基于遗传算法的直升机纵向通道频域辨识

针对传统算法容易陷入局部最小值和对初始条件敏感的缺陷,将经典的频域辨识技术与遗传算法相结合 ,以某无人直升机为背景进行了多输入多输出系统辨识的方法研究。将多变量频域法用于无人直升机纵向模型辨识,应用快速傅立叶变换进行了辨识对象输入输出信号时域到频域的转换,从而获得系统的频域特性;利用遗传算法的全局最优特性对搜索空间进行了选择、交叉、变异操作,用以获得符合系统频域特性的传递函数矩阵。仿真结果表明,辨识模型能够较好地逼近原模型。     

基于PEM法和GA的无人直升机模型辨识

无人直升机的数学模型是设计先进控制系统的基础,首先采用机理建模的方法分析了直升机的飞行力学特性,加入旋翼运动,并得到了参数化状态空间模型。辨识之前对实验数据进行野值识别,剔除,补正,滤波,去趋势项等处理,利用预报误差法进行系统辨识,再运用遗传算法对预报误差辨识结果进行优化,验证结果表明,达到辨识和优化的目的。     

基于子空间跟踪的状态空间系统辨识方法及其在时变系统辨识中的应用

基于系统状态空间模型的系统辨识方法的一个困难在于算法具有较大的运算量和存储量。本文将基于APEX算法的子空间跟踪方法引入辨识算法。APEX算法的神经网络实现可以有效地减少辨识算法的运算量和存储量。本文将得到的算法应用于时变系统的辨识，仿真结果和应用于实际数据的结果验证了方法的有效性。     

应用粒子群优化的非线性系统辨识

提出了一种应用粒子群优化的非线性系统辨识方法。首先将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的优化问题,然后利用粒子群优化算法对整个参数空间进行高效并行搜索以获得系统参数的最优估计。以Hammerstein模型的辨识为例说明了本方法的可行性。     

基于BFO聚类算法的T-S模糊模型辨识

针对非线性系统的辨识问题,本文提出一种基于BFO聚类算法的T-S模糊模型辨识方法。首先通过BFO聚类算法自动地从已知的输入输出数据中确定模糊模型的结构和前件参数,然后用BFO算法估计模糊模型的后件参数。仿真结果表明,该方法辨识精度高,得到的模糊模型简单、模糊规则少,很好地解决了现有算法复杂、输入空间难以划分或者带来的高维问题等,因而具有很好的实用性和有效性。     

利用改进的BP算法实现神经网络辨识仿真

系统辨识是控制系统设计的基础。基于多层前馈神经网络结构,采用一种改进的BP算法,利用二阶梯度变尺度模型,完成了神经网络非线性系统辨识。与传统的辨识方法比较,神经网络应用于非线性系统辨识具有泛化功能和很好的容错能力,是一种不依赖模型的自适应函数估计器。采用一种改进的BP算法有效地改善了系统收敛速度慢的问题,BP模型已成为神经网络的重要模型之一,从而为控制系统正确设计奠定理论基础。     

改进的PSO算法在非线性模型参数辨识中的应用

参数辨识是过程建模的基础,对于参数辨识问题提出了许多不同的方法.针对传统模型参数辩识方法和遗传算法用于模型参数辨识时的缺点,提出一种基于微粒群优化(PSO)算法的模型参数辨识方法,利用PSO算法的强大优化能力,通过对算法的改进,将过程模型的每个参数作为微粒群体中的一个微粒,利用微粒群体在参数空间进行高效并行的搜索,以获得过程模型的最佳参数值,并将其用于对非线性系统模型的参数辨识,可有效提高参数辨识的精度和效率.该方法应用到实际例子中,获得了满意的辨识精度和效率,得到较为精确的过程模型,模型输出与实际输出基本一致,仿真结果令人满意.实例仿真结果表明,微粒群算法为非线性系统模型参数辨识提供了一种有效的途径.     

