北京冬季低层大气O_3垂直分布观测结果的研究

给出了 2 0 0 1年 2月 2 6～ 2 8日在北京市方庄小区用系留气艇观测大气边界层O3垂直分布的结果。结合相关资料 ,对边界层O3的变化机制进行了初步分析。研究表明 ,冬季边界层O3主要受边界层气象条件、尤其是逆温层的影响比较大。在逆温层以下O3都维持极低值分布 ,超过仪器所能观测的最低极限。在逆温层向自由大气过渡的高度区域 ,O3浓度明显的梯度变化与风速垂直切变有关。观测还表明冬季城市市区大量排放的氮氧化物。

具分布观测的年龄相关的种群扩散系统生育率控制的非线性问题

本文讨论了具分布观测的年龄相关的种群扩散系统最优生育率控制的非线性问题,证明了系统解的存在唯一性和最优生育率控制的存在性,得到了控制为最优的一阶必要条件及其由偏微分方程组和变分不等式组成的最优性组,并进而建立了最优生育率控制的反馈表达式。这些结果可为种群扩散系统中的最优控制问题的实际研究提供理论基础。

多体线性系统一致性分布观测控制器设计

现有跟踪自治线性领导者系统的一致性算法在领导者带有控制输入的情况下会有较大的跟踪误差,因此设计了一种在切换网络条件下,针对领导者、跟随者均为一般线性系统的多体一致性分布式观测器与控制器。设计使用邻近节点的局部信息状态,通过构造分布式观测器来重构领导者系统的参考状态与控制激励,并使用各跟随节点的观测值构造控制器来完成对领导者的一致性控制。此外,轮式机器人编队控制实例说明了该算法在跟随节点需要保持可变相对状态偏差条件下的应用方法,仿真结果验证了算法的有效性。

基于自适应分布式滤波观测器的多智能体系统编队控制

本文考虑了全局指令系统输出信息受到信道扰动情况下线性多智能体系统的编队控制问题.首先,基于协作式输出调节理论框架对线性多智能体系统的编队控制问题进行数学建模.其次,针对受到信道扰动的全局指令系统输出信息,提出了一类基于受扰输出的自适应分布式滤波观测器,在降低网络信息交换量的同时消除扰动的影响.最后,设计了输出反馈确定等价控制律,解决了线性多智能体系统的分布式编队控制问题.给出了数值仿真结果检验控制性能.

基于分布式扩张状态观测器的多飞行器编队控制

为使飞行器群按照期望队形飞行,提出“领导-跟随”架构下的编队控制方法.首先设计分布式扩张状态观测器,从而跟随者能估计虚拟领导者的位置与速度;然后根据观测器输出以及期望队形中的相对位置关系,计算跟随者的期望位置,给出基于动态面控制的位置跟踪控制律,跟随者可跟踪期望位置.借助Lyapunov稳定性理论证明了所设计方法的稳定性,并通过数值仿真验证了其有效性.分布式扩张状态观测器仅需获取虚拟领导者位置的观测值即可同时估计虚拟领导者的位置与速度;该编队控制方法可使队形在空间中的指向与虚拟领导者速度保持一致.

天基分布式无源探测的空间多目标跟踪方法

针对巨型星座群等空间非合作目标实时跟踪难题,提出一种天基分布式协同无源探测的多目标跟踪方法。首先,建立了地球非球形J2项摄动和大气阻力摄动条件下的轨道动力学模型,并建立了星载的单位视线矢量测量模型。然后,建立了基于势均衡概率假设密度滤波的多目标跟踪算法,并采用高斯混合方法求得多维积分的近似封闭解,降低算法的计算复杂度,以解决星载实现问题。接着,设计了多平台多目标跟踪交互的一致性信息融合方案,引入标签进行目标区分,减少不同平台之间信息传递与融合带来的计算匹配问题,并使用一致性信息滤波进行信息融合。最后,以某星座局部区域的15颗轨道相近的星座卫星作为跟踪目标,对所提方法进行仿真实验验证。仿真结果表明所提方法有效,跟踪性能比传统方法提升了约60%,在协同构型不奇异情况下跟踪的位置误差在5 km以内。

集合KALMAN滤波和最优插值方法在不同观测分布的比较理想试验

目前一种比较流行并且可行的同化方法-集合Kalman滤波(EnKF)能够计算依赖于流的误差统计量。理论上,EnKF能够比最优插值、三维变分等更准确地计算误差统计量,能更好地融合背景场和观测场的信息。作者利用二维平流扩散方程经过10天的同化循环,比较不同观测分布的情况下EnKF和最优插值(OI)的模拟能力。理想试验结果显示,随着观测分布密度的减小,尤其是当观测的分辨率大于OI估计的相关尺度时,集合Kalman滤波的结果比最优插值有更明显的改进。

自校正分布式观测融合Kalman滤波器

对于带未知噪声统计和带具有相同右因子的观测阵的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法可得到一个等价的融合观测方程。该文应用现代时间序列分析方法,基于新息模型参数的在线辨识,可估计未知噪声方差,进而提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器。在新息模型参数估计是一致的和观测数据是有界的假设下,该文证明了自校正Kalman滤波器收敛于当噪声统计已知时的全局最优融合Kalman滤波器,因而它具有渐近全局最优性。最后给出了一个4传感器跟踪系统的仿真例子并验证了其有效性。

带有观测器的广义多智能体系统二分一致性

本文研究了带有观测器的广义多智能体系统的二分一致性问题.根据符号图的特性,提出了一种基于广义观测器的分布式二分一致性控制协议.以广义系统稳定性理论和代数图论为主要研究工具,分析并得到了广义多智能体系统实现二分一致性的充分条件.利用广义观测器的相对和绝对信息设计了两种新的二分一致性控制协议.数值仿真验证了理论结果的准确性和有效性.

