卫星姿态跟踪的模糊滑模控制器设计

针对刚体卫星的姿态跟踪问题,提出了一种模糊滑模变结构控制器设计方法。首先根据由误差四元数和误差角速度描述的跟踪误差动力学和运动学方程,设计了基于李亚普诺夫方法的滑模变结构控制律。为克服滑模控制中存在的固有的抖振问题,采用模糊控制方法设计了切换控制项。最后对卫星姿态跟踪控制系统进行了仿真研究。结果表明,在参数不确定性及外干扰存在时,所设计的控制方案在实现姿态跟踪控制的同时,对于卫星转动惯量的摄动及外部扰动力矩是鲁棒的。     

不确定网络化控制系统保性能控制器设计

针对一类具有时变网络诱导时延的不确定网络控制系统,研究了一种可以对时变时延进行补偿的保性能控制器的设计问题。通过引入两个附加的松弛矩阵使Lyapunov矩阵和系统矩阵分离,得到了一个新的时延补偿保性能判据,并基于该判据设计了系统的保性能状态反馈控制器。当将其应用于具有凸多面体不确定性的网络控制系统时,可以得到与系统不确定性相关联的Lyapunov函数,有效降低了设计的保守性,并且设计了一个迭代算法来得到问题的优化解。最后通过一个算例验证了所提出的时延补偿策略的可行性和优越性。     

区间时变时滞离散系统的稳定性分析及控制器设计

含有区间状态时滞的系统在实际中有重要的应用,如它可以方便地描述一类网络控制系统.本文对含有区间状态时滞的线性离散系统考虑了稳定性分析与状态反馈控制器设计问题.为研究该类系统的稳定性,通过引入二重求和和三重求和构造了新型的Lyapunov-Krasovskii泛函.在对所构造的泛函处理其差分的过程中,利用了基于Abel引理的有限和不等式技术以及时滞分割方法,进而提出了该类系统稳定的线性矩阵不等式充分性条件.相对于以往的Lyapunov泛函,本文所提出的Lyapunov-Krasovskii泛函包含更多的时滞信息,而且所采用的差分处理方法不涉及原系统的模型变化,因而所提出的渐近稳定充分条件具有较低保守性.另外,相对于以前存在的自由权矩阵方法,本文所提出的方法具有较少的可行性变量矩阵,因而能有效地降低计算量.基于所提出的稳定性条件,本文进一步提出了无记忆状态反馈镇定控制器的设计方法.所提出镇定控制器设计方法也通过线性矩阵不等式给出,具有很好的数值稳定性.最后,通过数值算例验证了所提方法的正确性和有效性.     

辅助变量纯方位目标跟踪算法

To overcome the biased estimation of the pseudo-linear algorithm in bearings-only target tracking, a modified instrumental variable algorithm is proposed. In the new algorithm, the current bearings-only estimation angle is acquired by polyfitting several previous bearings angles. Then the estimated angle is used as the instrumental variable to get the motion parameters by applying the least-square method. The algorithm can achieve the theoretical unbiased estimation. Simulation results illustrate that the new modified instrumental variable algorithm has a better convergence rate and estimation accuracy than the existing research and that it is more suitable for engineering practice.     

机动目标跟踪的分布式MIMO雷达资源分配算法

在分布式多输入多输出雷达平台下,将发射功率和信号带宽联合优化分配,目的是在资源有限的情况下提高机动目标的跟踪精度.该方法首先推导了机动目标跟踪误差的贝叶斯克拉美罗下界,然后以最小化贝叶斯克拉美罗下界为目标,建立了包含发射功率和带宽两个优化变量的代价函数,并用循环最小化算法结合凸松弛和凸优化进行求解.仿真结果表明,该算法能明显提高机动目标的跟踪精度.     

Power allocation strategy for target tracking in asynchronous multistatic radar systems

A power allocation scheme for target tracking in asynchronous multistatic radar systems (MSRS) is proposed. An optimal centralized method for asynchronous target tracking is first introduced with the derivation of the Bayesian Cramer-Rao lower bound (BCRLB) on the target tracking mean square error (MSE). Then, the BCRLB is utilized as a criterion for the power allocation strategy. The resulting nonconvex optimization problem is solved by the integration of convex relaxation with the gradient projection algorithm. Simulation results demonstrate that equal allocation of the predetermined power budget is not necessarily the best choice and that the tracking accuracy can be greatly improved by the proposed power allocation algorithm.     