基于递阶原理的非均匀采样非线性系统的模糊辨识

针对非均匀多采样率非线性系统的建模问题,提出了基于递阶原理的模糊辨识方法.首先,分析了非线性系统在输入信号非均匀周期刷新,输出信号周期采样的情况下,非线性系统可以通过提升技术,利用多个局部线性模型加权组合的模糊模型来描述.在此基础上,利用GK模糊聚类确定模糊模型前件结构,利用基于递阶原理的递推最小二乘辨识算法辨识模糊模型后件参数.同时,通过鞅定理对辨识算法的收敛性进行了研究.最后,通过仿真实例证明了本文方法的有效性.     

基于遗传算法的水面无人艇操纵响应模型参数辨识仿真研究

为实现水面无人艇(Unmanned Surface Vessel, USV)的操纵性预报,针对USV二阶非线性操纵响应模型,提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithms, GA)的辨识方法用于辨识模型参数。首先在仿真平台采用龙格库塔法(Runge-Kutta)开展Z型操纵仿真实验,基于差分离散法设计辨识模型,构造辨识模型适应度准则函数,初始种群在经过数代选择、交叉、变异后逐渐收敛至最优解,通过其收敛值计算模型辨识结果。辨识结果在精度和收敛性上均优于粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法,且在仿真试验情况下最大辨识误差率为4.19%,仿真试验验证了辨识结果的有效性和泛化性。GA是一种有效的高精度辨识算法,且辨识精度优于PSO算法,辨识结果能有效预报水面无人艇的操纵性。     

稀疏系统辨识中最小均方算法的研究

长时间以来,将稀疏性应用于自适应滤波框架引起了很多人在理论和应用问题上的研究兴趣。由于稀疏系统的普遍存在,利用稀疏性特性改进辨识算法就具有重要的理论意义和实用价值。首先介绍基于最小均方算法的稀疏系统辨识的研究背景及研究现状,然后给出稀疏系统的辨识模型,最后重点介绍几种稀疏最小均方算法并指出今后进一步的研究方向。     

变结构多模型临近空间高超声速飞行器跟踪算法

针对传统跟踪算法跟踪临近空间高超声速目标时计算量大、跟踪精度低的问题,提出了一种变结构多模型跟踪算法。在分析传统跟踪算法的基础上,建立了一种变转移概率、变模型数量的目标模型,通过目标运动状态辨识方法,确定目标飞行阶段,并选择相应滤波模型和模型转移概率,实现变结构多模型跟踪。Monte Carlo 仿真结果表明:新算法能够实现对临近空间高超声速飞行器的有效跟踪,跟踪性能比传统变结构多模型跟踪算法更加优越,具有一定实用性和可推广性。     

Modeling wireless fading channels via stochastic differential equations: identification and estimation based on noisy measurements

This paper is concerned with modeling and identification of wireless channels using noisy measurements. The models employed are governed by stochastic differential equations (SDEs) in state space form, while the identification method is based on the expectation-maximization (EM) algorithm and Kalman filtering. The algorithm is tested against real channel measurements. The results presented include state space models for the channels, estimates of inphase and quadrature components, and estimates of the corresponding Doppler power spectral densities (DPSDs), from sample noisy measurements. Based on the available measurements, it is concluded that state space models of order two are sufficient for wireless flat fading channel characterization.     

空间桁架横梁分布式光纤变形监测与误差修正

空间桁架结构是一种具有低频、密模、非线性等复杂动力学特征的大型挠性空间结构,针对此类结构服役状态的智能辨识对于目前开展高轨深空探测研究具有重要意义。为此,该文提出了一种基于分布式光纤光栅传感技术的空间桁架横梁结构变形监测与反演方法。借助ANASYS有限元分析法,数值模拟得到横梁结构在不同载荷作用下的应变、位移分布特征,研究了基于位移算法的桁架横梁结构变形反演算法,计算得到空间桁架结构不同位置的挠度信息。在此基础上,构建了单边固支桁架横梁分布式光纤变形监测与反演系统,平均相对误差约为2.4%。最后,提出了一种用于横梁结构变形反演精度提升的误差分离修正方法,修正后平均相对误差下降了41.7%。研究结果表明,该文所提方法具有精度高,实时性好等优点,能为及时准确获取空间桁架结构展开形态,实现桁架形态自适应调节与主动控制提供有力保障。     

机动飞行条件下前斜SAR分辨率分析

在机动飞行的前斜合成孔径雷达(SAR)系统中,成像的几何构型随时间显著变化,传统的分辨率分析方法不适用于这种情况.为了描述该系统下的分辨率特性,提出了一种基于分辨椭圆的计算不同几何构型下的前斜SAR分辨率的方法,通过评估分辨椭圆面积找到目标识别最优位置.仿真结果表明,该方法适用于不同飞行参数和几何构型条件下的机动飞行的前斜SAR分辨率分析.     

