变结构快速鲁棒跟踪系统

快速鲁棒跟踪是跟踪系统的重要指标之一。为此本文提出了自适应Ｈｕｂｅｒ函数和广义开关函数概念，并根据这两种概念，构造了具有快速和鲁棒两种特性的变结构跟踪系统。其特点是在大误差范围内系统工作在Ｂａｎｇ－Ｂａｎｇ型模糊滤波模式，以保证最短时间收敛。而在小误差范围内，工作在线性滤波器模式，以保证系统的最优性。最后给出了目标跟踪系统仿真结果。     

网电空间认知电子战技术

首先探讨了网电空间与认知电子战的内涵与联系,阐述了认知电子战属于网电对抗领域的观点,即认知电子战通过学习、评估、决策的融合,构建信息对抗的闭环,进而引导网电空间内的感知与攻防;随后,结合认知电子战技术发展现状、趋势以及闭环的特点,提出了一种适用于战场网电认知的信息对抗平台架构,分析了平台功能需求与关键技术;最后,展望了研究成果在网电对抗中的应用前景。     

MTF曲面构造方法研究

调制传递函数（modulation transfer function, MTF）是定义在二维频率域空间的实函数,可用一个MTF空间曲面描述,是光学成像系统成像性能的一种重要的评价指标。由于成像系统的二维MTF曲面不能直接测量,需要先测量几个特定方向的一维 MTF曲线,再由曲面构造方法间接获得。对于同样的MTF曲线组,用不同方法构造出的MTF曲面各不相同,因此有必要研究MTF曲面构造方法的有效性。文章对现有构造 MTF 曲面的乘积法和插值法进行分析,提出一种新的旋转插补法,并使用（准）高斯函数和4次多项式函数作为二维MTF曲面的模拟标准,对上述3种方法的有效性和误差分布进行定量分析。实验结果显示,旋转插补法具有更好的适用性。     

共轭梯度法的一个计算公式

共轭梯度法是最典型的共轭方向法。文中给出了另一种有效的共轭梯度法,它适用于求解目标函数为一般可微函数的无约束最优化问题,而且其中的线性搜索不必用精确线性搜索,只需满足Ｗｏｌｆｅ准则。文中对该方法的收敛性给予了分析,同时还讨论了具体实现方法,并用经典算例进行了数据试验。     

变厚度圆锥壳的传递函数解

采用多参量渐近分布参数传递函数法,分析了变圆锥壳的静变形和自由振动问题。文中利用Fourier级数展开,Laplace变换,推导了变厚度圆锥壳状态空间形式的运动微分方程。在圆锥壳渐近传递函数解的基础上,再引入一个与厚度变化相关的小参数。利用摄动方法,将微分方程进行双参层摄动,采用传递函汉对所得到的摄动方程进行求解,得到了变厚度圆锥壳在任意边界条件下的渐近传递函数解。     

湍流标度律的实验测量

实验测量了射流与圆柱尾流纵、横向的湍流速度脉动，计算了这两种方向的湍流速度结构函数的标度规律。结果表明，横向的湍流速度脉动比纵向有着更大的间歇性，这支持目前已有的一些关于均匀各向同性湍流的实验测量和数值计算的结果，而与另一些文献报道不同。此外，还对纵、横向湍流速度结构函数标度律的S-L模型进行了一些分析。     

基于随机与区间分析的状态方程不确定性比较

基于现代控制理论中状态方程的求解算法,对具有参数不确定性的控制系统采用非概率区间分析方法与随机控制理论进行研究。首先明确实际工程应用中不确定性的概念和影响,分别建立了区间值和随机过程2种描述方法,求解系统的响应区间,并分为与初始条件和输入相关的零输入和零状态两部分不确定量。根据区间数学中的区间函数扩张原理和概率统计理论中的切比雪夫不等式,从数学证明和数值计算2个方面,分别用非概率区间分析和概率统计方法求解不确定系统的响应,并对二者进行比较,分析其相容性。结果表明,在由概率统计信息得到不确定性变量的区间向量为系统输入的情况下,非概率区间分析方法得到的响应区间包含由随机控制理论得到的响应区间。     

基于概率最近邻域算法的分布式多传感器多目标跟踪算法

为进一步扩大分布式多传感器的应用范围,基于概率最近邻域思想,研究了分布式多传感器概率最近邻域算法,并对其与分布式多传感器联合概率数据互联算法进行了性能仿真分析。经仿真验证,分布式多传感器概率最近邻域算法能够解决多传感器多目标跟踪问题,且实时性有较大提高。     

基于抗差估计的工业机器人运动学参数标定

为了提高工业机器人标定过程中参数辨识的鲁棒性,提出了一种基于抗差估计的运动学参数标定方法。首先基于D-H模型建立了末端位姿误差模型,同时分析了等价权函数,然后利用激光跟踪仪测量机器人基坐标系和末端位姿,最后结合IGG3权因子函数利用抗差最小二乘法辨识了运动学参数。实验表明,机器人绝对定位的RMS误差由补偿前的0.87mm降低到补偿后的0.21mm,相较于传统的最小二乘辨识算法,此标定方法拟合精度更高且鲁棒性更强。     

非线性系统的镇定控制理论概述

对近十年来非线性系统的镇定控制问题作一概述,介绍了相关的主要概念、理论和一些主要进展,重点侧重于构造性方法,这是当今非线性控制研究的重要特征,最后给出研究展望。