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针对主动视觉中运动载体和云台抖动导致图像模糊的问题,提出一种显著边缘直接引导的动态模糊图像盲复原方法。为了克服经典 Canny 算子只能对边缘进行标注的缺陷,设计了图像边缘搜索-增强算法,并基于此提出了仅依据图像中显著边缘邻域完成点扩散函数优化估计的方法;为解决传统残差图像方法不能适应预测图像错位的问题,提出图像解模糊的递归残差修正算法来抑制复原图像波动;设计了图像复原的分层迭代处理流程,保证模糊图像复原的可靠性和精度。理想光照条件下的仿真表明,算法能准确恢复模糊图像的边缘,同时抑制复原图像中的波动。非理想光照条件下的仿真也验证了算法对环境有良好的适应性,具有较高的实际应用价值。 相似文献
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针对高超声速飞行器纵向模型具有高度非线性、多变量耦合以及参数不确定等特点,提出一种基于非线性干扰观测器的高超声速飞行器动态面滑模控制方案。利用非线性干扰观测器观测未知干扰,并通过动态面滑模设计控制器使观测误差指数收敛,针对高度和速度进行了稳定性分析,采用动态逆的方法设计速度控制器,控制律的设计保证了闭环系统的半全局一致稳定。仿真结果表明,该控制方案能够有效地的克服非线性干扰的影响,提高系统的鲁棒性。 相似文献
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提出了一种基于B-spline网络和动态面控制方法的过失速机动飞行控制律设计方法。针对飞机气动力和力矩的非线性和不确定性,引入具有学习和记忆功能的B-spline网络,自适应逼近飞机的气动力和力矩,加快参数收敛速度,改善系统的过渡过程性能。动态面飞行控制律消除了Backstepping设计方法中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题。基于Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号半全局一致毕竟有界,并且通过适当选择设计参数,跟踪误差可收敛到原点的一个小邻域内。大迎角过失速机动飞行的数值仿真验证了方法的有效性。 相似文献
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提出一种简化的鲁棒自适应动态面飞行控制律设计方法。动态面飞行控制律消除了反推设计中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题。利用神经网络在线逼近飞机气动参数的不确定性和外界干扰,简化神经网络参数调整方法,使在线调整更新参数仅为不确定项的个数。基于Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号半全局一致最终有界。大迎角过失速机动飞行的数值仿真表明:在考虑气动参数摄动和外界干扰的情况下,过失速机动仍很好地实现,且兼具控制器结构简单和鲁棒性强的特点。 相似文献
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针对高动态环境下如何利用视觉导航快速解决GPS失效故障的问题,基于射影几何的基本性质,在预知失效时刻无人机坐标的情况下,提出了一种无人机非标定视觉自定位的新算法。首先对目标进行定位,假定摄像机内参数在拍摄过程中不发生变化,重点分析视觉系统在对目标一次识别的情况下快速定位,并在此基础上对无人机进行反定位。仿真验证表明:该算法能有效进行自定位,新位置的自定位坐标与实际坐标差异小,最大差值为0.01m,该算法无需知道摄像机的参数,避开了由于摄像机标定不准确带来的定位误差问题,提供了一种简单、实时、精度高的自定位新思路。 相似文献
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针对同一空域内多无人机飞行冲突解脱问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的冲突解脱策略。在传统蜂群算法的基础上改进了跟随蜂对雇佣峰的选择概率及跟随蜂的搜索策略,发挥了迭代过程中最优解的引导作用,保持了传统人工蜂群算法全局搜索和跳出局部最优的能力,解决了传统人工蜂群算法局部搜索效率较低的问题,提升了收敛性能,增加了得到最优解的概率。利用该算法通过航向调整和速度调整2种策略实现了多机的冲突解脱。对比仿真结果验证:该方法在收敛速度、运行速度和最优解的适应度等方面都较遗传算法有很大提升。 相似文献
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作战任务条件下评估对地攻击无人机自主能力,是无人机作战使用亟待解决的关键问题之一。针对对地攻击无人机作战流程与特点,选取感知探测、规划决策、作战执行、安全管理和学习进化5个紧密贴合其作战运用特点的自主能力影响因素,构建面向全任务过程的对地攻击无人机自主能力评估指标体系。基于贝叶斯网络建立自主能力评估模型,利用改进熵权法确定根节点的先验概率,并运用贝叶斯软件Netica进行实例仿真。针对对地攻击无人机任务前、任务中和任务后的自主能力,利用因果推理、截断分析推理和影响因素推理3种推理模式进行仿真验证及推理分析,根据仿真验证结果给出了各个阶段自主能力的动态调整建议。 相似文献
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为紧贴实战背景进行对地攻击无人机自主作战效能,提出一种改进ADC模型的效能评估方法。首先,在传统ADC模型的基础上,引入战场环境因素、人为干扰因素,并基于遗传算法优化BP神经网络,重构传统作战能力评估模型,构建基于ADC-BP的自主作战效能评估模型;其次,基于无人机作战任务特点,拓展并归纳影响效能的关键能力指标,构建与作战全过程相适应的评估指标体系;最后,以对地攻击无人机执行压制防空任务为例进行效能评估,结果验证了ADC-BP评估模型的合理性和实用性。 相似文献
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