无人机编队的高阶滑模控制方法研究

在未知干扰环境下,对无人机编队飞行的稳定性和精度提出了更高的要求,采用常规滑模控制的编队算法由于"抖振"等问题,不适应高精度和稳定性的要求.针对此问题,提出了一种基于高阶滑模控制的编队飞行控制方法,以三架无人机编队为例,建立了三维空间高阶滑模控制编队控制模型,实现了长机的航路跟踪及僚机的编队队形控制和保持.仿真结果表明...     

基于高斯混合概率假设密度滤波的扫描型光学传感器像平面多目标跟踪算法

高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波是一种基于随机有限集理论的次优贝叶斯多目标跟踪方法,本文研究了该算法在扫描型光学传感器像平面的多目标跟踪问题.针对典型的锥扫模式和推扫模式,根据其扫描特性建立目标的运动模型和测量模型.介绍高斯混合概率假设密度滤波的基本原理.针对原算法在强杂波环境中的低效率问题,借鉴传统多目标跟踪...     

基于输出反馈的柔性航天器变结构跟踪控制方法

为解决柔性航天器姿态机动的控制问题,给出了基于输出反馈的变结构跟踪控制算法。针对柔性航天器的大角度机动,在建立了柔性航天器相对参考轨迹的动力学方程的基础上,设计了仅利用航天器本体的角度和角速度信息的变结构跟踪控制器,使得姿态状态跟踪误差(包括姿态跟踪误差和姿态角速度跟踪误差)以及挠性附件的模态变量从任意的初始状态出发都会到达包含原点的一个闭集内,并且姿态状态跟踪误差能收敛到零,并给出了严格的数学证明。仿真结果证明了所提控制方法的可行性和有效性。     

涡轴发动机健康管理跟踪滤波器技术

以反映部件健康状态的变几何涡轴发动机部件级数学模型为基础,利用线性化方法建立了反映航空发动机健康状态的线性状态空间数学模型;利用Kalman滤波器原理,构建了涡轴发动机健康状态跟踪滤波器。对线性状态空间模型和健康状态跟踪滤波器进行了仿真,结果表明：线性状态数学模型准确、实时;健康状态跟踪滤波器可准确地估计出涡轴发动机健康状态的变化。     

基于Doppler估计的弹载接收机抗欺骗干扰研究

GNSS接收机在军用方面尤其是高精度制导武器中的应用日益增强.针对卫星信号易受敌方欺骗信号干扰的问题,设计一种基于Doppler频率估计的弹载接收机抗欺骗干扰的方法.首先分析了欺骗干扰和真实信号的Doppler变化特点;然后在捕获阶段利用残留信号检测存在欺骗干扰的卫星编号;最后根据弹载的高动态特性,在跟踪阶段采取扩展 Kalman 滤波器(EKF)进行载波Doppler频率估计,并根据Doppler变化的相似性提取出欺骗信号.通过仿真实验验证,该方法可以有效排除欺骗信号的干扰.     

基于导引头伺服回路的跟踪系统设计

基于现代控制理论提出一种新颖的设计方法,采用内模原理设计伺服补偿器,可实现无静差跟踪和扰动抑制;利用状态反馈进行系统极点配置,使得系统具有良好的渐近稳定性和动态特性;用卡尔曼滤波技术可有效降低系统噪声和量测噪声对系统控制精度的影响,使得系统整体性能得到优化。     

半球谐振陀螺全角模式信号处理控制方法

介绍了在信号处理的过程中,施加对波腹点、波节点的控制以及谐振频率实时跟踪,从而在谐振振型实时进动的情况下保证谐振振型的稳定,降低陀螺敏感误差;同时对两路相互正交的谐振子谐振信号进行提取和信号处理,得到谐振滞后角度以及陀螺所在载体的转动角度。对该方法进行了数值建模仿真,验证了该方法的可行性。     

基于量测一致性的分布式多传感器多目标跟踪算法

针对无线传感器网络跟踪多目标过程中传感器能搭载的计算负荷有限,不宜采用复杂算法实现数据处理的问题,提出了一种基于量测一致性的分布式多传感器多目标跟踪算法。算法采用计算相对简易的最近邻域法处理多目标跟踪中的数据互联问题,针对最近邻域法容易受杂波干扰的情况,通过量测的平均一致性迭代来改进算法的性能。仿真结果证明,算法具备有效抑制因误判产生的错误量测对跟踪过程干扰的性能,实现了良好的传感器网络跟踪精度和估计信息一致性。     

APPLICATION OF MVP IN REAL TIME IMAGE PROCESSING

Inthe field of communication,radar and im-age processing,real- time analysis demands somuch data that the traditional method can't bear,and therefore,the focus is transitioned to parallelprocessing.MVP( made by Texas Instrument)can integrate severalfunctions into one board to re-alize the image or voice processing system whichhas been made with several boards and severalchips before.MVP has five programmable digitalsignal processors in it,and is of MIMD structure.The crossbar connects five…     

海上低空突防群目标跟踪的IMM-Bayesian实现

由于海上低空突防编队目标存在低检测和高机动的特点,采用传统跟踪算法对编队内目标逐个跟踪存在航迹连续性差、关联混乱等问题。针对上述问题,基于对编队群整体跟踪的思想,将交互式多模型(IMM)与Bayesian算法相结合,采用IMM-Bayesian算法完成典型机动场景下(拐弯、合并、分裂)海上低空编队群目标整体的跟踪,同时利用随机矩阵作为群的扩展状态完成对群形状信息的估计。其中,对海上低空突防编队群目标运动过程中出现的分裂与合并现象,在IMM-Bayesian算法的基础上采用最近邻分类的思想对其进行有效跟踪。仿真结果表明了算法的有效性。