姿态匹配传递对准的H∞滤波器设计

姿态匹配传递对准对机翼弹性变形很敏感,若机翼弹性变形建模不当,将造成姿态匹配传递对准卡尔曼滤波性能的恶化。由于H∞滤波对系统的不确定性干扰具有很强的鲁棒性,因此本文将机翼的弹性变形视为姿态匹配传递对准中量测的不确定性干扰,并且设计了姿态匹配传递对准的H∞滤波器。仿真结果表明,在不对机翼弹性变形进行建模的情况下,姿态匹配传递对准的H∞滤波器能在十多秒钟的时间内完成传递对准,并且传递对准精度可达5’。     

自适应联合H∞滤波器及其在组合导航系统中的应用

研究了联合H∞滤波模型融合信息在各子滤波器中的分配原则,利用改进的Elman网络设计了信息分配系数自适应调节算法,给出了引用此算法的自适应联合H∞滤波器模型,并且给出了该模型的详细算法．MIMU／GPS／HMR组合导航系统的仿真结果表明,应用本文提出的自适应联合H∞滤波器实现了融合信息在各局部滤波器和主滤波器的自适应分配,提高了系统状态估计精度和滤波器解算速度．     

杆臂效应补偿中H_∞滤波器的应用与设计

针对大杆臂或高挠曲条件下杆臂长度不确定性引起的速度匹配误差问题,引入了H_∞滤波技术.首先,在力学补偿法的基础上,利用标称杆臂构建杆臂效应量并进行补偿.然后,将不确定性杆臂引起的杆臂效应误差量纳入量测噪声,利用H_∞滤波的鲁棒性对能量有限的不确定性量测噪声进行抑制,并给出了滤波器的递推算法.最后,以大型舰船主/子惯导传递对准为例,仿真比较了传递对准中使用真实杆臂与标准Kalman滤波、标称杆臂与标准Kalman滤波、标称杆臂与H_∞滤波3种方案的处理效果.仿真结果表明,在杆臂长度存在挠曲变形时,采用H_∞滤波可以有效提高传递对准的精度.     

基于H_∞次优滤波器的TCP窗口控制器

针对网络拥塞问题,给出了一种基于H∞次优滤波器的TCP窗口控制器(HIF TCP).证明了基于网络微积分学的F-model NC控制器的非因果性,并利用H∞次优滤波器理论对其进行逼近.设计了一个理想的TCP窗口模型,根据Internet网络的实际特性,通过对网络带宽、往返时间的测量以及不可测状态值的有效的近似,得到了基于H∞次优滤波器的TCP窗口模型.ns仿真表明,提出的HIF TCP窗口控制算法能够较好地预测TCP窗口值,并且在双向瓶颈链路下依然具有较高的链路吞吐量和较低的队列延时.     

基于H_∞滤波器的交互多模型算法

为了解决在实际情况中噪声的统计特征信息经常残缺甚至完全未知的问题,在量测噪声的协方差未知的前提下,提出了一种方法解决含有马尔可夫参数线性离散系统的估计问题.在交互多模型算法的基础上融合H_∞滤波器构造估计器,得到交互过程中必需的噪声统计特征,进而对目标的状态进行估计.该方法不但解决了噪声信息缺失问题,而且保留了交互多模型算法的优异性能.通过与单模型H_∞滤波进行比较,试验仿真结果证实了该算法的有效性.     

