Pearson杂波背景下基于模糊积累的距离扩展目标检测

研究Pearson分布杂波背景下基于模糊积累的距离扩展目标检测方法性能。推导出将观测值映射到虚警空间的隶属函数,分析了模糊代数积、模糊代数和两种积累方法的性能,并与二进制积累方法进行了比较。仿真结果表明Pd=0.5时模糊代数和积累、模糊代数积积累较二进制积累方法可分别获得广义信杂比约10dB和6dB的性能改善。

具有终端角度约束的自主水下航行器鲁棒制导律

针对具有末端角度约束的自主水下航行器（Automatic Underwater Vehicle,AUV）的制导问题,提出一种变结构导引方法。综合考虑自主航行器与目标的交会几何关系,采用近似零化视线角速度和随距离接近末端角度快速收敛向约束要求的准则,设计滑模控制器,实现对视线角速度和末端角度的控制。仿真证明了设计的制导算法可以实现水下自主航行器在具有末端角度约束条件下与目标的高精度交会,系统对目标机动具有较好的鲁棒性。

一种拟人智能控制的控制律定量方法

拟人智能控制是基于对被控对象物理分析,采用广义规约得到定性控制律的控制理论,但是在定性控制律定量化的方面还存在着一些不足。本文提出一种参数寻优的方法,将控制的一般规律引入到遗传算法中去,启发搜索的过程,进而加速算法的收敛,实现拟人智能控制的定性控制律的快速定量化。

基于有序统计和自动删除平均的恒虚警检测器

为了增强检测器对干扰的鲁棒性,基于有序统计(OS)方法和自动删除单元平均(ACCA)方法提出一种新的恒虚警检测器(MOSAC),其前沿和后沿滑窗分别采用OS和ACCA产生两个局部估计,然后取二者的和作为背景功率水平估计,从而设置自适应检测门限。在Swerling Ⅱ型目标假设下,推导出MOSAC在均匀背景下虚警概率Pfa的解析表达式,并与其它现有方案进行了比较。仿真结果表明MOSAC在均匀背景及多目标和杂波边缘引起的非均匀背景中,均具有较好的检测性能。在杂波边缘引起的非均匀背景中,虚警尖峰比MOSCM减少了一个数量级,并且样本排序时间只有OS和ACCA的1/2。

一种新的基于CM和CA的恒虚警检测器

文中基于删除平均(CM)方法和单元平均(CA)方法,提出了一种新的恒虚警检测器(CMCAGO-CFAR)。它采用CM和CA方法产生两个局部估计,再取二者的最大值作为背景噪声功率水平估计。在SwerlingII型目标假设下,文中推导出CMCAGO-CFAR在均匀背景下虚警概率Pfa和检测概率Pd及多目标环境下检测概率Pd的解析表达式,并与其它方案作了比较。分析结果表明CMCAGO的优势主要体现在非均匀背景中,它在杂波边缘的虚警控制能力明显优于OS,对多目标干扰也呈现了较好的鲁棒性,它以均匀背景中较小的代价换取在多目标干扰情况下检测性能的较大提高。

基于无偏最小方差估计算法的分布式CFAR检测

为了提高分布式CFAR检测的性能,文中研究采用无偏最小方差估计(UMVE)CFAR作为局部检测器的分布式CFAR系统。文中推导出采用"与"融合和"或"融合准则时分布式UMVE-CFAR的目标函数和参数优化方程。并将其与CA,OS等经典分布式CFAR检测进行了性能比较,结果表明,分布式UMVE在均匀背景和多目标环境下具有比分布式OS更好的性能,在杂波边缘环境中的性能则稍逊于分布式OS-CFAR。

不对称欠驱动水面机器人事件触发全局渐近镇定控制

本文研究了不对称欠驱动水面机器人事件触发全局渐近镇定控制问题.首先,引入坐标变换将系统全局渐近镇定控制问题转化为变换后模型欠驱动子系统的全局渐近镇定控制问题,利用周期时间函数构造时变辅助变量提出了一种时变连续的镇定控制律,并结合切换门限事件触发机制设计实际的事件触发推力与力矩控制输入使闭环系统全局渐近稳定.所提出的方法仅在系统满足触发条件时对控制器进行更新,能够节约系统资源以及减少执行器操纵次数,同时不会降低原有的控制品质.最后,通过仿真验证了所提出方法的有效性.