基于稀疏恢复的 MIMO-STAP干扰样本检测方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)技术在训练样本存在有源干扰时杂波抑制性能严重下降的问题,提出了一种干扰样本检测方法。首先使用正则化FOCUSS算法估计出各原子的空时功率谱值,接着设置谱值门限将谱值较大的原子取出,然后确定扫描带对空时二维平面进行扫描,最后根据进入扫描带最大原子数占总原子数的比例判别训练样本是否存在干扰。仿真实验表明,该方法可有效检测出训练样本中的干扰,使用该方法挑选出的无干扰训练样本恢复杂波谱可保证空时滤波器的杂波抑制性能,提升稀疏算法求解杂波谱时涉及到的样本的可靠性。     

基于自适应多态融合蚁群算法的无人机航迹规划

为解决传统航迹规划最短路径算法易陷入局部最优及复杂地形情况下的无人机航迹规划问题,提出了一种基于自适应多态融合蚁群算法的航迹规划方法。通过对航迹规划问题进行描述,建立数学模型,将自适应和蚁群算法相结合,与多态蚁群形成了全局、局部并行搜索模式,以提高算法寻找全局最优值的能力;提出自适应并行策略和自适应信息更新策略,以提升其全局搜寻能力。仿真结果表明,自适应多态融合蚁群算法较传统蚁群算法和多态蚁群算法具备更好的性能,能有效地提高搜索路径的长度和收敛速度,从而避免在求解过程中陷入局部最优,因此在求解最优航迹规划问题上有很好的应用前景。     

基于变分贝叶斯估计方法的双尺度自适应Kalman滤波

针对Kalman滤波在对敌目标估计应用中遇到的量测和过程噪声均未知且时变的情况,提出了一种利用变分贝叶斯估计的双尺度自适应滤波方法。解决了2个关键问题：一是针对量测和过程噪声协方差的共轭后验分布提出了相对转移概率指标,设计了启发式的自适应噪声估计窗口,实现了稳态精度和时变响应性能的综合提升,能适应敌方目标机动性高且统计特性变化快的特点;二是设计了在不同时间尺度上估计过程噪声和量测噪声的协方差方法,解决了在同一时间尺度上使协方差估计值发生严重偏差且增大滤波误差的问题。仿真表明,所提方法能快速跟踪目标状态噪声统计特性的变化并保证估计精度。     

辣椒碱单体、二氢辣椒碱单体和降二氢辣椒碱单体抑菌效果研究

通过滤纸片法就辣椒碱单体、二氢辣椒碱单体、降二氢辣椒碱单体及辣椒素对细菌和真菌的抑制效果进行了考察,结果表明：辣椒碱单体具有明显的抑菌作用,抑菌效果明显好于二氢辣椒碱单体、降二氢辣椒碱单体和辣椒素。进一步比较发现,辣椒碱单体对5种菌株抑菌效果由大到小依次为金黄色葡萄球菌 > 大肠杆菌 > 铜绿假单胞菌 > 白色念珠菌 > 黑曲霉菌。因此,以辣椒碱单体为主要原料开发天然高效的抑菌防腐剂具有实际意义。     

一类自适应网络上的传染病模型研究

利用多项分布下的三元组逼近公式,对自适应网络中的SIS矩封闭传染病模型进行封闭,研究多项分布下自适应行为对传染病传播的影响,通过定性与稳定性理论,得到了模型的基本再生数R0,分析了平衡点的稳定性.得到断边重连自适应行为对传染病传播具有多重作用:当相对传染率足够小时,模型发生标准的前向分支,R0<1时疾病趋于灭绝;反之,从数学理论上严格证明了重连可导致后向分支和鞍结点分支等复杂动力学行为的发生,因此R0<1不足以控制传染病的传播。     

基于灰度图像二维Gabor滤波的目标识别

提出了一种基于灰度图像的Gabor滤波器识别方法.该方法首先采用Gabor小波滤波器组处理灰度目标图像,并在此基础上采用主元分析法(PCA)提取图像特征,然后结合支持向量(SVM)方法将区域内图像匹配问题转化为分类问题来识别目标物体.仿真实验结果表明,该算法能使移动机器人达到92%以上的识别率,并可满足约8 fps的实时图像处理要求.     

融合MT2503与MEMS传感器的惯性导航定位算法

为提高惯性导航室内定位算法的精度与连续性,提出一种融合MT2503与MEMS传感器的惯性导航定位算法,算法以MT2503芯片作为定位终端,并将加速度计传感器、陀螺仪,磁力计等传感器与其进行融合,通过加速度计传感器解算步长、步幅、步频,通过陀螺仪与磁力计来识别定位终端微动偏移量,最后在初始位置上累加定位终端位移得出定位终端实时位置。实验证实通过零速修正和卡尔曼滤波对误差进行校正,有效的解决了MEMS(micro-electro mechanical system)定位算法中存在的导航解算误差累积问题,提升了MEMS惯性导航室内定位算法的精度。     

基于预设性能转台伺服系统的参数估计和自适应控制

针对含参数未知和非线性摩擦动态的转台伺服系统,提出了一种基于预设性能函数的参数估计和自适应控制方法.利用一种连续的摩擦模型表示转台伺服系统的摩擦动态,引入高阶神经网络对其进行逼近.通过构造一种滤波辅助变量获取参数估计误差信息,并将估计误差信息作为参数自适应律的遗漏因子,保证估计值能够快速收敛到真实值.为了提高转台伺服系统的瞬态响应和稳态性能,利用预设性能函数将原始系统的跟踪误差转换为一个新的误差动态,在此基础上设计自适应控制器,实现对期望轨迹的精确跟踪.仿真结果验证了本文所提算法的有效性.      

动力翼伞系统耦合补偿控制策略研究

动力翼伞系统是具有强非线性、强耦合特性的系统,其精确控制比较困难.动力翼伞系统具有两个控制通道,控制的难度在于纵向推力对下偏控制存在着非线性的强耦合作用,在受到风场干扰时会导致系统耦合加剧,从而在控制过程中引起较大偏差,甚至导致系统失速.本文提出了一种基于耦合补偿的自抗扰控制策略,并将该非线性耦合关系设计为扩张状态观测器中的已知扰动,从而提高了控制器的跟踪性能.在动态耦合补偿的基础上改进控制律,将非线性动力翼伞系统设计成易于控制的独立积分器,从而提高横向轨迹跟踪控制器的抗干扰性和控制跟踪性能.通过仿真实验可验证该控制策略优于传统的自抗扰控制（active disturbances rejection controller,ADRC）和PID控制.      

基于改进强跟踪滤波器的UWB/AHRS紧组合定位方法

针对遮挡环境下的车辆定位问题,提出一种基于改进强跟踪滤波（ISTF）算法的超宽带（UWB）与航姿参考系统（AHRS）紧组合定位方法.该方法使用阈值鉴别UWB测距异常值并消除其影响,将强跟踪滤波（STF）算法应用到紧组合系统的数据融合中,并结合定位模型对算法进行改进,以提高算法的稳定性和对观测噪声的估计精度.仿真与实验结果表明,该方法能在复杂工况下提供车辆精确的定位信息,与UWB单独定位及采用几种非线性滤波算法相比,系统的鲁棒性更强、定位精度更高,具有很强的实用性.