汽车差动助力转向系统的可拓协调控制

根据电动轮汽车各轮扭矩独立可控的特点,改变左右转向轮的驱动力差提供转向助力,实现差动助力转向.考虑到差动助力转向系统对汽车稳定性的影响,利用Carsim/Simulink建立轮毂电机驱动电动汽车模型,设计了两层差动助力转向稳定性可拓协调控制系统.在上层控制器中,根据汽车行驶状态,建立可拓协调控制器,其中将二维可拓集合中的可拓距转换到一维可拓集合中计算,求解关联函数,确定各控制器输出权重.在下层控制器中,采用转向盘转矩直接控制策略,建立差动助力转向控制器;根据可拓域和非域中汽车状态的不同,实现基于横摆角速度和质心侧偏角的切换控制,进而建立横摆力矩控制器;基于二次规划方法对四轮驱动转矩优化分配,并根据所处的值域对3种不同的约束条件进行选择.最后利用Carsim和Matlab/Simulink在不同路面附着系数的双移线工况下进行仿真.仿真结果表明,与差动助力转向系统单独工作时相比,当路面附着系数为0.8时,该控制系统能够提高道路跟踪能力,横向偏差最多减少50%,纵向偏差最多减少30%,横摆角速度、质心侧偏角和侧向加速度明显减小,其均方根值分别优化了54.9%,21.4%和22.3%,改善了汽车操纵稳定性;当路面附着系数为0.4时,该系统能够避免汽车失稳,提高行车安全.     

MIMO-OFDM系统中时间-频率双选择性衰落信道的信道估计

数据的高速传输以及终端的高速移动，导致无线通信信道具有时间选择性与频率选择性两个特征，对MIMO-OFDM系统中基于导频的时间-频率双选择性衰落信道的信道估计问题进行了研究。首先，利用复指数基扩展信道模型来表示一个OFDM符号周期内双选择性衰落信道的变化；然后基于该复指数基扩展信道模型，提出了一种有效的MIMO-OFDM双选择性衰落信道的估计方法；最后在该估计算法的基础上，基于信道估计均方误差最小准则，对导频及其参数进行了优化设计，主要包括导频的个数、导频的插入位置以及导频的表达形式等，实验结果表明本文的算法在时间-频率双选择性衰落信道下具有很好的性能，并与理论分析结果相吻合。     

最小迹扩展集员估计

针对扩展Kalman滤波器(EKF)在进行非线性估计时一致性较差的问题,提出了适于一类高阶非线性系统的最小迹扩展集员估计算法(LTESMF).该算法通过引入反馈机制实现观测更新,避免了椭球相交计算.算法用估计误差定界椭球参数矩阵的迹作为优化目标,迭代优化反馈系数.本文还提出用随机状态边界度量的收敛性来评价随机系统稳定性.并用该方法证明了LTESMF的估计误差能收敛到有界区域内.最终仿真结果表明,LTESMF的估计结果的稳态精度接近EKF,计算算效率与EKF相当,估计结果的一致性和收敛速度明显高于EKF.     

分布式驱动HEV自适应无迹卡尔曼车速估计

针对四驱混合动力汽车,为改善其电子稳定性系统(electronic stability program,ESP)车速估计的精度和鲁棒性,考虑后轮毂电机转矩精确可测可控,以及前轮驱动转矩可推算的特点,结合ESP系统既有的传感器输出信号,提出了分布式自适应无迹卡尔曼车速估计算法.首先,建立了四驱混合动力汽车动力系统及动力学模型,其包括驱动系统模型、7自由度车辆动力学模型和Burckhardt轮胎模型.其次,考虑模型的时变及强非线性特性,采用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法设计了主/子滤波器.一方面通过对量测噪声的自适应,改善了UKF算法量对量测信号干扰的鲁棒性;另一方面将主/子滤波器结果进行融合,并用融合后结果重置了各滤波器,提高了车速估计精度.最后,搭建了四驱混合动力汽车Carsim-Simulink联合离线仿真平台和硬件在环仿真试验平台,分别开展了双纽线、低速双移线两种驱动工况的离线仿真和硬件在环仿真试验.试验结果表明,所提出的分布式自适应无迹卡尔曼车速估计算法不仅估计精度较高,而且也有着较强的自适应性和鲁棒性能.     

