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PBL法在“MCU技术及课程设计”中的教学探索
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作者 陆科林 彭纪程 +2 位作者 王乾帅 符启恩 薛磊 《机械设计与制造工程》 2023年第10期126-128,共3页
在工业机器人成为智能制造重要支撑设备的情况下,培养MCU领域的优秀人才至关重要。针对“MCU技术及课程设计”课程实践性较强的特点,结合该课程的教学现状,分析了目前教学过程中存在的问题,并基于PBL教学方法提出了对应的解决方案。介... 在工业机器人成为智能制造重要支撑设备的情况下,培养MCU领域的优秀人才至关重要。针对“MCU技术及课程设计”课程实践性较强的特点,结合该课程的教学现状,分析了目前教学过程中存在的问题,并基于PBL教学方法提出了对应的解决方案。介绍了“MCU技术及课程设计”的教学实践,探索了PBL教学方法在该课程中的应用。具体介绍了课程教学体系设置、基于PBL的教学案例设计,以及PBL教学法在实施中需要注意的问题等。 展开更多
关键词 智能制造 机器人工程 基于问题的学习 单片机 混合信号处理器
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一种基于信息融合的天线罩误差斜率估计方法 被引量:1
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作者 董航 陆科林 +2 位作者 金冰煜 李靖峰 杨子涵 《无人系统技术》 2021年第5期42-52,共11页
针对雷达制导过程中导引头天线罩斜率的在线估计问题,提出一种基于信息融合的在线估计方法。该方法通过设计局部滤波和全局融合算法,构造一种具有“融合-重置”结构的在线估计框架,有效提高了估计精度和容错能力。首先基于现有在线估计... 针对雷达制导过程中导引头天线罩斜率的在线估计问题,提出一种基于信息融合的在线估计方法。该方法通过设计局部滤波和全局融合算法,构造一种具有“融合-重置”结构的在线估计框架,有效提高了估计精度和容错能力。首先基于现有在线估计算法,构造具有多个并行运行子滤波器的局部滤波框架;然后根据各子滤波器的估计均值和协方差,构造全局融合性能指标,基于多种信息融合算法对天线罩斜率进行全局估计;最后利用全局滤波结果对局部滤波器进行反馈重置。仿真结果表明,信息融合方法可以有效提高天线罩斜率的估计精度,降低天线罩误差对制导回路的影响,提高导弹的制导精度。 展开更多
关键词 天线罩误差 自适应滤波 非线性滤波 信息融合 制导控制 雷达导引头
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瞄准误差下间歇机动制导律的能观性增强分析
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作者 张鹏 陆科林 张宁 《战术导弹技术》 北大核心 2024年第2期135-146,共12页
针对瞄准误差下采用比例导引的制导系统能观性弱,而制导信息估计精度低的问题,提出了一种能观性增强的间歇机动制导方法,并通过构造高斯过程模型实现了制导方法的参数优化。基于李导数构造了系统能观性的量化分析指标,使用该指标评估能... 针对瞄准误差下采用比例导引的制导系统能观性弱,而制导信息估计精度低的问题,提出了一种能观性增强的间歇机动制导方法,并通过构造高斯过程模型实现了制导方法的参数优化。基于李导数构造了系统能观性的量化分析指标,使用该指标评估能观性增强方法的有效性,进而利用回归分析方法重构了制导律参数与能观性指标之间的映射关系,确定了可稳定保证制导系统能观性的阈值相关参数。数值仿真结果表明,所提制导方法有效提高了滤波器的估计精度,同时降低了制导系统的脱靶量。 展开更多
关键词 瞄准误差 能观性分析 能观性增强 间歇机动制导 高斯过程回归 脱靶量 蒙特卡洛仿真
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考虑天线罩误差的能观性增强制导律设计方法
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作者 徐浩 陆科林 +1 位作者 符启恩 张宁 《战术导弹技术》 北大核心 2024年第3期84-98,107,共16页
针对雷达寻的导弹导引头存在天线罩误差,而采用比例导引律的制导系统能观性弱,滤波器难以对误差斜率进行准确估计的问题,提出了一种能观性增强的制导律设计方法。对原始经验格拉姆算法进行改进,构造出可对任意指定时刻的能观性进行定量... 针对雷达寻的导弹导引头存在天线罩误差,而采用比例导引律的制导系统能观性弱,滤波器难以对误差斜率进行准确估计的问题,提出了一种能观性增强的制导律设计方法。对原始经验格拉姆算法进行改进,构造出可对任意指定时刻的能观性进行定量分析的数值算法,并提出分段连续策略,使其适用于非连续系统的能观性分析问题。根据能观性分析结果,设计了一种增益可变的改进制导律,该制导律不仅保证了制导系统的能观性,而且消除了间歇机动制导系统的滞环与跳变。进一步对制导系统做精确线性化处理,并利用李雅普诺夫理论分析了该系统的稳定性。仿真实验结果表明,相比于传统制导方法,所提出的改进制导方法增强了系统的能观性,能够在导引头受天线罩误差干扰的情况下取得更小的脱靶量。 展开更多
关键词 天线罩误差 能观性分析 精确线性化 李雅普诺夫稳定性 脱靶量 状态估计
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基于神经网络和无迹卡尔曼滤波融合的天线罩误差斜率估计方法 被引量:1
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作者 虞卞雨萱 陆科林 +1 位作者 符启恩 张宁 《战术导弹技术》 北大核心 2023年第1期121-131,161,共12页
