外部动态,通过模型预测控制镇定系统内部动态,所设计的控制器能保证跟踪控制闭环系统的指数稳定性,且对系统参数扰动具有鲁棒性.仿真结果表明了所提出方法的有效性和优越性.     

无人机栖落机动的一种离线鲁棒预测控制算法

针对固定翼无人机栖落机动过程的纵向运动,研究了一种在线计算量小的栖落机动鲁棒预测控制方法。首先将飞行器栖落机动动力学模型沿参考轨迹建立分段线性切换系统模型。考虑外部风扰动,进一步建立张量积模型。然后,利用渐近稳定的椭圆不变集的概念,采用"离线设计、在线综合"的方法设计了在线计算量较小的栖落轨迹跟踪控制律;结合鲁棒预测控制和切换系统全局稳定分析方法分析了系统稳定性。最后,对外部风扰动下的固定翼无人机栖落机动过程进行了仿真。仿真结果表明所设计的跟踪控制器在线计算量小并具有良好的控制效果。     

一种轨道式动态目标跟踪算法

研究了一种轨道式动态目标跟踪的算法,建立轨迹式目标跟踪模型;分析了目标跟踪的基本原理,研究跟踪平台的光学结构和转台角度与轨道目标运动的跟踪算法,给出了物像动态跟踪的计算方法;研究Mean shift跟踪算法,利用它的核密度估计和跟踪图像的帧图像关系,确定目标检索中心位置,以达到动态目标跟踪目的。通过试验验证,提出的算法在外弹道轨道目标动态跟踪系统中是可行的。     

基于多观测器的一类过驱动系统主动容错控制设计

以四旋翼直升机姿态控制系统为对象,针对一类过驱动系统,由控制分布阵列不满秩而引起的执行器故障诊断难的问题,本文采用了一种新颖的多观测器故障诊断方法对执行器故障进行检测和估计,进而设计一种具有故障补偿并且满足H∞性能的动态输出反馈跟踪控制器。该方法不仅能够快速的检测和估计出单通道执行器故障,而且能够有效的补偿故障对系统稳定性的不利影响,保证系统在单通道执行器故障下具有一定的姿态跟踪能力。相对于状态反馈控制器,所提算法有效的避免了模拟状态量而带来的误差,一定程度上提高了系统的控制精度和可实现性。最后通过Quanser3-DOF Hover半物理仿真平台验证所提算法的可行性和有效性。     

基于Hilbert变换和跟踪滤波的正弦扫描数据处理方法研究

提出一种针对正弦扫描时间历程数据频谱后处理方法,此方法对控制仪驱动信号进行Hilbert变换获取时间-频率曲线,利用驱动信号与响应信号频率同步的特性,对响应信号进行跟踪滤波获取时间-响应幅值曲线,并最终获得响应信号的频谱。此方法不依赖振动控制仪和带有COLA通道的数据采集系统,并可有效避免正弦约减法等方法带来的泄露和精度不高等问题。     

弹道导弹拦截系统中的雷达测轨算法

研究了弹道导弹防御系统的雷达测轨估计问题。为了解决雷达探测距离远、角度误差大、椭圆轨道计算量大和目标运动轨迹摄动大等恶劣条件下的测轨预报，并且能充分利用雷达测量误差分布的方向性以提高算法的精度和自适应能力，提出了小机动模型的目标状态估计器的预处理一给定两个时刻目标位置的轨道参数初算一多目标位置状态参数下最大似然估计的目标轨道最优估计方法。通过对制导控制系统全程仿真，可以看出该雷达目标测轨算法使其控制系统有很好的中末制导交接条件。     

主被动多传感器多目标状态信息融合

研究了主被动多传感器多目标状态信息融合问题。针对被动式跟踪的特点,借助主动跟踪的距离通道值,提出类主动的被动式跟踪。在此基础上提出主被动串联状态信息融合和并联状态信息融合算法。仿真结果表明两种状态信息融合方法都可以大大提高跟踪精度,同时还可以提高系统的可靠性。     

密集杂波环境下的数据关联快速算法

基于联合概率数据互联（JPDA）的思想,提出了一种新的数据关联快速算法（Fast Al-gorithm for Data Association,简称FAFDA算法）.该方法不需象在最优JPDA算法中那样生成所有可能的联合互联假设,因而具有计算量小,易于工程实现的特点。仿真结果表明,与最优JPDA算法相比,FAFDA算法的跟踪性能令人满意,并且在密集杂波环境下可实时、有效地跟踪100批次以上的目标。     

一种基于矩特征和特征光流的运动目标跟踪方法

提出了一种基于矩特征和特征光流的运动目标跟踪方法.首先进行角点特征提取,按照提出的基于矩特征的局部范围内匹配角点的策略,完成了序列图像的角点匹配;然后,按照本文提出的光流聚类准则完成了两个图像目标的聚类.仿真实验表明,本文算法在减少计算量的同时可提高跟踪精度,且可克服目标做小角度旋转时的失跟问题.