月地高速再入返回飞行器陀螺在轨自主标定技术研究及实现

针对包含非正交安装陀螺的捷联惯导平台轻量化自主对准问题,建立了非正交陀螺组误差模型,提出一套基于最小二乘法的标定算法和地面试验验证方法,在计算能力受限的情况下完成了高精度在轨标定.地面数学仿真和试验验证结果表明,该方法与扩展卡尔曼滤波法精度相当,计算量却大幅减小.在此基础上,通过对标定算法进行逻辑设计,实现了在轨多组陀螺同步容错和标定.该方法已成功应用于探月工程三期月地高速再入返回飞行器的实际飞行,实现了2套惯性导航平台的高精度初始姿态同步对准.     

基于Unscented Kalman Filter算法的一个快速路动态OD矩阵估计模型

基于主干道和匝道出入口的交通流量计数及起迄点旅行时间分布假设,论文提出了一个新的快速路动态Origin-Destination（OD）矩阵估计状态空间模型及其在线估计算法．论文通过引入一阶宏观交通流模型以计算OD旅行时间,并假定相同起讫点、相同时刻出发的车辆到达时间分布遵从正态分布．由于引入的宏观交通流模型参数受交通状况的影响,因此模型参数也作为状态变量进行估计,这将增加了新的测量方程．模型的求解采用了一种新的适合于非线性状态空间方程的在线估计算法（UKF,Unscented Kalman Filter）．特别地,论文考虑了约束条件下UKF算法截断问题,这将为运用UKF算法求解存在约束的其他模型提供了新的思路．模型运用了仿真数据进行评估．实验结果达到了很好的精度,这为处理动态OD估计问题提供了新的方法,并可应用于实际的在线动态OD估计．     

均匀线阵互耦条件下的鲁棒DOA估计及互耦自校正

阵元互耦的存在会使大多数高分辨DOA(direction-of-arrival)估计算法的性能恶化. 利用均匀线阵互耦矩阵的对称Toeplitz性和带状特性, 基于子空间原理, 提出了一种互耦条件下的鲁棒DOA估计及互耦校正算法. 算法的方位估计不需要阵列互耦的任何信息, 估计精度高、分辨力强; 另外, 算法在方位估计的同时, 还可以精确地估计出均匀线阵的互耦系数, 从而实现阵列互耦的自校正. 算法的运算量小, 方位与互耦系数的估计均不涉及高维的非线性优化搜索, 只需一维搜索或多项式求根. 对算法参数估计的统计一致性、统计有效性和模糊性进行了分析讨论, 并用Monte Carlo仿真实验验证了该理论分析的正确性和算法的有效性.     

互耦条件下双基地MIMO雷达的收发角度估计

阵元互耦的存在会使双基地MIMO雷达多目标定位算法的性能恶化．利用发射和接收互耦矩阵的带状、对称Toeplitz性质,提出了一种基于ESPRIT的双基地MIMO雷达收发角度算法,并针对现有参数配对算法中存在参量兼并的问题,给出了一种改进的自动配对算法．仿真结果表明：在存有相同发射角／接收角时,本文算法仍能有效实现多目标定位,无需进行谱峰搜索和额外的目标配对;本文算法对互耦系数自由度和扰动误差的稳健性优于MUSIC-like算法,并且具有更高的估计精度．此外,还推导了确定信号模型下收发角和互耦系数的CRB（Cramer—Raobound）．     

基于油水产出动态的水驱油藏连通性评价新方法

针对当前连通性评价模型仅能预测产液动态数据、现有分流量方程不能准确表征整个含水变化周期内产出特征的内在缺陷性,基于油水产出动态数据,建立了一种可快速反演水驱油藏井间连通状况的连通性评价新方法.该方法将油藏离散为一系列以生产井为中心的控制单元(CRMP),通过CRMP电容模型和分段含水率表征方程进行井点液量计算和含水率追踪,获取井点处的生产数据;在此基础上,采用新近提出的随机近似梯度StoSAG优化算法实现动态数据预测值与观测值的自动拟合,快速反演连通系数、时滞常数、泄油孔隙体积等参数.应用实例表明,相比于集合卡尔曼滤波(EnKF)算法和投影梯度算法,StoSAG算法鲁棒性更强,油水动态数据拟合效果好,连通性评价结果可靠;相比于单一的Koval方程,分段含水率表征模型能够更好地反映全生命周期内的产水规律,适用范围更广.     