基于序列Monte Carlo方法的运动目标跟踪

针对移动机器人中的非线性非高斯特性,提出用粒子滤波的方法对运动目标进行跟踪,研究在贝叶斯框架下进行目标跟踪的原理,分析粒子滤波算法及存在的问题.应用这种方法,针对移动机器人的实际情况,建立了具体的系统模型和测量模型,比较不同的重采样算法,实现了对运动目标的跟踪任务.仿真结果表明,粒子滤波对于非线性非高斯的动态系统有良好的估计效果,在3种常用的重采样算法中,残差重采样的准确性稍高,分层重采样的计算比较简单,而多项式重采样是一种基本的重采样算法.     

基于嵌入式的智能目标检测与跟踪系统

借鉴嵌入式系统在电子技术、信号处理和计算机等领域运用的成功经验,在分析目标检测与跟踪算法的基础上,将改进的目标检测与跟踪算法植入嵌入式系统,设计一种基于嵌入式S3C2410处理器的目标检测与跟踪系统,给出该系统的硬件结构和软件程序流程图,并以具体的飞行目标对其进行目标识别和跟踪。通过实验发现该系统可实现目标的准确跟踪。     

自适应上下文感知的目标追踪方法

针对相关滤波方法容易受到背景干扰导致跟踪漂移的问题,提出自适应上下文感知图像跟踪方法. 为了减少背景干扰,选取离目标位置远的高响应区域为自适应上下文区域,赋予该区域自适应的低响应值. 根据上下文区域与目标区域响应的相对差值,给上下文区域自适应的惩罚因子,使得该算法具有更好的鲁棒性. 该算法在OTB2013、OTB2015及Temple-Color128标准数据集上都展现了优秀的跟踪性能,OTB2015的重叠率精度达到61.53%,超过大部分已有的优秀算法,特别是在背景混叠及部分遮挡的情况下有着更卓越的表现. 该算法的平均跟踪速度为24.5帧/s,实时性较好.     

An adaptive waveform-detection threshold joint optimization method for target tracking

The joint optimization of detection threshold and waveform parameters for target tracking which comes from the idea of cognitive radar is investigated for the modified probabilistic data association （MPDA） filter. The transmitted waveforms and detection threshold are adaptively selected to enhance the tracking performance. The modified Riccati equation is adopted to predict the error covariance which is used as the criterion function, while the optimization problem is solved through the genetic algorithm （GA）. The detection probability, false alarm probability and measurement noise covariance are all considered together, which significantly improves the tracking performance of the joint detection and tracking system. Simulation results show that the proposed adaptive waveform-detection threshold joint optimization method outperforms the adaptive threshold method and the fixed parameters method, which will reduce the tracking error. The average reduction of range error between the adaptive joint method and the fixed parameters method is about 0.6 m, while that between the adaptive joint method and the adaptive threshold only method is about 0.3 m. Similar error reduction occurs for the velocity error and acceleration error.     

一种基于改进RT-MDNet的全景视频目标跟踪算法

为了解决全景视频目标跟踪过程中,由于光照条件变化、相似背景干扰、目标运动时产生的形变和尺度变化等因素的影响,在跟踪中会出现目标漂移、目标丢失等情况,进而导致目标跟踪算法成功率低,鲁棒性差等问题,提出一种基于长短期记忆网络和改进Real-Time MDNet网络的全景视频目标跟踪方法.算法首先采用浅层卷积神经网络提取特征,并利用自适应的RoIAlign减少特征提取过程中的像素损耗,而后运用目标特征在线更新最后一个全连接层的权重,在全连接层中实现前景背景分离并提取出目标区域,然后通过长短期记忆网络自适应地选取目标框的尺度,最终输出目标位置信息.实验结果表明:单目算法应用在全景数据集时,难以适应全景中的尺度变化和背景变化,改进算法利用3层长短期记忆网络构建的尺度预测模块,可以有效地应对全景数据存在的尺度变化和目标形变问题,在保持较好的跟踪精度的同时,可以有效地应对目标跟踪中出现的小目标、目标遮挡、多目标交叉运动的情况,获得更好的视觉效果和更高的重叠率得分.     

时变多状态滞后不确定系统的最优保性能控制器设计

研究了一类具有时变多状态滞后不确定系统的状态反馈保性能控制器设计问题,推导出了保性能控制器存在的充分条件,通过解等价的线性矩阵不等式给出了控制器的设计方法,进而通过建立和求解一个性线矩阵不等式约束的凸优化问题,提出了最优保性能控制律的设计方法。     

SCKF-STF-CN: a universal nonlinear filter for maneuver target tracking

Square-root cubature Kalman filter (SCKF) is more effective for nonlinear state estimation than an unscented Kalman filter.In this paper,we study the design of nonlinear filters based on SCKF for the s...     

