基于控制变量估计的高超声速再入滑翔目标轨迹预测算法

以高超声速再入滑翔目标为研究对象,在对目标机动控制变量进行建模分析的基础上提出了一种轨迹预测算法。首先,基于动力学建模构建了目标跟踪模型,利用气动参数对目标状态向量进行扩维并推导了对应的运动模型。其次,构造了适用于轨迹预测的目标机动控制变量,在不同机动模式下分析了控制变量的变化规律,基于控制变量设计了对应运动方程以及轨迹预测模型。最后,仿真生成了两条轨迹并对所提算法进行了仿真验证,分析了算法性能。仿真结果表明所提轨迹预测算法能够取得较好的预测效果。     

一种3自由度移动机器人的跟踪新策略

在证明了3自由度移动机器人系统具有可逆性的前提下，利用神经网络α-阶积分逆系统线性化解耦能力，将严重非线性及耦合的3自由度移动机器人系统解耦成3个SISO(single input—single output)的子系统，采用线性控制理论设计了路径跟踪控制器，实现了位置和方位的独立跟踪，同时提高了控制算法的实时性。最后通过路径跟踪仿真实例验证了算法的可行性和有效性。     

跟踪微分器滤波性能研究

对跟踪微分器的滤波性能进行了研究，由跟踪微分器滤波所产生的相位延迟，利用它能够得到的原始信号的滤波信号和其微分信号，采用预报的方法进行补偿。仿真结果表明，所采用的这种近似方法较好地再现了原始信号。在一个采样时间不固定，且采样信号带有噪声的应用实例中，采用变步长的跟踪微分器加预报的方法得到了较好的结果。     

一种抗野值的Kalman滤波器

在目标跟踪系统中,由于杂波的存在,往往使跟踪检测数据中含有大量、成片的野值,造成系统跟踪精度下降。本文通过对检测数据中新息特性的分析,给出了检测数据中野值的判定方法,通过重新构造状态估计来消除野值的影响。仿真结果证明了该方法可有效的剔除野值,提高跟踪系统的跟踪精度。     

基于扩展量测的球坐标系中水下目标跟踪算法的研究

基于自适应高斯模型，提出了球坐标系中扩展量测的水下目标跟踪，导出了目标模型和目标运动状态的坐标转换公式，推导了基于扩展量测的球坐标系目标跟踪算法，给出了Monte carlo仿真结果。结果表明：本文提出的跟踪算法不但能够提高目标距离的稳态跟踪精度，而且能够提高目标方位角和俯仰角的稳态跟踪精度，改善系统的动态收敛特性。     

BOOST变换器中混沌现象及其控制的仿真研究

分析了工作在电流断续状态下BOOST变换器的离散迭代模型,对该迭代模型的分岔现象进行了仿真研究。基于MATLAB的POWER SYSTEM工具箱,采用基于器件模型的仿真研究证实了该变换器中的混沌现象。针对该混沌现象采用了跟踪控制方法进行控制,该方法消除了变换器中的混沌现象,使变换器工作在周期1状态,基于迭代模型和器件模型的仿真结果表明了混沌现象的存在和所提控制方法的有效性。     

分布式多传感器融合多目标跟踪方法

为实现杂波干扰环境中对密集多目标的精确跟踪,对于分布式多传感器融合多目标跟踪系统,提出一种序贯处理的航迹关联算法。其中航迹关联采用了粗、精关联相结合的方法,航迹融合采用了序贯的融合方法。本文算法在保证航迹关联正确的同时,大大降低了计算量。仿真实验结果说明了本文方法的有效性。     

基于鲁棒控制Lyapunov函数的非线性自适应跟踪

研究了一类带有未知参数以及扰动的多输入非线性系统的自适应跟踪问题，利用控制Lyapunov方法设计出一种自适应控制器。该控制器对系统的参数和状态的不确定性具有鲁棒性，并且能保证系统闭环全局稳定。仿真结果表明，该控制方案具有良好的跟踪性能、鲁棒性及参数辨识能力。     

被动定位跟踪中的非线性滤波技术

针对被动定位跟踪中状态空间模型非线性程度较高所引发的滤波精度偏低的问题,分析和总结了已有的包括推广卡尔曼滤波(EKF)、修正增益的推广卡曼滤波(MGEKF)、二阶滤波、自适应推广卡尔曼滤波(AEKF)等各种次优递推滤波算法的特点。在此基础上重点论述了一种基于贝叶斯原理的序贯蒙特卡罗粒子滤波技术,该方法通过粒子的加权和表征后验概率密度,获得状态估值,在处理非线性非高斯系统的状态估计问题时精度逼近最优,鲁棒性更好。     

利用频域和空域信息的单站无源定位跟踪算法

单站无源定位跟踪技术具有隐蔽性强、设备简单、系统相对独立等优点。定位收敛速度和稳定度是该技术实际应用的关键,通过研究利用频域和空域测量信息对运动辐射源的单站无源定位跟踪技术,分别提出了两种定位跟踪算法。为比较算法性能,推导了该定位跟踪问题的克拉美 罗下限,并利用计算机仿真给出了不同算法的跟踪误差几何分布(GDTE)。仿真结果证明了两种算法都具有很好的实用性。