一种机器人轨迹跟踪的迭代学习控制方法

针对机器人轨迹跟踪问题,提出了一种带遗忘因子的迭代学习控制算法.给出了学习算法收敛的充分条件,该算法在不改变学习控制器结构的前提下,对要求跟踪的新的期望轨迹,利用系统的历史控制经验,合适地选择了初始控制输入,使系统的输出能尽快地收敛于新的期望轨迹,从而达到了改善系统跟踪性能的目的.仿真结果表明了该方案的有效性.  

基于最小二乘法的牛顿迭代信源定位算法

文中结合多种信源定位技术中的定位精度问题，提出了一种基于最小二乘法的牛顿迭代定位算法．以水声定位为例．对该算法进行了计算机仿真．并与最小二乘法的仿真结果进行了比较，结果表明该方法对于提高信源定位精度是有效的。  

应用迭代自组织数据分析技术模糊聚类法划分伪装效能等级

通过分析以往的等级划分的不足，提出以模糊聚类理论为基础的软划分方法，并以光学伪装等级划分为例，运用迭代自组织数据分析技术（ISODATA）模糊聚类原理，建立了光学伪装等级划分模型，成功实现了效能等级的划分，并最终确定了各等级指标量。  

应用迭代自组织数据分析技术模糊聚类法划分伪装交通等级

通过分析以往的等级划分的不足,提出以模糊聚类理论为基础的软划分方法,并以光学伪装等级划分为例,运用迭代自组织数据分析技术(ISODATA)模糊聚类原理,建立了光学伪装等级划分模型,成功实现了效能等级的划分,并最终确定了各等级指标量.  

基于交替投影叠代算法的最大似然方位估计

讨论了一种被动传感器阵列实现信号源方位估计的基于交替投影叠代算法的最大似然(ML)估计方法。此估计方法可用于当信号相关和采样信号较少时目标的方位估计。仿真结果表明了此方法的有效性。  

相位锥化低旁瓣和差波束方向图合成新方法

为了解决低旁瓣和、差波束方向图合成问题，提出了一种低旁瓣和、差波束方向图合成的新为了解决低旁瓣和、差波束方向图合成问题，提出了一种低旁瓣和、差波束方向图合成的新方法。在相位锥化加权情况下，利用阵列因子与阵元激励之间存在的傅里叶变换对关系，根据给定的阵列因子应用循环迭代方式获取阵元激励系数，最终使其达到初始旁瓣要求。该方法解决了传统低旁瓣和、差波束方向图合成方法中存在的搜索次数多、计算量大、鲁棒性差的缺点；另外该方法可以有效解决阵元缺损情况下，均匀线列阵的低旁瓣和、差波束方向图合成问题。算法仿真验证了该方法的有效性。  

基于GTLS-ICP算法的反舰导弹预定目标选择方法

为了提高反舰导弹的预定目标选择能力,提出基于GTLS-ICP(generalized total least squares-iterativeclosest points)算法的预定目标选择方法。首先分析目标的定位噪声并用各向异性的高斯噪声近似模拟,然后基于GTLS-ICP算法给出了预定目标选择算法。对于文中所研究的问题,GTLS-ICP算法容易收敛到局部最优值,导致目标选择能力较差,为此研究了促使GTLS-ICP算法收敛到全局最优值的措施。与以往基于编队相互位置关系的预定目标选择方法相比,该方法不受编队旋转的影响,仿真实验证明了这一结论。  

超低空目标与粗糙面复合散射的迭代计算

给出了一种计算超低空目标与粗糙面复合电磁散射的降秩电磁流迭代法，并对金属平板目标与粗糙面间的复合散射进行了验证计算，其结果与快速多极子方法结果吻合较好，说明了该方法的有效性。同时，分析研究表明：降秩迭代近似及粗糙面截断对近场散射计算结果影响较小，该方法适用于近场电磁散射计算，并计算了某导弹模型与较大区域粗糙海面间的复合散射贡献。  

基于气动参数辨识的飞控系统传感器故障估计

气动参数的不确定性使得飞行器表现出明显的模型时变特点，此类系统的故障诊断问题是一个难点。以无人机纵向运动为研究对象，提出一种基于气动参数辨识和迭代学习的传感器故障估计方案。将增广容积卡尔曼滤波（ACKF）算法用于气动参数估计，实现飞机模型的在线辨识。故障一旦发生，将辨识得到的气动参数用于局部包络建模，并利用迭代学习算法构造传感器故障估计器。此外，为提高故障的迭代收敛速度，提出一种基于扩张状态观测器(ESO)思想的迭代学习算法。故障仿真实验表明了所提方法的可行性和有效性。  

基于非定常 CFD 的俯仰动导数计算方法

采用基于N－S方程求解的非定常CFD技术，对俯仰动导数数值计算方法进行了研究。研究了时间步长、内迭代次数、强迫运动幅值、减缩频率对俯仰动导数计算结果的影响。计算了动导数标模在不同马赫数下的俯仰动导数，并与实验结果进行了比较。结果表明，时间步长与减缩频率是影响俯仰动导数计算结果的2个重要因素。给出了俯仰动导数数值计算时间步长与减缩频率选取的一般原则。基于非定常CFD技术的俯仰动导数数值计算方法精度较高，与实验结果吻合良好，具有较高的工程应用价值。