基于鲁棒控制的三自由度直升机半实物仿真实验

针对三自由度直升机系统实验过程中受到外界干扰具有不确定性的问题,设计一种基于鲁棒控制的三自由度直升机半实物仿真实验方法。通过建立三通道姿态运动的动力学模型,利用鲁棒控制方法设计控制律,进行仿真实验,并将鲁棒控制程序用于直升机系统实物,利用H∞控制理论设计鲁棒控制算法进行半实物仿真实验。实验结果表明：仿真实验和半实物仿真实验均能较好地控制直升机姿态,系统模型存在不确定性或外界干扰不明确时,鲁棒控制算法仍能使姿态控制系统稳定并满足预期要求。     

基于迭代无偏有限冲击响应滤波的共轴跟踪技术研究

为了有效提升光电跟踪系统的跟踪精度,提出一种共轴跟踪改进方案。采用迭代无偏有限冲击响应（UFIR）滤波算法来替代传统卡尔曼滤波（KF）算法,进行系统状态估计与预测。迭代UFIR滤波算法由于不依赖噪声先验统计信息,可有效克服传统KF算法的不足,在噪声统计信息未知时能保持理想的预测精度,从而使改进后的系统在实际工况下仍能达到较高的跟踪精度。分别进行了迭代UFIR算法和KF算法对比的单元仿真实验,以及采用两种算法的共轴跟踪系统对比仿真实验,实验结果验证了理论分析的正确性,表明在噪声统计信息无法事先准确获得的实际工程应用中,基于迭代UFIR滤波的共轴跟踪改进方案较基于KF算法的传统方案鲁棒性更强,具有更大的应用潜力。     

小型航空器光学复眼仿真测试系统设计

为支持光学复眼早期构型设计验证与前端(光学图像采集部分)、后端(图像处理部分)平行开发,本文设计了一种航空器光学复眼仿真测试系统。该系统由视景仿真子系统、复眼仿真子系统、仿真管理子系统、航空器飞行仿真子系统四部分组成,以光学复眼的信息处理机为被测实物对象,具备复眼图像仿真、飞行仿真、算法软件测试等功能。通过测试实验,该仿真测试系统的图像仿真几何精准度、图像注入信息处理机的实时性、仿真闭合回路的完整性得到验证,能为研究者评估复眼构型设计、优化图像处理算法、测试算法软件提供工具支撑。     

分布式多传感器多目标航迹关联处理算法研究

系统综述分布式多传感器多目标航迹处理的4种算法：序贯航迹关联算法、最近邻域航迹关联算法、K近邻域航迹关联算法,以及修正的K近邻域航迹关联算法。对这些理论方法用MatLab仿真进行理论分析实验,实验结果证明其具有可行性。     

基于神经网络线性系统的速归辨识

本文提出了一种基于神经网络的系统辨识方法，给出了有效的基于最速下降法的神经网络学习算法。经过仿真实验表明，这种训练出的模型能有效地进行系统辨识。     

基于神经网络线性系统的递归辨识

本文提出了一种基于神经网络的系统辨识方法，给出了有效的基于最速下降法的神经网络学习算法。经过仿真实验表明，这种训练出的模型能有效地进行系统辨识。     

模糊控制与神经网络相结合的预测研究

针对模糊控制与神经网络的特点，提出了一种新的将模糊逻辑与神经网络相结合的方式，即模糊神经网络，同时给出了有效的算法；该算法训练速度快，预测精度高，并且用仿真实验验证了该模糊神经网络对混沌系统具有很好的预测性能。利用该模糊神经网络对一维Logistic map标准混沌系统进行了预测仿真实验，同时，与一般的神经网络进行了对比，讨论了该模型对被噪音污染的混沌数据的处理能力。     

毫米波/红外复合制导目标融合跟踪算法

航迹融合是多传感器信息融合的一个重要环节,关系到信息融合结果的精确性。文章研究了简单加权、互协方差两种航迹融合算法。针对毫米波与红外传感器的情况,在部分反馈基础上,给出了一种基于环境变量的融合跟踪算法,并通过仿真实验证明了算法在保证跟踪性能的同时,提高了系统的抗干扰性能。     

编队协同作战中目标综合识别技术

根据美军协同作战系统(CEC)的思想,首先对舰艇编队协同作战目标综合识别系统做了定义,接着,详细描述了系统的组成和体系框架,研究了系统的算法及处理流程,最后,基于加权证据合成的时域空域目标识别算法进行了系统仿真实验,验证了系统算法的有效性。     

目标跟踪中两种非线性滤波算法的对比研究

在处理目标跟踪等动态系统实时估计问题中,通常采用EKF作为状态估计方法提高估计精度.由于EKF进行非线性估计存在一些缺陷,将系统进行线性化近似存在估计误差,从而影响目标跟踪的精度.为了获得更高的估计精度,介绍了两种新的非线性滤波算法,即unscented卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法.分析了UKF和PF算法的原理和算法实现,对两种算法的适应性进行了比较.通过目标跟踪仿真实验,表明粒子滤波算法估计精度比UKF算法高,但是计算量却相对较大.