矢量延迟锁定环码跟踪偏差产生机理研究

矢量延迟锁定环（VDLL,Vector Delay Lock Loop）是一种直接估计接收机状态（位置,速度和钟差等）进而实现对各路可见卫星信号PRN序列的跟踪的方法.不同卫星信号到接收机的传输时延由接收机和卫星的位置决定,它们满足特定的几何关系,VDLL通过对各路卫星信号传输时延之间相关信息的提取,达到降低跟踪门限的目的.目前国内外对VDLL算法的研究均默认了VDLL跟踪的无偏性,给出了VDLL算法的理论计算结果,发现VDLL算法会导致码跟踪偏差,并通过理论计算和实验仿真验证了该问题,该码跟踪偏差会导致定位解算出现较大的偏差,因此必须加以修正.     

基于CMAC神经网络的一类SISO非线性系统的自适应反馈线性化控制

在已知名义系统的基础上,将ＣＭＡＣ神经网络用于一类状态反馈可线性化的单输入单输出（ＳＩＳＯ）连续时间非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化,使系统获得要求的跟踪性能,控制器的结构为自适应反馈线性化控制律加一个鲁棒控制项,在很弱的假设条件下,应用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统内的所有信号为ＵＵＢ（均匀最终有界）．本方法特别适合于已知名义系统模型但具有不确定性的一类非线性系统的实时控制。仿真算例进一步证明了本方法的正确与有效。     

基于自抗扰的高超再入飞行器轨迹线性化控制技术

在高超再入飞行器运动模型的基础上,全面分析了全弹道3通道间的运动学耦合、惯性耦合、气动耦合和控制耦合.针对该强耦合系统的姿态跟踪问题,基于时标分离和奇异摄动原理,分别在姿态环慢回路和快回路设计了基于自抗扰的轨迹线性化控制器.结合控制器的设计过程,从前馈、反馈、干扰观测与补偿等角度全面分析了自抗扰轨迹线性化控制方法的通道解耦机理.仿真结果验证了解耦机理分析的正确性,表明自抗扰轨迹线性化方法具有很好的解耦效果,适合用于强耦合系统的控制器设计.      

汽车电控离合器的反馈线性化控制

以汽车机械式自动变速系统（ＡＭＴ）的离合器结合过程为研究对象,建立起以输入非线性动力传动系统数学模型。进一步主基于微分几何的反馈线性化方法,将原非线性系统等价为完全可控型线性模型。对该系统实施ＰＩＤ控制,跟踪理想整车加速度,并作了计算机仿真,仿真及分析结果表明,系统稳定、跟踪性态良好。     

基于平淡卡尔曼滤波的微弱GPS信号跟踪算法

在接收信号很微弱的情况下，全球定位系统（GPS）的传统方法不能很好地跟踪信号．文中采用非线性卡尔曼滤波算法取代传统的延迟锁定环和相位锁定环，用于高灵敏度GPS接收机的微弱信号处理环节，针对所提出的微弱信号系统模型中相关运算的特点，运用平淡卡尔曼滤波器进行信号跟踪．仿真结果表明，新方法能够较好地跟踪到载噪比低至27dB-Hz的微弱信号，确保了跟踪精度；同时具有较高的灵敏度．     

一般非线性系统的精确线性化

讨论了一般非线性控制系统状态方程无反馈精确线性化及反馈精确线性化．引入一类相关的仿射非线性系统（即伴随系统）,通过研究一般非线性系统与其伴随系统的关系,利用伴随系统的精确线性化结论,获得一般非线性系统精确线性化的充要条件,其结果包含了仿射非线性系统的已有结果．所提出方法适用于解决一般非线性系统的其他精确线性化问题．     

基于小波变换的等价线性化方法及分析

提出了基于小波的等价线性化方法．并同传统的等价线性化方法进行了比较．小波分析跟传统的等价线性化方法结合起来，可将一个非线性系统转化成一个时变的线性系统．在实验中．采用了连续小波变换和离散的小波变换．实验结果表明：和传统的等价线性化方法比较．提出的新方法解决非线性问题更有效．可广泛地应用于各种非线性系统．进行由随机振动信号激励的非线性系统的分析。     

基于神经网络的3自由度移动机器人跟踪方法研究

针对具有2个可操舵驱动轮的3自由度移动机器人的轨迹跟踪问题，利用神经网络的任意非线性逼近能力辨识出3自由度移动机器人的逆运动学模型，使系统的3个独立输入控制线性化，将一般非线性系统转化为仿射非线性系统。根据反馈控制理论，设计了跟踪控制器，使系统具有良好的全局稳定性，实现了移动机器人的位置和方位的独立跟踪。最后，通过仿真验证了算法的可行性和有效性。     

基于微分几何的非线性汽车悬架主动控制

汽车悬架是复杂的非线性系统,采用传统的近似线性化方法得到的模型不够精确,文章建立了1/4车悬架系统非线性振动模型,应用基于微分几何理论的精确线性化方法,通过恰当的坐标变换和非线性状态反馈将系统简化为一线性系统,实施线性最优控制策略解得控制器。作为比较,建立了传统的近似线性化1/4车悬架系统的模型,应用线性最优控制策略获得控制器。最后将这2个控制器的控制效果进行仿真比较,结果表明前者效果较好。     

非线性非高斯结构系统识别的粒子滤波方法

采用粒子滤波方法（PF方法）在非高斯噪声条件下对非线性系统进行参数识别。传统扩展卡尔曼滤波（EKF）方法具有高斯噪声假设与非线性系统线性化的缺陷,PF方法可以克服EKF方法的缺点;因此在系统识别中具有很强的鲁棒性,更适合进行非线性结构系统参数识别。数值仿真结果发现PF方法的系统识别精度高于EKF方法,证明PF方法在非线性非高斯结构系统识别中的有效性。     

