模糊数据关联在多传感器多目标跟踪中的应用

运用现代数学中的综合分析方法 ,对杂波环境下多传感器多目标跟踪中的模糊数据关联算法进行了研究 ,讨论了两航迹状态估计向量间关联度的度量、评价方法和模糊关联准则 ,并对算法进行了仿真分析 ,结果证明模糊关联算法对数据关联的质量有明显改善     

无舵面飞机变弯度机翼承载/变形一体化设计

为通过机翼弯度变化实现对无舵面飞机的控制、改善其气动性能,需要协调结构变形、力学承载和轻质设计三者之间的关系。针对传统机械驱动机构造价高、重量大和智能材料驱动机构承载能力弱的缺陷,通过承载/变形一体化设计方法,充分考虑机翼气动载荷的特点,协调配置机械驱动机构与智能材料驱动机构,结合拓扑优化设计,提出一种无舵面飞机变弯度机翼承载/变形一体化设计方案。结果表明,无舵面飞机可在不同飞行环境下改变机翼弯度以承受多种载荷条件,对提高飞机的飞行性能、飞行效率和适应飞行环境的能力具有积极意义。     

一种基于地形跟踪的航迹优化算法

以地形跟踪／地形回避为基础,提出了用轨迹的侧向仰角代替航迹的高度作为航迹规划的隐蔽性代价的概念．该方法结合航迹的航程代价和飞行器的各种机动能力约束,可以达到对已有航迹的优化作用,同时也可直接进行简单的控制点航迹规划．仿真研究结果表明,该算法满足飞行器飞行的各种条件,是一种可行方法,该方法速度快、规划出的航迹可以有效提升飞行器在飞行过程中的生存能力,可以在用于任务规划的同时,达到对航迹进行优化的目的．     

基于网络的船舶航向控制器设计

针对非线性船舶航向控制问题,基于Lyapunov稳定性理论,将网络控制技术融入到船舶自动舵控制器设计方法之中,利用网络化控制系统的稳定性分析方法,考虑船舶系统的实际特点,对船舶航向与控制问题进行研究,并设计一种新型自动舵控制策略.该控制策略计算量小,学习收敛速度快,控制性能良好,能较快地跟踪对象参数变化及适应船舶运行环境的改变.仿真结果不仅表明了这种控制策略能够提供较好的控制性能,而且其计算速度基本上可以满足船舶操纵实时控制的要求.     

基于小生境免疫算法的船舶FNN自动舵设计

结合隔离小生境技术的特点和免疫遗传算法的全局收敛特性,提出一种基于小生境免疫遗传算法的模糊神经网络控制器优化设计方法,并将其用于船舶自动舵的设计.隔离小生境能有效解决局部和全局收敛的矛盾,可以解决船舶运动控制的FNN控制器难于设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足.将神经网络结构辨识器作为船舶的辨识模型,船舶运动模型采用二阶非线性方程,模糊神经网络控制器为主控制器,对船舶航向运动控制系统进行仿真研究.结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,由此设计的船舶自动舵控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,与BP学习算法相比控制效果更趋于为理想,可以进一步提高航行的性能.     

基于粒子系统实现船舶航迹仿真的加速方法

为解决大规模粒子系统的实时性问题,提出一种基于LOD技术和硬件加速技术的混合加速技术.根据视点与景物间的距离建立粒子系统的LOD模型,并将该模型融入基于GPU的渲染流程中.整个实现流程采用FBO技术,通过两遍渲染方式完成粒子系统的绘制.虚拟海洋场景的船舶航迹实时试验表明,该方法可显著提高粒子系统的运算效率和绘制速度,与未采用任何加速策略而单纯基于CPU的绘制方法相比,其绘制效率提高近12倍.     

不完全驱动船舶航迹控制输入输出线性化设计

针对船舶航迹保持控制系统模型中存在的非线性 ,建立了不完全驱动水面船舶直线航迹控制系统的非线性数学模型 ;基于输入输出线性化技术 ,采用重定义输出变量思想 ,提出了一种状态反馈控制律。该控制律克服了转首角速度不能为零及重定义输出变量中组成元素的收敛性不能保证的局限 ,使得偏航船舶能够渐近镇定于直线参考航迹 ,并以实习船为例 ,利用MatlabSimulink工具箱进行了计算机仿真研究 ,并对所提出的控制器进行了验证。结果表明 ,所提出的控制器具有比较理想的控制效果和良好的瞬态性能。     

基于动态RCS的无人机航迹实时规划方法研究

为了提高无人机的生存能力,针对不确定飞行环境的无人机航迹规划问题展开研究,提出了一种基于RCS的无人机航迹实时规划方法,建立了相关计算模型,提出合理的代价函数,并采用多阶段分析博弈评估算法对航迹进行优化。仿真结果表明,基于动态RCS的无人机航迹实时规划方法能够比较好的解决无人机的航迹规划问题。     

基于速度障碍法的无人机避障与航迹恢复策略

针对在融合空域内,面临复杂障碍物时无人机飞行冲突解脱和航迹恢复问题,在速度障碍法的基础上提出了一种几何优化方法,并对这个问题进行了严格的数学描述。首先，根据无人机与障碍物之间的相对位置和速度关系,基于航迹预推模型确定其冲突类型,以及是否满足各解脱策略的条件。然后，选取相应的解脱策略。待冲突解脱完成后,无人机恢复至原飞行航线。之后，通过几何分析与理论推导证明该模型能够有效解决飞行冲突,并且给出了具体的冲突解脱和航迹恢复的时间。最后，在仿真中,所提方法根据不同场景自主选择冲突解脱策略,结果显示该方法简单高效。     

变论域模糊控制在X舵抗干扰操纵中的应用

为了发掘X舵潜艇在持续高强度随机干扰环境下稳定操纵的能力,建立了某型X舵潜艇六自由度运动模型,分析了X舵的操纵规律,在X舵模糊控制主体、智能模糊积分环节及控制权限动态分配三个方面对X舵模糊控制系统进行了设计.仿真计算表明:模糊控制系统在潜艇低频和高频随机干扰力和力矩峰值分别为500 k N和400k N·m的作用下,基本能将深度和姿态稳定在期望值,控制效果明显好于比例积分微分(PID)控制器,但在高频干扰下存在小范围抖振现象.采用变论域思想对模糊控制系统进行改进,对深度、纵倾、横倾和航向的误差变化率采用论域在线调节机制,在同样的干扰环境下能够消除深度和姿态的抖振,实现对潜艇复杂条件下航行的精准稳定控制.