相干光M-PSK系统的弹性DAML相位估计算法

相干光通信系统中判决辅助式最大似然(DAML)相位估计算法因其较高的计算效率引起了广泛的关注.然而,传统DAML相位估计算法假设激光器相位噪声在整个块长度区间内是恒定不变的,这引起了块长度效应.本文考虑了激光器相位噪声缓慢时变的特点,并提出了基于相干光M-PSK系统的弹性DAML相位估计算法来克服传统DAML相位估计算法中存在块长度效应的缺点.该算法在传统DAML算法的基础上引入了加权系数来更准确地进行载波相位恢复.同时,本文推导了该算法的相位估计误差,并用仿真验证了其有效性.仿真结果也表明:弹性DAML算法能消除传统DAML算法的块长度效应,并能放宽相干光M-PSK系统对激光器线宽的要求.     

商用车ABS预测控制方法研究

针对商用车制动过程中存在的强烈非线性和模型不确定性问题,建立了整车七自由度转向制动状态空间模型,提出了一种非线性连续预测控制方法,设计了基于滑移率的ABS非线性预测控制器.在控制器设计中,利用泰勒级数展开对系统状态进行适当的截尾处理,获得了系统预测模型,并将ABS路面识别算法引入参考轨迹设计,提出了多路面下的参考轨迹模型.当路况发生变化时,参考轨迹也发生相应的变化,而且在系统中引入了积分反馈,以增强系统的鲁棒性.仿真研究表明,当ABS存在建模误差、载荷变化和干扰时,该非线性预测控制器仍能够获得良好的动态响应和鲁棒性.     

基于星敏感器估计卫星姿态的预测Kalman滤波算法

提出了一种实时的姿态估计算法, 即预测Kalman滤波算法. 该算法能够只利用星敏感器所提供的矢量观测信息来准确地估计卫星的三轴运动姿态, 算法的实现包括力矩模型误差预测和姿态估计两步. 预测Kalman滤波算法具有良好的滤波性能, 不仅估计精度高而且鲁棒性能强,这一点已通过仿真测试得到了验证.     

ABS模糊自适应控制器的设计与仿真研究

基于最佳滑移率的ABS自适应控制器要解决的问题有：在制动过程中，滑移率被稳定的控制在目标滑移率附近；自动识别道路附着状况，调整目标滑移率值以达到利用最大道路附着系数的自适应效果.本文在建立车辆单轮防抱死仿真系统的基础上，使用模糊控制，设计了一个基于最佳滑移率的复合式模糊自适应控制器。经ABS系统仿真实验表明，该控制器的控制稳定性、鲁棒性和自适应性均取得了良好的效果。     

基于人工免疫响应的线性系统逼近

提出一种基于人工免疫响应的线性系统逼近算法．给出了人工免疫响应的四元组模型，为免疫响应过程建立了一个可用于工程计算的数学模型；设计了克隆选择、免疫记忆和免疫调节等具体操作，模拟了抗体克隆选择、免疫记忆、基因免疫、免疫耐受等现象，实现了人工免疫响应的记忆学习，基于抗体群的随机状态转移过程，证明了新算法具有全局收敛性．基于两个典型的稳定或非稳定线性系统逼近问题的数值试验表明，无论在固定的区间内搜索还是在动态扩展的区间内搜索，人工免疫响应算法都能得到线性系统的最优逼近模型，算法是有效的。     

加性噪声条件下的UKF算法

UKF算法是广泛应用的非线性滤波方法之一,在加性噪声条件下,根据是否状态扩展和是否重采样有四种实现方式.从算法精度、适应性和计算效率等方面进行了理论分析和仿真计算,证明适当选择滤波器参数,常用采样策略下,状态扩展与非扩展的UT变换结果相同,但后者的计算效率较高;加性测量噪声条件下,扩展与非扩展UKF可获得相同的滤波结果;加性过程噪声条件下,扩展与非扩展UKF仅能获得相同的状态预测结果;重采样不总是构建滤波器的必要环节,但理论分析和仿真计算发现了重采样对滤波器增益的自适应调节能力,指出其在状态偏差或未知机动模式较大时对改善滤波器收敛性和精度有重要贡献.在此基础上,给出了实际应用中的滤波器设计准则:对于加性测量噪声宜采用非扩展方式;对于加性过程噪声,状态偏差或机动较小时宜采用扩展或非扩展的非重采样方式,系统状态偏差或机动较大时宜采用非扩展的重采样方式.性能分析方法和系统设计准则对研究其它的滤波器同样有参考价值.     