基于多级模板分析的空间传输协议识别算法

针对卫星系统的数据截获过程中得到数据多为比特流形式,原有的各种基于完整数据报文的协议识别方法不能很好地识别这类数据.通过距离判别算法和模板分析思想的结合,提出了一种新的基于多级模板分析的空间传输协议识别算法,并经实验进行了验证.根据空间协议特征构建一级模板,利用一级模板间距离建立二级模板,然后基于距离判断算法进行模板分析,实现协议识别.实验结果表明:多级模板分析可提高空间协议识别效率,该方法可为协议识别技术研究提供新的思路.     

基于PVDF压电传感器的微型扑翼机升力特性研究

采用一种新型方法测量微型扑翼机升力变化特性.在微型扑翼机机翼表面布置一矩形聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜作为传感器,根据PVDF输出信号判断微型扑翼机对应的升力变化,与传统扑翼机升力变化特性实验研究相比,该方法具有简单、快捷、准确等优势.同时该文研究了微型扑翼飞行器在水平放置及迎风状态时的升力特性曲线,探讨了扑翼频率、飞行速度及扑翼的迎角对扑翼飞行升力的影响.     

对空间探测雷达网的多机协同航迹欺骗干扰方法

该文提出了针对空间探测雷达网的高逼真的多机协同航迹欺骗干扰方法。首先对问题进行了约束条件分析,提出多干扰机在大气层外飞行过程中保持构型不变的协同飞行思路;其次,推导计算了多干扰机的初始状态和多干扰机的干扰延迟时间;接着,给出了高逼真航迹欺骗干扰措施的设计流程和实施流程。最后,进行仿真实验并进行总结。仿真结果表明,所提方法能对空间探测雷达网形成有效的高逼真欺骗航迹。     

电波传播抛物方程模型在航空通信中的应用

针对航空通信中电波传播损耗预测需要满足精确性、实时性及复杂环境适应性的要求,在分析电波传播损耗对航空通信系统作用范围的影响基础上,采用抛物方程模型研究了航空通信中电波在空间区域的传播特性。该模型利用分步傅里叶算法实现快速求解,采用边界平移法处理复杂地形边界,并通过非均匀网格技术提高空间任意一点的场强计算精度,从而改善了复杂环境下电波传播损耗预测的精确性和实时性。将该模型应用于真实地形环境下的航空通信仿真算例中,仿真结果表明：该模型能有效预测复杂环境下电波的传播损耗,评估在正常通信条件下飞行器的飞行范围、最大飞行距离以及最低飞行高度等性能。     

中继雨衰对载人航天的影响及解决措施

针对中国载人航天任务中遇到的中继卫星雨衰问题,对当前“天链”系列3颗中继卫星Ka频段数传信道的雨衰性能进行定量分析,讨论了中继雨衰对载人航天任务可能造成的影响。依据分析结果,考虑环境条件、客观因素限制和载人航天任务的特点,提出了应对中继雨衰的飞控实施方案和减少雨衰影响的方法,可为后续载人航天任务提供参考。     

利用FPGA的IRIG-B码解码新方法

时间统一是现代航天和常规武器试验靶场的重要组成部分,本文提出了一种兼顾准确度和实时性的解码方法。该方法根据IRIG-B码的信号特征,设计了一种新的解码算法。根据脉冲宽度调制波形在寄存器中预设数值,将IRIG-B码和移位寄存器进行移位比对,识别码字以及解析时间信息;根据起始标志信息特点预设111111110011111111移位比对,触发秒脉冲并输出1pps信号。使用ModelSim进行了仿真,并下载到在Xilinx的XC3S1000芯片上实现。实验测试结果,秒脉冲触发误差小于20ns。本文提出的方法具有精度高、简单实用、效率高等优点,具有较强的抗干扰性。