基于改进邻域收缩法的非下采样Contourlet变换域红外图像去噪

提出了一种基于改进邻域收缩法的NSCT域红外图像去噪算法。首先使用Bayes Shrink自适应阈值取代通用阈值作为改进邻域收缩法中的收缩阈值,再利用该收缩阈值对NSCT分解后的红外图像的高频子带进行系数收缩处理。仿真实验结果表明:改进算法在去噪性能和视觉效果方面相对于实验中的对比方法均有所提高,具有较好的抗噪性能和良好的边缘保护能力,能够有效的用于红外图像的去噪中。     

控制方向未知的输入受限非线性系统自适应模糊反步控制

针对一类输入受限控制方向未知的非线性系统,提出一种基于Lipschitz条件的自适应模糊反步控制器的设计方法。在控制器的设计过程当中,通过变换系统形式和采用Butterworth低通滤波器解决控制方向未知的问题;采用模糊系统对不确定非线性函数进行在线逼近;利用双曲正切函数和Nussbaum函数对系统输入饱和函数进行处理;将动态面法与反步法相结合解决“计算膨胀”的问题。运用Lyapunov理论分析证明设计的控制律能够使闭环系统所有信号半全局一致有界(semi-globally uniformly ultimately bounded, SGUUB)。该方法的有效性在一类通用的高超声速飞行器的攻角控制仿真中得到了验证。     

一类不确定非线性系统基于SVR的Backstepping自适应跟踪控制

针对含有不确定非线性扰动项的一类非线性系统,结合支持向量回归理论,采用Backstep-ping控制方法设计自适应非线性控制器.在分析满足Backstepping设计条件的一类非线性系统结构形式的基础上,应用支持向量回归辨识并补偿系统不确定项及未知扰动,基于Lyapunov稳定性理论,选取Lyapunov函数,证明闭环系统最终一致有界,且跟踪误差指数收敛.通过对典型系统仿真分析表明,相比于径向基神经网络自适应Backstepping控制方案,支持向量回归因其内部参数由训练优化产生,不依赖先验经验及外界干预,适应性较好,对参考指令信号跟踪收敛快,稳态误差小,控制方案有效,且系统具有一定鲁棒性.     

基于改进邻域收缩法的NSCT域红外图像去噪

摘要：文章提出了一种基于改进邻域收缩法的NSCT域红外图像去噪算法。首先使用Bayes Shrink自适应阈值取代通用阈值作为改进邻域收缩法中的收缩阈值,再利用该收缩阈值对NSCT分解后的红外图像的高频子带进行系数收缩处理。仿真实验结果表明：改进算法在去噪性能和视觉效果方面相对于实验中的对比方法均有所提高,具有较好的抗噪性能和良好的边缘保护能力,能够有效的用于红外图像的去噪中。     

基于LS-SVM的非线性鲁棒自适应飞行控制器设计

为解决因参数不确定,受外界未知扰动等非线性影响的飞行控制问题,以反馈线性化理论为基础,将最小二乘支持向量机引入控制结构,设计了一种基于在线逆误差补偿的非线性鲁棒自适应飞行控制器。经分析推导得出最小二乘支持向量机的自适应权值调整率,并应用Lyapunov稳定性理论证明飞行控制系统闭环渐进稳定。针对某型飞行器,通过构建平均气动模型误差方程模拟实际飞行环境下的不确定非线性影响,开展了6自由度飞行仿真对比试验,仿真结果证明所设计的控制器具有良好的指令跟踪能力和较强的鲁棒性。     

地表向下短波和长波辐射遥感参数化方案研究综述

针对近年来利用卫星和地面常规资料估算向下长、短波辐射研究参数化方案, 对国内外研究进展进行综述。在综合分析有关文献的基础上, 介绍向下短波和长波辐射参数化方案的理论背景, 按照晴空和有云条件, 分别对辐射参数化方案进行总结, 并对这些方法在实际应用中的优缺点予以评述。晴空条件下, 向下短波参数化方案以统计和辐射传输模式为主, 长波辐射参数化方案以单、双参数法为主。有云条件下的辐射参数化方案则主要受限于云量的确定。地表向下短波和长波辐射的计算的局限性在于, 需要根据所能获取的地面气象观测资料、地表覆盖类型和卫星遥感数据, 选择合适的参数化方案。将来, 有发展前景的方法为极轨卫星和静止卫星遥感数据结合研究估算方案。     

基于收缩反步的四旋翼飞行器控制

针对四旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,将增量稳定性应用于控制器设计,提出了一种基于收缩理论与反步法的四旋翼飞行器控制算法。首先,介绍了基于微分几何的收缩理论并给出了四旋翼飞行器的动力学模型;其次,使用收缩反步控制求解出四个控制输入信号,以实现飞行器的期望轨迹跟踪。整个系统采用双回路结构,外环控制飞行器位置,内环控制飞行器姿态;最后,分析了系统的增量稳定性与李雅普诺夫稳定性。收缩反步与积分反步的对比实验表明,应用收缩反步控制算法的飞行器系统收敛性更强,能够精确地完成轨迹跟踪任务。     

基于辅助匹配的1点RANSAC单目视觉导航算法

针对1点随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)单目视觉导航算法中的主动视觉匹配失效问题,提出了一种基于辅助匹配的1点RANSAC单目视觉导航算法。首先,该算法通过引入尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法完成特征匹配;其次,采用RANSAC算法解算基础矩阵和匹配点;最后,通过实验验证了算法的有效性。实验结果表明,该算法能够解决主动视觉匹配失效问题,提高1点RANSAC单目视觉导航算法的导航精度。SIFT辅助求解的有效匹配点精度在5个像素之内,航向角平均误差减小5.04°,俯仰角平均误差减小1.21°,滚动角平均误差减小3.03°。     

基于气动特性辨识的折叠翼飞行器可重构控制系统设计

为解决折叠翼飞行器初段飞行中气动特性变化大且易受环境扰动影响、控制鲁棒性要求高的问题,将飞行器物理模型的实时辨识与非线性动态逆方法相结合,设计可重构飞行控制器。基于迭代扩展卡尔曼滤波与渐消记忆最小二乘,将气动特性辨识一步方法分解为状态量和参数值的两步辨识,算法更易于在线实现。通过实时辨识更新动态逆控制器参考模型,消除模型逆误差,实现可重构控制。针对某型折叠翼飞行器的6自由度仿真结果表明,在飞行器自身气动特性大幅变化且考虑外界未知扰动情况下,控制器满足设计要求,具有较强的鲁棒性。