一种适用于机载数据融合的改进时间对准算法

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对机载多传感器数据融合的时间对准算法进行了研究,对时间不同步导致的对准误差进行了理论分析.在此基础上,为提高内插外推的精度,对数据时间差异很大的时间对准问题提出了一种改进的分段线性插值算法.对红蓝对抗场景下的数据链与机载火控雷达的数据融合处理进行了仿真分析,仿真结果表明该算法对机载多源数据融合处理具有良好的适应性.
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认知雷达网系统已被证实在多目标跟踪方面具有显著优势.提出了一种基于后验克拉美罗下界(PCRLB)的带宽与驻留时间联合分配算法.首先分析、构建了带宽、驻留时间与目标跟踪精度的影响关系模型,设计了基于PCRLB的带约束优化目标函数,利用粒子群算法(PSO)实现对驻留时间与带宽的联合分配.仿真结果证明,与平均分配资源相比,所提方法不仅能节约系统的时间和带宽资源,而且改善了雷达的跟踪性能.
为了解决四旋翼飞行器轨迹跟踪中状态量收敛速度慢、易发散等问题,提出了一种双环混合有限时间控制策略.根据Newton-Euler方程推导出四旋翼的动力学模型,再根据时间尺度原理将其分为内外两个控制环.外环采用有限时间控制策略来加快三轴位置量与偏航角的收敛速度;内环采用快速非奇异终端滑模控制技术来实现姿态角的快速收敛.搭建了四旋翼的虚拟样机,在三维仿真环境下模拟其轨迹跟踪控制效果.由仿真结果可知:与其他两种常见的控制器相比,所设计的控制器的控制精度、鲁棒性以及跟踪效果均最好,并且能较好地满足四旋翼轨迹跟踪控制
矢量跟踪技术是卫星导航接收机最有前景的信号跟踪技术之一,在传统的导航接收机中,通常先由锁相环完成载波跟踪,再采用最小二乘法或者卡尔曼滤波器完成导航信息估计.矢量跟踪接收机采用一个统一的卡尔曼滤波器完成信号的跟踪和导航信息估计,具有更好的信号跟踪能力.为了进一步提升矢量跟踪接收机的导航精度,提出一种基于图优化的矢量跟踪接收机方法,该方法采用图优化代替卡尔曼滤波器.与卡尔曼滤波器相比,图优化将矢量接收机滤波器的状态方程和量测方程作为约束信息,通过列文伯格-马夸尔特法求取约束方程的最优解来获得导航信息的最优估计
针对复杂装备建立效能评估指标体系的难题,引入了一维卷积神经网络模型,构建了多形态卷积核并行处理框架;从多个观测角度自适应学习装备原始运行数据,再对数据蕴含的特征加以整合,进而建立新的效能评估指标体系,避免了主观因素和计算难度的束缚,为研究效能评估智能化方法奠定了基础.
针对信息物理系统遭受虚假数据注入攻击和有限通信带宽等问题,提出一种鲁棒安全事件触发滑模控制方法.首先,利用异常检测机制的阈值信息,获取虚假数据注入攻击的上界信息.然后,引入事件触发机制,并结合估计的攻击上界信息,设计鲁棒安全事件触发滑模控制方法.利用李雅普诺夫稳定性理论证明所提方法的有效性,并证明设计的方法不存在芝诺现象.最后,仿真实例表明本研究设计方法能以最小事件触发次数确保系统安全稳定运行,节约了通信资源.
为了提高某随动负载模拟器响应的快速性和准确性,对其进行神经网络滑模控制研究.结合伺服系统的模型,通过非奇异终端滑模控制器对其非线性动态变化做出响应.采用非线性量化小脑模型神经网络控制器输出补偿滑模控制器输出,用梯度下降法更新其权值.非线性量化小脑模型神经网络控制器的泛化能力强、收敛速度快,结合非奇异滑模控制器的鲁棒性强等优点,可以有效降低负载模拟器中非线性因素的影响.仿真实验表明,此方法可以保证系统的稳定性,加快动态响应的速度,提高控制精度.
提出一种将变权理论和云模型相结合的任务风险评估方法;针对遂行任务中可能出现的极端值会造成评估结果偏差的情况,构建区间变权函数,建立风险因素数据归一化标准;针对传统云模型在风险评估中期望Ex对评估结果产生的过强影响作用,采取区间形式进行弱化,并根据属性数学理论改进区间云模型数字特征确定方法;实例验证方法的合理性和有效性.
针对存在未建模动态和随机干扰等因素影响下的机械臂轨迹跟踪控制问题,提出了一种新型非奇异固定时间滑模控制策略.首先,利用凯恩方程和虚功原理,推导了n自由度机械臂的动力学方程;然后,由固定时间稳定理论设计了新型固定时间滑模面,结合6R机械臂的凯恩动力学模型,针对机械臂的模型参数不确定性和外界干扰,设计了非奇异固定时间滑模控制器,并基于Lyapunov理论证明了系统的稳定性;最后的数值仿真表明,所设计的控制器能保证系统状态的收敛不依赖于初始条件,并具有更快的收敛速率和更短的收敛时间以及良好的鲁棒性.
针对传统的核相关滤波跟踪算法缺乏处理目标存在遮挡情况的能力,提出了遮挡判断指标以及模型自适应更新的改进算法.首先通过最大响应值和低响应点个数两个指标综合判断是否存在遮挡,然后自适应调整模型学习率,解决了存在遮挡时不能准确跟踪的问题.在OTB2015数据集中选取存在遮挡的图像序列验证了算法的性能,相比传统的核相关滤波算法对遮挡情况下的跟踪,精确度提高了15.12%,成功率提高了14.7%.实验结果表明改进后的算法在存在遮挡时能够准确跟踪目标,具有更高的准确率和鲁棒性.
利用自适应动态规划算法,研究了带有扰动的导弹自动驾驶仪系统的鲁棒最优控制问题.首先,设计了非线性扰动观测器估计系统中的未知扰动;接着,考虑一类积分滑模面,根据扰动观测器的输出,设计积分滑模控制器,使得系统沿着滑模面进入滑动模态运动;然后,针对等效滑动模态系统,设计带有新权值更新律的评价网络,利用自适应动态规划技术自适应学习最优控制律,通过Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性和权值估计值的收敛性;最后,运用导弹自动驾驶仪系统验证了算法的可行性和有效性.