基于多模型信息滤波器的故障容错目标跟踪

对具有传感器随机故障的多传感器系统,提出一种故障容错的目标跟踪算法。利用多模型方法建立传感器量测故障模型,将Unscented变换(UT)嵌入信息滤波器框架,建立多模型信息滤波器。通过多模型方法在线估计量测模型概率,利用概率加权组合分别得到传感器的信息贡献,通过多传感器融合提高目标跟踪精度和传感器故障识别概率。仿真结果表明,本文算法能有效提高目标跟踪精度。     

纯方位观测的航迹不变量目标跟踪算法

针对单站纯方位观测系统的目标跟踪问题,提出了一种新的单站纯方位目标跟踪算法．通过新提出的余切关系定理,解决了单站纯方位观测的非线性问题．推导了目标航向角估算公式及目标航迹的不变量,利用这个不变量估计目标方位．针对多站纯方位异步观测的目标跟踪问题,提出了一种新的双站纯方位异步观测目标跟踪方法,利用两个观测站与目标的几何关系估计目标位置．仿真实验表明,本算法能有效地实现纯方位目标跟踪．     

水下动目标纯方位被动跟踪仿真研究

对矢量传感器被动跟踪系统的性能作了仿真分析.介绍了具有方位估计功能的二元浮标阵用于跟踪水下动目标的模型,并描述了跟踪精度的空间分布.对于具有强机动特征的轨迹,滑动窗的时间序列平滑优于常见的目标运动分析的状态估计方法.仿真为评价实际使用性能提供了预先估计,冗余阵元使得阵形设计具有灵活性,加权平均可改善跟踪质量.仿真表明,方位估计精度为1°时,被动跟踪性能有可能与主动方式媲美.     

Neural adaptive attitude tracking controller for flexible spacecraft

In this paper,a neural network adaptive controller is proposed for attitude tracking of flexible spacecraft in presence of unknown inertial matrix and external disturbance.In this approach,neural network technique is employed to approximate the unknown system dynamics with finite combinations of some basis functions,and a robust controller is also designed to attenuate the effect of approximation error,more specially,the knowledge of angular velocity is not required.In the closed-loop system,Lyapunov stability analysis shows that the attitude trajectories asymptotically follow the reference output trajectories.Finally,simulation results are presented for the attitude tracking of a flexible spacecraft to show the excellent performance of the proposed controller and illustrate its robustness in face of external disturbances and unknown dynamics.     

平方根滤波及其在目标跟踪方面的应用

在主流非线性滤波算法中,诸如扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波都包含状态协方差矩阵的传递,这在滤波器更新步骤经常引起协方差矩阵失去正定,从而引发滤波器失效.平方根滤波可以降低这种数值误差的影响.基于协方差更新的Joseph形式,给出一种更简洁的平方根扩展卡尔曼滤波算法.同时将此滤波器和平方根Unscented卡尔曼滤波器应用于再进入飞行器的目标跟踪问题,仿真结果表明这种应用是有效的.     

非线性关联大系统的控制器设计

对一类由Takagi-Sugeno双线性模型描述的带有时变时滞的非线性关联大系统,研究了其分散状态反馈控制问题.根据Lyapunov稳定性分析理论和并行分布补偿算法,导出了闭环关联大系统时滞相关渐进稳定的充分条件,该条件比现有结果具有更小的保守性.设计出了相应的分散模糊控制器,并将其转化成为一个受线性矩阵不等式约束的凸优化问题.     

事件触发机制下的工业过程多速率模型预测控制方法

随着工业互联网的发展,为避免网络拥塞,控制系统正在由时间触发向事件触发控制方向发展。本文针对一类多速率工业过程,将模型预测控制与提升技术和事件触发技术相结合,提出了事件触发机制下的多速率模型预测控制方法。该方法首先采用提升技术解决多速率问题,进而采用模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)方法设计控制器以跟踪设定值;在此基础上,设计保证系统稳定的事件触发机制,使控制器仅在违反触发机制时更新。通过对典型工业磨矿过程仿真实验来验证本文所提方法的有效性,结果表明所提方法能够有效减少信道资源的占用和计算负载,为工业互联网环境下工业过程控制器设计提供了新的方法。