复杂背景下快速移动目标的实时跟踪

提出了适用于跟踪在复杂背景下快速移动目标的实时跟踪系统.利用基于马尔可夫场模型的背景减除算法检测像素变化,以跟踪移动目标.分割掩膜的先验概率用马尔可夫场模型来表示,因此目标跟踪任务即被转化成最大后验问题.实验结果表明,本文算法在简单背景或复杂背景下的离线和在线移动目标跟踪方面均有较好的效果.     

用于飞控系统分析的辅助根轨迹法

借助于微型计算机及Ｃ语言开发环境下的丰富作图功能和快速运算能力,通过引入计算机根轨迹方法之一的分支跟踪法,从飞控系统的开环极点出发,通过矢量搜索,逐步求取根轨迹分支上满足辐角条件的点。由于其搜索过程的收敛和唯一性,因而其计算速度远高于网格搜索等方法。     

三星时差无源跟踪算法研究

基于卫星平台的无源定位系统可以通过卫星的绕地运动和轨道覆盖,实现对全球地面辐射源的被动侦察,具有侦察隐蔽性强、侦测范嗣广和不受地理位置限制的优点。把一种新的修正协方差扩展卡尔曼滤波（MVEKF）方法引入三星对运动目标的时差无源定位跟踪中,克服了EKF受初始状态和测量误差影响大的缺点,也不用像MGEKF一样需要观测方程的修正函数,仿真表明该滤波方法相对来说收敛速度更快,跟踪性能更好。     

Precise Decoupling Tracking of Airspeed and Altitude for UAV Based on Causal Solution of Stable Inversion

Use stable inversion to accomplish precise decoupling tracking of airspeed and altitude for conventional takeoff and landing of unmanned aerial vehicles (UAVs) is in essence a non-minimum phase output tracking problem. The main contribution of this article is that a new method to calculate the causal solution of stable inversion is proposed by introducing a well defined perturbed signal to the system's unstable internal dynamics. It is helpful to overcome the pitfalls resulting from non-causality in existing methods. Different from the mathematically accurate offline non-causal solution, the causal solution is an approximation with asymptotically convergent errors. The important merits are: It obviates the needs for the output trajectory to be pre-known time parameterized functions, hence broadening the application of stable inversion; The low computational workload is much more suitable for and beneficial to real-time applications than any existing method based on stable inversion. The output tracking problem is then converted into a state tracking problem based on the causal solution of stable inversion. Precise decoupling tracking of airspeed and altitude is realized by using a feedback controller. Simulations are carried out to verify the viability and low computational workload of the method.     

基于分数阶滑模的挠性航天器姿态鲁棒跟踪控制

针对挠性航天器姿态跟踪控制问题,提出一种新型的具有强鲁棒性的分数阶滑模控制器.利用分数阶微分算子的快速收敛性与信息记忆性,在滑模面与控制输入中均引入分数阶微分算子,使新型控制器具有分数阶微分与滑模控制的双重优点,从而使姿态跟踪控制系统具有更好的快速性、强鲁棒性和良好的抗干扰性.进一步使用Lyapunov理论与分数阶稳定性理论证明了整个系统的稳定性,分析了分数阶滑模面的优点.数值仿真验证了分数阶滑模控制器的有效性与良好的控制性能.     

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。     

一种局部动态数据交换方法在流固耦合分析中的应用

 准确有效的数据交换方法是流固耦合(FSI)计算的关键,为此,提出了一种局部动态的耦合界面数据交换方法,一方面避免了曲面拟合方法由于病态矩阵引起的数值不稳定性和整体插值计算量大的问题,另一方面克服了表面跟踪方法引起的表面不光顺、出现锯齿状的问题。为了验证该方法,对三维柱面和某临近空间螺旋桨及某高空气球进行了分析,并与常体积四面体(CVT)方法做了比较。结果表明该方法在数值稳定性和表面光顺性方面有很大优势,是一种适合流固耦合分析的界面数据交换方法。     

单载波干扰对星载扩频应答机码跟踪回路影响研究

扩频码同步是基于扩频体制卫星测控通信中的一项关键技术。研究单载波对星载扩频应答机中全时间超前-滞后非相干跟踪回路的影响,分析单载波干扰存在时跟踪抖动的恶化程度,给出相应的数学表达式,并进行了Matlab仿真。仿真结果表明：在一定的跟踪回路带宽下,恶化程度随着系统的扩频增益或频偏的增加而减小,并随着干信比的增加而增加。单载波干扰不变的前提下,恶化程度随着回路带宽的增加而增加。     

具有人工神经网络的目标数据分类

根据人工神经网络自适应共振模型的基本原理，针对空中交通管制系统中辨识空中飞行目标运动轨迹这一实际问题的具体需求，提出了基于多重置条件的空中目标分类方法。在自适应共振模型中的重置条件判别方法中，该方法不同于目标矢量的相似度判别方法，而是采用比较目标矢量夹角及模值的大小来决定其自适应共振模型中的重置触发条件的新方法。仿真结果表明，该方法能很好地解决空中目标的分类问题。     

高精度位置跟踪自适应增益调度滑模控制算法

影响位置跟踪精度最重要的因素之一是系统不可避免地存在内外不确定性。由于具备很强的鲁棒性,滑模控制能有效消除系统不确定性的影响,然而也会带来抖振这一顽疾。因此,有效削弱滑模控制系统的抖振是提升系统跟踪精度的关键。为此,本文提出一种误差主导的自适应增益调度算法,该算法利用等效原理准确判断系统滑动模态是否建立,并以此来调度切换函数增益值的增减;同时,为克服因利用低通滤波器获取切换函数等效输出而引起的时间延迟,在增益调度中采用误差主导的增益变化率,确保了增益调度的实时性。理论和仿真实验证明,在滑动模态建立前,该增益调度策略能加快滑模变量的收敛速度;而在滑动模态建立后,该增益调度策略能使增益值在有限时间内趋近于系统不确定的绝对值,降低了系统抖振幅值,从而获取更高的跟踪精度。直流力矩电机伺服系统位置跟踪对比实验结果表明,该增益调度方案有效,能使系统获得更高的跟踪精度。