光伏并网逆变器复用技术仿真研究

光伏并网逆变器的富余功率容量可以补偿非线性负载的谐波电流。采用能量回馈MPPT算法能够将有功功率逆变器控制与光伏电池输出电压控制结合起来,达到较高的能量效率。利用FBD算法能够实时检测非线性负载电流中的谐波成分,并加以补偿。仿真模型和结果验证该方法的有效性。

Abstract：

The capacity of grid-connected PV inverters exceeds the real power of PV cells, which can be used to compensate the harmonic current of nonlinear loads. Higher energy efficiency can be archived by power-feedback control MPPT arithmetic which changes the output voltage of PV cells by changing the inverter power. FBD method is employed to detect the harmonics of load instantaneously. The simulation model and result validate the proposed scheme.     

基于伪谱方法的自适应鲁棒实时再入制导律研究

为了提高飞行器再入制导的鲁棒性和自适应性,将再入弹道跟踪问题转化为再入弹道状态调节问题,得到了一个LTV系统最优控制问题.在此基础上,利用基于伪谱算法的最优反馈控制算法,设计了一种便于在线实现的自适应鲁棒再入制导律.仿真结果表明,这种再入制导律对于再入点误差不敏感,具有良好的鲁棒陛.在气动参数模型存在较大误差的情况下,依然能够取得较高的再入制导精度.它不需要显示增益调度和积分,并且在不同情况下控制结构和参数无需改变.     

载波跟踪算法综述

随着GPS软件接收机技术的飞速发展,作为其关键技术之一的载波跟踪算法也取得了长足进展。基于一种典型载波跟踪环的结构,将载波跟踪算法归类为纯载波跟踪算法和有外部辅助载波跟踪算法两大类。其中纯载波跟踪算法的关键技术主要有:环路鉴别算法,环路滤波器的优化设计,基于锁相环和锁频环的混合载波跟踪环的设计,智能降噪技术、智能控制技术、智能估计算法和自适应算法的引入等;外部辅助的载波跟踪算法主要存在于各类组合导航系统中,最典型的就是紧耦合或超紧致耦合组合导航系统中利用惯导测量信息对载波跟踪进行辅助。分析了上述各种技术研究的侧重点及工作原理,总结了各种研究侧重点的特点及优缺点,指出了载波跟踪算法的发展方向。     

基于UKF-IMM的双红外机动目标跟踪算法

为了有效解决红外机动目标跟踪精度问题,提出基于UKF的交互式多模型IMM红外机动目标跟踪算法.该方法采用Markov过程描述多个目标模型间的切换,同时导出滤波器输入输出均加权的交互式算法.滤波器采用UKF,避免计算扩展卡尔曼滤波EKF所需的Jacobi矩阵,适用于非线性、非高斯的目标系统模型和观测模型,同时UKF可供多个模型共用,便于软、硬件实现.最后,用双红外探测器对S型机动目标进行仿真实验,给出应用该方法的具体步骤,验证了IMM-UKF的稳定性、有效性和精确性.     

基于蚁群算法的多目标跟踪方法

提出了一种新的基于蚁群算法的多目标跟踪方法.方法采用蚁群算法实现多目标跟踪中的数据关联,首先将多目标跟踪中的数据关联问题表示为具有约束条件的优化问题.用蚁群算法对该优化问题求解,得到的解即为最优关联.为验证该算法的有效性,在两种状态估计方法EKF(extended Kalman filter)和S1S(sequential importance sampling)的基础上进行了多目标跟踪实验,并且与传统的NN(nearest neighbor)方法进行了比较.在与SIS框架结合时,算法中采样粒子包括状态矢量和关联矢量,状态矢量通过序贯重要性重采样获得,关联矢量通过蚁群算法求得.实验结果表明,将蚁群算法融合进SIS算法进行多目标跟踪是有效的.     

Comparison between several satellite constellation schemes for MEO-TDRSS of China

The satellite constellation classes, which are suitable for the medium earth orbit tracking and data relay satellite system （MEO-TDRSS） of China, are investigated. On the basis of the functionality and the traffic distribution characteristic of MEO-TDRSS, the coverage performance and inter-satellite link properties of four different constellation schemes are compared by simulations. Simulation results indicate that the rosette and common-track constellations, whose satellites are distributed on the celestial sphere more uniformly, are appropriate for the implementation of MEO-TDRSS of China.     

基于两次Kalman滤波的观测噪声自适应调整算法

在实际的目标跟踪过程中,由于目标远近等各种客观因素的影响,观测噪声是随时变化的.但是在标准卡尔曼滤波中,如果将观测噪声协方差设为恒定值,必然造成跟踪结果不理想.针对这种情况,通过在任意时刻施行两次卡尔曼滤波的结果来自适应地调整观测噪声协方差,使卡尔曼滤波算法中的观测噪声协方差与实际值更加接近,从而提高对目标的跟踪精度.最后Monte Carlo仿真实验证明了本算法的有效性.     

基于改进高斯粒子滤波器的目标跟踪算法

针对现有机动目标跟踪中粒子滤波算法的不足,提出了一种改进的粒子滤波方法。该方法在高斯粒子滤波的基础上通过利用当前时刻量测值对量测误差的分布参数进行实时的统计和更新,并以此得到粒子的权值,从而考虑到了量测值对估计值的影响,该方法适合于量测误差分布为高斯白噪声且状态量与量测误差相关条件下的非线性估计。仿真结果表明,与传统的自举粒子滤波(boot trap particle filter, BPF)、高斯粒子滤波（Gaussian particle filter, GPF)以及无迹粒子滤波（unscented particle filter, UPF)相比,该方法具有较高的精度和较少的计算量。     

基于分支剔除的低轨星座实时传感器调度算法

针对低轨星座目标连续跟踪的传感器资源调度问题,通过对调度约束因素的分析,提取跟踪精度、资源松弛度和资源分配均衡因子三个优化参数,建立了传感器实时调度模型;并建立长时调度决策树,将标准代价搜索方法和分支剔除技术相结合,提出了一种基于分支剔除的实时传感器调度算法。仿真实验表明,标准代价搜索和分支剔除技术的引入明显降低了调度算法的运算量,尤其对于多目标和大步长的情况,且调度传感器跟踪目标的误差略小于短时调度方法。     

基于SVM数据融合的实时粒子滤波算法

采用粒子滤波的目标跟踪算法在粒子数目较多时计算量大、实时性差,针对该问题提出了一种新的基于支持向量机数据融合的实时粒子滤波算法。该算法在估计窗实时粒子滤波的基础上,使用支持向量机融合窗内不同时刻粒子集,并根据融合的结果更新粒子权值,实现对目标状态的快速跟踪。相对于原算法采用最小化Kullback-Leibler距离来调整估计窗混合分布的权值,该方法的计算复杂度低、速度快,进一步提高了算法的实时性。对纯角度目标跟踪问题的仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。