多弹分布式时间协同非奇异制导方法

针对多枚导弹协同攻击地面静止目标问题,提出一种非奇异分布式协同末制导律.通过选取预估攻击时间作为一致性变量,将一致性算法与非奇异制导律相结合,避免了小角度假设和指定攻击时间所带来的局限性.基于李雅普诺夫稳定性理论对系统的一致性误差以及前置角给出闭环稳定性证明,从而证明所提出分布式协同制导律的有效性.仿真对比分析进一步验证了所提制导律在大初始前置角下的脱靶量相比于所对比的分布式制导律小了一个量级,说明了制导性能的有效性和优越性.     

具有角度约束的多导弹协同制导研究

基于二维平面内弹-目相对运动方程,研究了具有角度约束的多导弹协同攻击问题。利用变结构控制原理,分别设计了满足攻击时间和满足终端视线角的导引律。同时提出一种切换思想,使得导弹在飞行过程中根据不同情况在两种导引律间合理切换,同时兼顾飞行时间和攻击角度。将导弹的剩余飞行时间估计作为弹间交互的信息,从而决策出共同的攻击时间协同打击目标。仿真结果证明该方法的有效性。     

基于输出反馈滑模控制的分数阶超混沌系统同步

以具有更大秘钥空间的分数阶超混沌系统为驱动系统和响应系统,利用具有实际应用意义的输出反馈滑模控制实现两个系统的同步.通过对同步误差系统方程进行结构分解,在辅助系统的基础上设计具有输出反馈特性的滑模控制律.在分数阶系统稳定性理论基础上利用MATLAB YALMIP工具箱对滑模参数进行整定,并利用分数阶Lyapunov稳定性定理证明了滑模控制律和自适应滑模控制律的稳定性.最后,数值仿真表明了本文方法的有效性和可行性.     

鲁棒输出反馈控制器设计

研究了满足匹配条件的 不 确定线性系统鲁棒输出反馈控制器的设计问题，。首先推导了受约束Ｌｙａｐｕｎｏｖ问题的两个构造性结论，基于此，给出输出反馈控制器的设计。最后的算例表明了该方法的有效性。     

基于IEEE1394总线的图像采集处理系统实现

针对卫星激光通信的瞄准捕获跟踪(PAT)系统的图像处理子系统对光信号的检测要求处理速度快,抗干扰能力和实时性强等特点,设计了基于IEEE1394总线的图像采集处理系统来接收CCD传出的图像数据。采用CCD摄像机作为整个系统的光信号探测器,并利用基于IEEE1394总线的图像采集处理系统来接收CCD传出的图像数据。采用了数字信号处理器DSP作为图像处理系统的主控单元,并采用了两片1394芯片分别实现链路层和物理层。对于系统的软件设计,根据角偏差算法的特点,设计处理数据方式为:每采集一个等时数据包就对该数据包进行处理并将结果累加,到下一幅图像传输开始时完成对上一幅图像的处理。经调试,该系统成功应用于卫星激光通信试验系统的激光束位置偏差信号的检测,它具有硬件实现简单,处理速度快,软件升级性好等特点。     

改进的空间矩亚像素边缘检测算法

为解决Lyvers算法在利用空间矩进行亚像素边缘检测时交点附近的边缘检测误差大的问题,对交点附近的边缘模型进行了分析,提出利用空间矩多项式判断边缘交点,然后利用双线性插值法和牛顿迭代法来求取多项式的解,而多项式的解就是亚像素边缘检测结果.实验证明,改进算法很好地弥补了Lyvers算法在交点附近的计算误差.     

一种遗传算法优化控制器参数新的实现方法

利用遗传算法和MATLAB进行控制系统的仿真研究是一种重要的系统分析和设计方法。该文介绍了基于C＋＋语言开发的遗传算法类库GAlib，并利用该类库，针对传统的基于MATLAB遗传算法优化控制器参数实现方法的缺点，给出一种采用了C＋＋调用MATLAB计算引擎新的实现方法，能够灵活地设计染色体结构和相应的遗传算子，并能够和MATLAB工具箱和Simulink支持相结合对不同结构的控制系统进行仿真，具有通用性。对水压自动加载控制系统的PID控制器设计进行参数优化。仿真结果表明该方法的有效性。并具有实用性的特点。     

神经网络动态补偿方法及应用

三轴飞行仿真转台是专门用于测试导弹导引头性能的重要设备，是一类具有非线性、时变性和不确定性的复杂的电液伺服系统，其中环系统的阻尼比和固有频率通常较低，需加以校正．提出一种采用神经网络来实现对系统进行动态补偿的新方法，控制器采用单个神经元PID，动态补偿采用三层前向网络，隐层采用S型函数．仿真结果表明该方法相对于线性动态补偿器能更好地改善系统的动态性能，并能够利用神经网络的在线调整，使对象发生变化时得到更好的补偿．     

利用空间矩提取亚象素角特征

A novel subpixel corner detection method based on spatial moment is developed in this paper. Firstly, the spatial-moment-generating function, gradient magnitude and variation of gradient-direction corner are used as the decision rule of corner detection by analyzing the mathematical formula of corner-model spatial moment. Then Non-max suppression technique is utilized to detect the vertex of feature corner. Finally, in order to improve its localization performance, subpixel corner detection is implemented by the bilinear interpolation and Newton iteration method. Experiments illustrate that the spatial moment corner detector has better robustness and localization performance than Kitchen detector and Harris detector.