欠驱动水下航行器三维直线航迹跟踪控制

针对欠驱动水下航行器的三维直线航迹跟踪控制问题,基于虚拟向导建立了三维航迹跟踪误差模型,采用反馈增益反步法设计航迹跟踪控制器,通过合理选择控制器参数消除了部分非线性项,与传统反步法设计相比简化了虚拟控制量的形式,并且能够避免基于视线法设计导引律时存在固有奇异值点的问题.基于李雅普诺夫稳定性理论分析了闭环跟踪误差系统的渐近稳定性.最后将设计的控制器应用于欠驱动水下航行器进行仿真实验,结果表明控制器具有精确的三维航迹的跟踪能力,并对外界干扰和模型参数不确定性具有较好的鲁棒性.     

水声环境特征参数并行预报方法研究

随着水声装备的快速发展,其性能发挥与海洋环境的耦合越来越紧密,如何为水声传感器提供长时间、大范围、精细化水声环境参数信息,对优化水声传感器设计,充分发挥其探测性能,实现海洋环境与传感器性能发挥的最佳匹配具有重要意义。利用MPI并行编程环境开发了水声环境特征参数并行预报程序,实现了水声环境特征参数的快速预报,针对并行程序存在的任务负载不均衡问题,分析了造成负载分配不均衡的原因,给出了性能优化的策略和方法。测试结果表明,优化后的并行程序,负载均衡问题得到了有效改善,计算时间大幅缩短,大大提升了水声环境参数预报能力。     

水中柱面宽带近场声全息技术的实现

基于声强测量的宽带声全息技术(BAHIM)是由近场声全息(NAH)领域脱颖而出的一项新技术,它由全息面上互相垂直的2个切向声强分量计算出全息面上的复声压相位,得到全息面上复声压,再进行NAH处理.针对水中圆柱体的噪声源识别问题,给出了该方法在柱体中运用的基本原理,推导了全息重构公式在有限空间范围上的离散算法,对算法实现和滤波等关键技术进行了研究,并利用所编制的程序进行了仿真验证.该文的研究为BAHIM技术应用于在水中柱体辐射声场的重建噪声源识别和定位提供了方便.     

水下机器人故障诊断方案

为了提高水下机器人传感器系统的故障诊断能力,依据小波变换基本理论和线性平滑原理,在分析水下机器人传感器三种故障形式的基础上,提出了相应的故障诊断方法,并进行了信号奇异性分析,探讨了小波基选择的一般标准。通过对海上试验结果分析表明,可以通过高层小波变换来区分噪声信号和突变信号,很好地解决了定位声纳输出振荡的问题,验证了所提方法的有效性与可行性。     

水下电视在西泉眼水库溢洪道水下检查中的应用

使用水下电视系统对哈尔滨市西泉眼水库溢洪道及附属结构进行了检查,查明了表面混凝土受冲蚀磨损和骨料出露情况,为水库溢洪道整体评价和管理提供了可靠的依据。实际应用表明,水下电视是进行库区水下结构损伤检查和安全评价的有效手段。     

基于卡尔曼滤波的水下近距目标运动分析

为跟踪水下近距目标,设计采用被动声纳平台获得目标的方位数据,用扩展卡尔曼滤波算法对测量数据进行目标运动分析来实现.建立了目标相对观测平台在固定深度做直线运动时的理论模型,针对非线性测量方程,采用雅可比矩阵来近似处理.采用标准卡尔曼滤波进行了实例仿真.结果表明,该方法将估计误差控制在8%以下,并有较好的稳定性.     

作为水下电源的金属半燃料电池

以金属(镁、铝等)为燃料,以过氧化氢或海水中溶解氧为氧化剂的金属半燃料电池是一类特殊的燃料电池,具有比能量高,放电电压稳定,存储寿命长,无生态污染以及机械充电时间短等优点,是极佳的水下电源。阐述了作为水下电源的金属半燃料电池的国内外研究进展、存在的问题及今后的研究方向。     

应用SPH方法模拟近水面爆炸

应用无网格光滑粒子法对近水面爆炸问题进行了数值模拟,模拟再现爆轰产物、水以及空气多种介质间的相互作用过程。相对于传统的基于网格的数值方法,SPH方法的无网格、Lagrangian性质能够自然、简单地处理爆炸产生的大变形、多介质作用等问题。通过自编程序,选用有效合理的SPH理论方法再现了近水面爆炸的复杂物理现象,定性分析了近水面爆炸的密度和压强的分布情况。通过数值模拟,近水面爆炸的复杂物理现象得到了合理再现,同时验证说明了光滑粒子法能有效地对可压缩多介质流进行计算模拟。     

移动计算系统中的自适应位置更新策略

移动计算系统中一个很重要的问题就是管理移动客户机的实时位置.在现有商业的移动计算系统中,采用一种两层的体系结构.这种两层的结构不具有可扩展性,因而不能适应具有大量移动用户的新型移动计算应用.人们提出了一种新的层次结构的位置数据库结构,系统中的位置数据库组成一个树形结构以方便移动用户位置查找.尽管这种结构把位置更新及查询的任务在系统中的所有位置数据库中进行了分摊,它也有其自身的弱点:位置更新的代价较大及位置查询的延迟较长.研究了树形位置数据库结构中的位置更新策略,给出了一个位置变更的阈值计算方法,以使得位置管理的代价最少.     

结合显著特征与运动目标滤除的动态场景识别

针对存在运动目标的动态环境,提出一种基于动态目标滤除思想的显著特征提取方法,据此实现基于局部图像特征的场景识别。首先简要介绍基于局部显著图像特征的场景识别方法,然后提出了带动态目标滤除思想的显著特征提取框架,并详细讨论了运动目标检测及提取的实现。实验结果和分析表明,该方法能够有效地过滤环境中的运动目标,提高场景识别的精度。