为消除导引头天线罩引入的瞄准误差对制导系统稳定性和精度造成的负面影响,提出了一种基于神经网络和无迹卡尔曼滤波融合的天线罩误差斜率估计方法。考虑先验模型知识,分别建立导引头、自动驾驶仪、弹目相对运动系统和弹体动力学系统的... 为消除导引头天线罩引入的瞄准误差对制导系统稳定性和精度造成的负面影响,提出了一种基于神经网络和无迹卡尔曼滤波融合的天线罩误差斜率估计方法。考虑先验模型知识,分别建立导引头、自动驾驶仪、弹目相对运动系统和弹体动力学系统的动态模型,选取真实视线角、视角和天线罩误差斜率作为状态变量,根据视线角观测值建立测量模型。考虑到模型的不确定性,基于神经网络技术学习非线性滤波模型中的动力学方程,结合无迹卡尔曼滤波技术,根据所学习的代理模型和带噪声的系统量测,对天线罩误差斜率等状态进行实时在线估计。与传统采用非线性滤波技术的天线罩误差斜率估计方法相比,本方法基于数据驱动思想,减少了对精确动力学模型的依赖,能有效消除模型不确定性的影响。与单纯采用离线训练构造的神经网络相比,本方法结合贝叶斯滤波理论,对实时数据具有更强的适应性。经多次仿真实验,证实该方法能够有效控制预测误差,具有较高精度。 展开更多
关键词 天线罩误差斜率 雷达制导 雷达导引头 深度学习 神经网络 数据驱动 无迹卡尔曼滤波
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Event-triggered cooperative target tracking in wireless sensor networks 被引量:3
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作者 lu kelin Zhou Rui Li Hao 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第5期1326-1334,共9页
Since the issues of low communication bandwidth supply and limited battery capacity are very crucial for wireless sensor networks, this paper focuses on the problem of event- triggered cooperative target tracking base... Since the issues of low communication bandwidth supply and limited battery capacity are very crucial for wireless sensor networks, this paper focuses on the problem of event- triggered cooperative target tracking based on set-membership information filtering. We study some fundamental properties of the set-membership information filter with multiple sensor measurements. First, a sufficient condition is derived for the set-membership information filter, under which the boundedness of the outer ellipsoidal approximation set of the estimation means is guaranteed. Second, the equivalence property between the parallel and sequential versions of the setmembership information filter is presented. Finally, the results are applied to a 1D eventtriggered target tracking scenario in which the negative information is exploited in the sense that the measurements that do not satisfy the triggering conditions are modelled as set-membership measurements. The tracking performance of the proposed method is validated with extensive Monte Carlo simulations. 展开更多
关键词 Event-triggered Information filter Set-membership Target tracking Wireless sensor networks
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未知噪声环境下面向末端拦截的递归滤波算法
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作者 金冰煜 陆科林 陆宇平 《战术导弹技术》 北大核心 2021年第2期55-65,共11页
当线性系统的噪声为方差已知的高斯白噪声时,可以通过卡尔曼滤波器得到最小均方误差下的最优状态估计。但在系统噪声统计特性未知的情况下,传统卡尔曼滤波器的滤波精度便会大大降低,甚至发散。针对这一问题,提出一种基于最小二乘法的递... 当线性系统的噪声为方差已知的高斯白噪声时,可以通过卡尔曼滤波器得到最小均方误差下的最优状态估计。但在系统噪声统计特性未知的情况下,传统卡尔曼滤波器的滤波精度便会大大降低,甚至发散。针对这一问题,提出一种基于最小二乘法的递归滤波方法。首先将滤波问题转化为带不等式约束的二次目标函数优化问题;其次利用最小二乘法对噪声协方差进行近似计算;然后得到无需噪声先验知识的递归最小均方误差滤波算法;最后将提出的滤波算法应用于二维末端拦截制导问题中。根据低成本传感器对视线角的不精准测量值,通过该方法对视线角速度进行实时估计,然后构造比例导引律,实现低成本导弹对机动目标的末端拦截。通过与传统卡尔曼滤波器的性能做比较,验证了该递归滤波器对视线角速度的估计精度更高,进而提高了导弹的制导拦截性能。 展开更多
关键词 递归状态估计 未知但有界噪声 最小二乘法 目标跟踪 导弹目标拦截
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