目标状态的“全面”自适应估计

本文根据“全面”自适应的思想,建立了一种新的目标状态估计器——“全面”自适应估计器,通过目标动态特性识别、特征参数辨识和“全面”自适应模型集的结合,达到了跟踪估计目标各种运动的“全面”自适应能力.利用Monto-Carlo仿真表明,本文提出的新估计器具有所期望的良好性能.     

前馈加反馈补偿的分散鲁棒跟踪系统研究

本文用分散的前馈加反馈补偿器对线性时不变多变量系统进行了研究,给出了获得内稳定鲁棒跟踪系统的充要条件;分析了系统的灵敏性和稳定边际;提出了考虑瞬态响应、灵敏性和稳定边际的设计分散鲁棒跟踪系统的方法。     

机动目标跟踪中的序贯滤波

多个测量站（多雷达或多传感器）工作时，在时间上是不同步的．在融合之前必须将这些观测数据进行同步．在某雷达单独观测时，采用通常的卡尔曼滤波方法；在多雷达重叠观测区，采用序贯滤波方法，不管是哪个传感器观测，按时间顺序，先到的量测点先进行滤波，这样就省去了时间同步这一步处理，又增强了航迹的连续性．计算机仿真证明了该方法的有效性．     

基于D-S证据理论的多源遥感图像目标数据联合关联算法

以遥感图像目标识别结果为主,结合卡尔曼滤波器获得的目标运动状态估计结果,提出一种基于D-S证据理论的目标数据联合关联算法.蒙特卡罗模拟实验结果表明,该方法稳定性较强,适合于对海上船舶等遥感图像目标的持续跟踪.     

具有Markov跳跃参数的随机非线性系统的自适应跟踪

采用随机控制Lyapunov设计方法,针对参数严格反馈形式的Markov跳跃非线性系统,研究了一类具有Markov跳跃参数的随机非线性系统的自适应跟踪问题.给出了参数自适应律和控制律,使得跟踪误差以概率1渐近衰减到零.仿真结果表明了该设计方法的有效性.     

一类模糊时滞系统自适应跟踪控制与仿真

基于T-S模糊模型和变结构控制策略,研究了一类带有参数不确定项的模糊时滞系统自适应输出跟踪问题。首先利用变结构控制理论选择滑动模,根据李雅普诺夫方法,提出了一种自适应变结构控制策略。利用自适应策略的目的在于克服扰动的未知上界,使设计的控制器满足可达条件。该方法确保系统的运动轨迹在有限的时间内到达滑模面并一直保持在滑模面上。其次根据ISS理论和LMI方法研究了系统状态全局有界的充分条件。最后,通过仿真实例验证了所提方法的正确性和有效性。     

单站纯方位目标多模型卡尔曼滤波跟踪算法的研究

EKF滤波算法是进行目标被动定位与跟踪的重要方法之一，为了克服EKF初始化困难和减小线性化误差，对传感器的最大探测距离与最小距离所构成的距离区间实施分区划分，划分成若干个目标可能存在的小区段。钟对每一个小区段，使用扩展卡尔曼滤波，完成滤波协方羔的旋转变换，实现单站纯方位目标状态的估计和跟踪。经过大量仿真计算表明，该算法对滤波初值的设置有较大的选择范围，具有很好的稳定性，精度较高，实施水下目标被动跟踪具有重要意义。     

基于干扰观测器的Fuzzy-PID控制及应用研究

针对大射电望远镜(LT)悬索粗调系统为一变结构、非线性、慢时变、大滞后、强耦合、多输入多输出柔性结构系统的特点,提出了一种Fuzzy-PID控制和干扰观测器相结合的控制算法来实现馈源轨迹跟踪策略。这种方法通过构造干扰观测器来预测该柔性结构系统的各种干扰,并根据预测到的干扰信息进行补偿以抑制干扰对系统的影响,同时引入Fuzzy控制算法来自适应整定PID控制器的参数实现具有最佳组合的PID控制。最后,对LT悬索-馈源舱控制系统进行了数值仿真,结果表明该控制算法可以较好地满足馈源系统轨迹跟踪精度要求,同时系统具有较强的适应性和鲁棒性。     

一种非线性融合系统中的传感器管理方法

针对非线性非高斯动态跟踪系统,提出一种基于序贯蒙特.卡洛粒子滤波的传感器管理方法。该方法首先利用粒子滤波计算目标的协方差;然后利用信息熵计算目标的信息增量;最后利用信息增量大小实现传感器资源对目标的分配。仿真结果表明,在非线性系统下,该方法对传感器管理具有较高的精确性、实时性和鲁棒性。     

基于DSP的超声冲击电源控制系统设计

为解决现有超声冲击模拟电源频率跟踪性能差、恒幅调节步长不可控的缺陷,以TI公司生产的TMS320LF2407A型数字信号处理器(DSP)芯片为控制核心,研制了一套数字化超声冲击电源控制系统.实验证明该设计可以实现精确的频率跟踪、恒幅控制并完成液晶显示,使整个冲击过程维持在良好的谐振状态,从而得到均匀一致的理想冲击表面.