雷达/红外双模制导背景下的模糊目标跟踪器

在雷达／红外双模制导背景下，对雷达／红外传感器的测量数据进行融合并提出了一种跟踪机动目标的模糊跟踪器。该跟踪器能够精确的获取目标机动的动态信息，应用一系列的模糊规则自适应的调整卡尔曼滤波器的过程噪声协方差矩阵，从而更适合用于实际的跟踪系统。通过对红外成像和雷达多传感器对目标跟踪系统的数字仿真表明所提出的模糊跟踪器性能良好。     

基于敏捷性导弹逆动态的神经网络控制方法与仿真研究

给出了一种基于敏捷性导弹逆动态的神经网络控制方案。该方案由两个神经网络组成：第一个神经网络（NNI）用来离线的学习整个飞行包线内导弹动态特性的逆特性，以实现系统的线性化；由于敏捷性导弹在大迎角状态下具有高度的非线性特性和气动参数突变等未建模动态，因此引入第二个神经网络（NN2）来在线的补偿NNI的逆误差。在线学习的权值调整由Lyapunov理论得出，保证了闭环系统的稳定性。该控制方案对参数变化及未建模动态等具有良好的鲁棒性。将其应用于敏捷性导弹的控制中，数字仿真结果表明该控制方案有效。     

一种基于神经网络和遗传算法的拟人智能控制方法

提出一种基于Hopfield神经网络(HNN)和遗传算法(GA)混合策略的拟人智能控制方法。首先利用拟人智能控制得到定性控制律(线性或非线性)，然后利用GA和HNN的混合优化策略实现定性控制律的定量化——首先，基于网格法产生GA的初始种群；然后，基于实数编码并采用最优个体保留策略、2／4择优选择以及引入控制经验的改进GA进行全局优化；最后，为了克服GA的后期收敛速度慢和局部优化能力缺乏，利用HNN的快速优化能力进行末段搜索，最终产生全局最优解。将该方法用于二级倒立摆系统的控制，仿真和试验结果均表明该方法有效。     

水中臭氧浓度的检测方法

目前检测水中臭氧浓度的方法很多,为使检测方法的选择有章可循,详细论述了应用碘量法、比色法、紫外分光光度法、电位法和电量法检测水中臭氧浓度的原理和方法。从检测精度、连续性、水质要求和技术经济等方面考虑,分析了各种检测方法的特点及其适用场合,指出在具体应用时应根据检测方法的特点、对检测精度的要求和检测现场的实际情况,选择适当的检测方法。     

基于多传感器数据融合的机动目标跟踪自适应学习方法

考虑到传感器对目标的观测都存在有偏差，同时针对雷达系统检测中存在漏检的现象，提出了一种适用于处理传感器漏检现象的多传感器融合方法。并以雷达／红外成像复合的双模制导体系下红外和雷达两种传感器对目标状态的检测和跟踪为例，给出一个完整的多传感器数据融合和目标跟踪自适应方法。该方法简单易行，鲁棒性强，通过对红外成像和雷达系统的数据融合和目标跟踪的数字仿真，表明该方法有效。另外，该方法同样适用于多于两个多传感器系统。