不确定离散系统的鲁棒H_∞网络滤波器设计与仿真

研究了一类不确定离散系统的鲁棒H∞滤波问题,其中不确定性存在于系统的状态矩阵和输出矩阵当中,且满足范数有界条件。对于所有容许的参数不确定性,构造一个带时延的网络滤波器,使得滤波误差系统渐近稳定且满足一定的H∞性能指标。给出了滤波器存在的充分条件,并通过矩阵变量替换得到了设计滤波器的LMI方法。最后,仿真结果很好地说明了本文方法的有效性。     

自适应两阶段卡尔曼滤波器在传递对准中的应用

研究自适应两阶段卡尔曼滤波器在动基座传递对准中的应用. 利用两阶段卡尔曼滤波器将子惯导的惯性器件偏差分离,从而减小由于系统状态过多而导致的滤波计算量,提高计算实时性. 加入自适应环节,使得随机系统偏差的先验统计特性不准确时也能取得良好的估计效果. 仿真结果表明,在对准模型存在未知的随机系统偏差时,自适应两阶段卡尔曼滤波器能够快速且准确地估计出失准角,符合传递对准在快速性和精度方面的需求.     

一种自适应容错H_∞控制方法

针对有执行器故障的连续时间线性时不变控制系统,结合自适应控制方法和线性矩阵不等式(LMI)技术研究系统的容错H∞控制问题.利用LMI得到一个定常控制增益并同时优化系统干扰抑制性能(H∞性能).在定常控制增益基础上加上自适应控制方程得到完整的状态反馈控制器,使得系统在执行器故障下稳定,并通过李亚普诺夫第二稳定性定理,证明所提出的自适应容错控制系统比定常增益容错控制系统具有更为优越的干扰抑制性能.最后给出一个数值例子来验证该方法的有效性和优越性.     

自适应线性滤波器及遗传算法在初始对准中的应用

针对采用卡尔曼滤波器进行初始对准时,时间复杂度较高,且受不可观测状态影响较大的问题.提出了用自适应线性滤波器对惯性器件的输出进行滤波后再用遗传算法进行初始对准的方法,主要优点在于受系统不可观测状态影响小,且速度上的优势比较明显,增强了惯性制导系统的快速反应能力.     

基于H_2/H_∞滤波器的鲁棒故障检测方法

研究受到能量有界干扰输入信号和白噪声干扰信号同时扰动情况下的线性时不变系统的鲁棒故障检测问题,提出混合H2/H∞滤波器的鲁棒故障检测的方案,设计残差产生器,利用线性矩阵不等式(LMI)来求解H2/H∞滤波器增益矩阵;在此基础上,设计了故障检测的域值,实现了对误差的鲁棒检测.最后,通过仿真实例来验证本方法的有效性.     

不确定时滞中立系统的鲁棒H_∞滤波器设计

对带有状态时滞的不确定中立系统的满阶鲁棒H∞滤波器设计问题进行了研究,目的是对于所容许的不确定性和时滞,设计一个满阶鲁棒H∞滤波器,使得滤波误差动态系统是渐近稳定的并且满足给定的H∞性能要求.在Liapunov稳定性理论的基础上,通过使用线性矩阵不等式方法,证明了在一定条件下,存在一个鲁棒H∞滤波器使得相当的滤波误差动态系统是渐近稳定的,当这些条件满足时,给出了所求的鲁棒H∞滤波器.最后用数值算例验证了结论的可行性和有效性.     

舰载机大失准角的快速二次传递对准方法

针对舰载机传递对准特点,直接利用主惯导的导航信息进行一次装订,引入了大失准角对准问题.为了解决舰载机传递对准问题,提出利用子惯导自主对准进行一次装订减小子惯导中间坐标系与主惯导间的失准角.分析Wahba问题提出统计意义的Quaternion(四元数)对准方法替换传统的Triad(双矢定姿)对准方法,提高了多信息冗余度和对准精度.基于分级修正思想,提出二次传递对准方法,第一次传递基于非线性模型和自适应渐消扩展卡尔曼滤波,并给出简化的渐消因子计算方法;第二次传递对准基于线性误差模型,采用速度+航向匹配,在补偿失准角的基础上,估计陀螺漂移.仿真结果表明二次传递方法能够满足舰载机传递对准需求.     