基于CMAC神经网络的一类SISO非线性系统的自适应反馈 …

在已知名义系统的基础上,将ＣＡＡＣ神经网络用于一类状态反馈疔线性化的单输入单输出（ＳＩＳＯ）连续时间非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化。使系统获得要求的跟踪性能,控制器的结构为自适应反馈线性化控制律加一个鲁棒控制项,在很弱的假设条件下,应用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统内的所有信号为ＵＵＢ（均匀最终有界）。本文衍特别适合于已知名义系统模型但具有不确定性的一类非线性系统的实时控制。仿真算例进一步证     

基于反馈线性化的整车振动状态观测算法

针对整车振动状态观测器设计中的整车悬架系统高维非线性特性,提出了反馈线性化卡尔曼滤波算法.基于微分几何理论,通过求解坐标变换,将车辆非线性振动模型变换成一个可观测的标准型,实现系统的精确反馈线性化,进而采用线性卡尔曼滤波算法,针对变换后的线性系统设计观测器,最后通过坐标逆变换获得原非线性系统的状态观测值.仿真结果表明,相比扩展卡尔曼滤波算法,该算法能够提高车辆振动状态观测精度和运算效率.      

基于FCMAC干扰观测器的飞行器非线性控制

为解决反馈线性化(FL)方法的控制性能过于依赖精确系统模型的问题,提出了一种自适应的非线性控制策略,并应用于升力式飞行器的控制器设计.利用模糊小脑模型神经网络(FCMAC)良好的非线性逼近能力和自学习能力,设计了基于FCMAC的干扰观测器,对模型的不确定性和干扰进行在线估计.其网络权值更新规则采用李亚普诺夫方法设计,保证了闭环系统跟踪误差和干扰观测误差的有界.6自由度仿真结果显示该控制方案可实现姿态角对制导指令的稳定、快速跟踪,具有良好的鲁棒性.     

催化裂化装置的非线性预测控制

基于反馈线性化方法,提出了一种有输入、输出约束条件的多入多出非线性系统的预测控制方法。催化裂化装置(FCCU)的反应再生部分是一个典型的非线性系统,基于FCCU的机理模型,采用该控制方法设计了非线性预测控制器,并对其跟踪能力和稳定性进行了仿真分析。仿真结果表明,所设计的控制器具有良好的跟踪性能和稳定性。     

基于T-S模型的模糊广义预测控制

对非线性系统建立了T－S模糊模型,并用正交最小二乘法（OLS）对模糊规则的后件参数进行辨识,然后在每一个采样点对系统进行局部动态线性化,根据得到的系统线性化模型对系统采取广义预测控制（GPC）方法得到当前的控制动作,仿真的结果表明了该方法的有效性。     

催化裂化装置的非线性预测控制

基于反馈线性化方法,提出了一种有输入、输出约束条件的多入多出非线性系统的预测控制方法。催化裂化装置(FCCU)的反应再生部分是一个典型的非线性系统,基于FCCU的机理模型,采用该控制方法设计了非线性预测控制器,并对其跟踪能力和稳定性进行了仿真分析。仿真结果表明,所设计的控制器具有良好的跟踪性能和稳定性。     

一类非线性滞后系统的广义预测控制

对将线性系统的广义预测控制算法推广应用到非线性系统的控制问题进行了研究,即在每个控制周期内,递推预测非线性滞后系统在将来时刻的工作点,在工作点附近对非线性系统进行线性化,根据得出的线性化模型进行广义预测控制,并采用动态寻优的方法逐步逼近最优控制,仿真结果表明:非线性系统的广义预测控制算法能快速有效地跟踪系统的设定值,控制效果良好.     

基于偶位GOLD码的超宽带多径信道性能分析

超宽带系统中跳时码的选择对于系统的性能至关重要，本文在深入研究偶位Gold码的各项指标的基础上．通过用偶位G0ld码来代替传统的跳时码，对脉位调制（PPM）和脉幅调制（PAM）的超宽带系统在修正S—V信道下进行Matlab仿真。并对在ARake，PRake和SRake三种接收机模型下的误码率进行了比对分析。仿真结果表明，偶位Gold码具有比传统跳时码和平衡Gold码都低的误码率。     

基于Simulink永磁同步电机伺服系统矢量控制

永磁同步电机（PMSM）伺服系统的速度环和电流环具有非线性耦合特性,需要进行电流解耦控制．因此,根据矢量控制的原理实现了该系统的线性解耦．通过对永磁同步电机数学模型分析,建立基于Simulink伺服系统矢量控制仿真模型．仿真结果表明,建立的系统耦合模型具有良好速度控制特性,并对永磁同步伺服耦合系统设计具有指导价值．     

一种用于高动态全球定位系统信号跟踪的新模型

针对传统全球定位系统(GPS)信号跟踪方法在高动态环境下跟踪精度不够理想且容易失锁等缺陷,提出了一种新的跟踪模型.采用包含多普勒频移与码相位误差的二维观测相关器组,并通过基于列文伯格-马夸尔特方法优化的迭代扩展卡尔曼滤波算法,使跟踪环路在码相位与载波频率初始捕获误差较大的情况下,依然能够快速而准确地收敛,成功解调出导航信息.仿真结果显示,利用新的GPS信号跟踪模型能够高质量地完成加速度为150g的高动态GPS信号跟踪.