基于自主运动状态估计及信息交互的多移动机器人协作定位

主要研究了未知动态环境中多移动机器人利用环境信息交互完成协作定位的问题.考虑移动机器人自身运行状态对协作定位的影响,提出基于自主运动状态估计的协作定位周期自适应选择算法.为避免机器人相互直接观测需要配备特定标识的局限,并充分利用处于同一场景中多机器人观测信息的可交互性,论文提出基于MbICP算法的多机器人观测信息交互方法,同时利用扩展Kalman滤波实现多机器人变速运行中的协作定位.通过应用于Pioneer3-DX机器人平台所获得的协作定位实验结果及数据分析,验证了所提方法的有效性和实用性.     

基于粒子滤波的部分对应点集刚体配准算法

为了解决部分对应点集之间的刚体配准问题,本文提出了一种基于粒子滤波的刚体配准算法.该方法将部分对应点集配准问题转化成相应的状态估计问题,通过采用基于配准误差驱动的运动模型及设计基于迭代最近点原理的观测模型,从而提出了基于粒子滤波的配准算法解决部分对应点集的刚体配准问题.实验结果验证了本文所提出算法的有效性.     

一种面向深度数据包检测的紧凑型正则表达式匹配算法

深度数据包检测(Deep Packet Inspection,DPI)采用正则表达式匹配算法,将每个数据包内容与一组预定义的特征进行匹配.正则表达式匹配算法是一种多模式特征匹配算法,采用确定型有限自动机(Deterministic Finite Automaton,DFA)表示一组正则表达式特征,实现一次内容扫描可匹配多个特征.基于硬件的正则表达式匹配算法面临存储空间需求大等挑战,即片上嵌入式存储器难以存储日益增长的DFA存储空间需求,从而限制了DPI的性能和可伸缩性.近年来,Smith等人提出了一种基于扩展有限自动机(eXtended Finite Automaton,XFA)的正则表达式匹配算法,即在状态上增加辅助变量和简单操作指令,消除了DFA状态空间爆炸问题,从状态方面减少存储空间需求.为了进一步减少XFA存储空间需求,本文提出了一种基于紧凑型有限自动机(Compact Finite Automaton,CFA)的正则表达式匹配算法,称为紧凑型正则表达式匹配算法.CFA是一种存储高效的有限自动机,即从迁移边方面减少XFA存储空间需求.在CFA构建过程,本文提出了基于优先级的迁移边压缩方法,融合相同目的状态最多的迁移边,从而减少存储空间需求;在CEA匹配过程,本文提出了基于位图的迁移边查找方法,并行查找不同优先级的迁移边子集,从而确保匹配效率.Snort特征规则集的实验结果表明:与XFA相比,CFA在迁移边条数上减少了88.2%,在存储空间大小上减少了83%,在匹配时间上减少了12%.     

GTD模型联合参数估计与定阶的Bayes方法

将基于Bayes原理的参数估计与定阶方法应用于GTD模型，设计并实现了基于RJ-MCMC方法的GTD模型联合参数估计与定阶算法．该算法利用GTD模型的物理约束先验信息，提高了定阶准确率和参数估计精度，同时较好地解决了GTD模型中的混合参量估计问题．通过仿真数据和电磁散射数据对算法的性能进行分析验证，结果表明，该算法能够得到较好的参数估计和定阶结果，在低信噪比、邻近分量、短数据的情形下，优势更为明显．     

无线传感器网络中一种高效的距离差估计方法

RIPS系统通过测量干涉信号的相位提供了一种精度高、设备简单的无线传感器网络定位方法.但利用相位进行测距和定位的方法不可避免地存在相位模糊问题,RIPS系统采取的方式是在多个频率下对某一距离差进行相位测量,根据各相位测量值来搜索实际距离差.为了避免RIPS系统中这种繁复的搜索过程,文中提出了一种高效的距离差估计方法.该方法基于中国余数定理(CRT)通过闭式一次直接计算得出距离估计值,从而避免了搜索过程,极大地降低了节点运算能耗并且提高了定位系统的实时性.同时,为了克服传统CRT算法对噪声敏感的缺点,利用算法中加权系数具有的一些性质来减小噪声对估计结果的影响,提高了算法的鲁棒性.仿真结果表明该方法鲁棒性好,估计精度高,在无线传感器网络中具有良好的可行性.