基于稳定不变零点奇异系统的降阶H_∞滤波器设计

研究了连续奇异系统的降阶H_∞滤波器的设计问题.通过将原系统转化为一个标称系统和一个不确定部分,同时增加补充的约束条件,使原系统的稳定不变零点转化为标称系统的不稳定不变零点,从而可以基于标称系统,利用已有的降阶算法设计得到原系统的降阶H_∞滤波器.文中给出了降阶H_∞滤波器的设计算法,并进一步研究了可用于构造降阶滤波器的不变零点的范围.最后给出一个算例,说明该设计方法的有效性和可行性.     

不确定关联大系统的自适应H_∞控制

研究一类具有时滞的非线性不确定关联大系统的鲁棒控制问题.假设不确定时变参数为半线性系统结构的有界输出,通过对时变不确定参数设计自适应律,从而对不确定参数进行估计,并且使系统满足H∞扰动衰减度.利用线性矩阵不等式(LMI)方法设计出鲁棒自适应H∞控制器.数值实例及仿真结果表明了该方法的有效性和可行性.     

舰船在风浪干扰下的快速传递对准技术研究

对舰船应用环境下的快速传递对准技术进行了研究.推导了主惯导与子惯导之间姿态之差的动态方程,采用Kalman滤波技术估计子惯导系统的安装误差角.设计了在不依赖舰船有意识机动情况下而仅仅依靠外界风浪的干扰就能实施快速传递对准的方法.仿真结果表明,在10 s内,子惯导系统安装误差角估计可以达到优于1 mrad的精度.     

自适应滤波器设计及MatLab实现研究

自适应滤波器技术因其各方面的优越性能,已经在数字通信、工业控制和雷达等领域获得了广泛应用。本文主要介绍自适应滤波器的Matlab设计方法,且以LMS算法作为范例进行MatLab仿真,结果可见设计的自适应滤波器具有良好的性能和较强的可操作性。     

具有分布时滞的不确定中立系统鲁棒H_∞降维滤波器的设计

研究了一类具有分布时滞的不确定中立系统的鲁棒H∞降维滤波器设计问题.利用线性矩阵不等式方法设计鲁棒H∞降维滤波器,保证了滤波误差系统渐近稳定并满足给定的H∞性能要求;以参数显式化的形式给出所求的鲁棒H∞降维滤波器.所有这些结果都只利用原始系统的矩阵而没有分解,这就使得设计过程简便、直接,两个数值算例表明了结论的可行性和有效性.     

网络控制系统的鲁棒H_∞容错控制器设计

研究了一类网络控制系统(NCS)的鲁棒H∞容错控制器设计问题.基于一类包含网络时延和数据包丢失的网络控制系统模型,考虑了更实际、更一般的执行器部分失效情况.然后利用Lyapunov Krasovskii泛函方法,通过引入一个积分不等式,得到了此类系统的H∞鲁棒稳定性条件并且采用锥补线性化算法给出了此类系统的鲁棒H∞容错控制器的设计方法.最后,数例仿真结果表明,对于任意容许的不确定性以及执行器的故障,所设计的控制器能使系统鲁棒渐近稳定,且具有H∞范数界.     

基于时滞的网络控制系统鲁棒H_∞滤波

针对图像序列目标匹配跟踪中出现模板漂移导致目标丢失的问题,提出一种基于距离加权平均绝对差的模板漂移抑制算法。对传统的最小绝对差准则进行改进,利用模板边缘到中心的距离作为参数对实时图与基准图的绝对差结果进行加权,增大失配位置漂移误差,使得真实位置的绝对差最小以防止模板更新过程中产生漂移。研究结果表明:该算法可以在跟踪中有效抑制模板漂移,实现对形变目标的长时间稳定跟踪,实时性好,便于在实时系统中实现。     

基于神经网络的自适应滤波器仿真设计

提出一种基于神经网络的自适应滤波器设计理论模型,即改进性LMS算法,该模型可以对一类离散线性系统进行较为精确的辨识,最终实现辨识未知系统的冲激响应。为验证所设计方法的准确性,在MATLAB平台下对所设计的系统进行了数字仿真,并给出了仿真结果。该方法原理简单、便于应用。