航海观测误差分布的研究

本文提出一种新的航海观测随机误差分布的模型,称为航海综合分布NSD(a,b,c)。该误差分布除了能较好地反映出航海观测中经常出现的正态分布误差外,还能有效地体现航海观测中难以避免存在着的均匀分布和阶段分布误差,是一种综合性的误差分布。

分布式气象综合观测系统网络通信应用技术的研究

随着时代的进步和发展,当前在气象观测领域也实现了相应观测技术的优化和提升。结合现状来说,在当前的气象综合观测工作开展上,通过引入网络通信应用技术,能够促使在气象综合观测工作开展上,取得较为出色的综合观测效益。本文在观点研究的过程中,立足当前分布式气象综合观测系统网络通信应用技术的现状出发,了解技术应用的价值和意义,以及当前在实现网络通信技术到分布式气象综合观测系统引入中的问题,并结合问题给出了相应的问题改善措施。通过本文的观点分析,希望能够为分布式气象综合观测系统实现网络通信技术的科学、高效应用提供一些经验分享和借鉴。

基于Bayes估计的离散Kalman滤波相关观测融合

针对带相关观测噪声和带不同未知观测函数的多传感器离散系统,在已有的融合算法基础上提出了基于Bayes估计的加权最小二乘(Bayes estimation weighted least squares,BYEWLS)分布式融合Kalman滤波算法。该方法充分利用未知参数的验前信息,以风险函数为评价指标,证明了BYEWLS融合算法优于WLS融合算法,针对BYEWLS融合算法是有偏估计,提出了在线消除偏差的方法。分布式融合算法减少了计算负担,提高了融合精度,便于实时应用。最后通过仿真例子验证了该方法的有效性和理论分析的正确性。

基于Hall和GMR的多传感器融合方法及实现

目前霍尔传感器(Hall)和巨磁阻(GMR)传感器均广泛地应用于电力系统电流测量。为同时发挥二者的优势、降低各自的局限性,在分析Hall和GMR的温度特性、噪声特性和被测电流范围的基础上,提出了一种基于Hall和GMR的多传感器融合方案。在定义GMR和Hall的灵敏度差值ΔS基础上,将被测电流i和灵敏度差值ΔS构成的融合域划分为四个域,在域Ⅱ采用多传感加权观测融合Kalman滤波算法,将Hall和GMR的观测量和观测噪声融合后与状态方程联立进行Kalman滤波;在域Ⅰ采用数据加权融合最优权值分配的方法,给Hall的测量数据赋予较大权值,GMR的测量数据赋予较小的权值;在域Ⅲ,权值分配情况相反,各域之间可实现数据融合的平滑过渡。基于多传感器融合方法,设计了一种组合式闭环电流传感器,包括磁芯、电路部分设计及仿真。仿真和样机实验结果表明,在域Ⅱ时多传感器融合值与真实值的均方根误差低至0.004;在域Ⅰ、Ⅲ时电流测量的相对误差E_(i)均在0.255%以下。与单一传感器相比,多传感器融合的方法使组合式传感器测量电流范围增大,适用于温度变化范围较大的场景,电流测量精度及可信度更高。

构建天地一体化的全球对地观测系统——三次国际地球观测峰会与GEOSS

为深入认识地球系统,提高国家、地区和全球应对突发事件的能力;为解决人类社会发展中所面临的资源环境危机,增进人类的健康、安全和福祉;通过广泛的国际合作,构建综合、协调、持续的全球对地观测系统是实现上述目标的有效途径且已成为国际社会共识。通过对近两年来3次国际对地观测峰会概况的介绍和分析,阐述了分布式全球对地观测系统(GEOSS)的目标、范围、社会效益、技术方法和运作机制等内容。强调GEOSS成功的关键因素之一取决于其参加者能否接受并执行系统的互操作规程与统一的数据标准,以实现全球范围的数据资源共享。

基于观测器的多智能体网络leader-following编队控制

主要研究了leader-following多智能体网络的分布式编队问题。假设多智能体网络中的每个follower不能实时得到leader的信息,针对每个follower设计相应的分布式观测器。考虑了无时延的切换拓扑多智能体网络和存在时变时延的固定网络两种情况。利用Lyapunov稳定定理,给出了系统稳定和控制协议有效的充分条件。最后,给出了数字仿真结果以验证所设计协议的有效性,即followers形成所要求的编队并且与leader达到速度一致。

基于协同估计的三维多导弹博弈制导律

针对三维空间中多导弹协同拦截机动目标的挑战,基于广义零控脱靶量概念,提出一种新的多导弹协同博弈性能目标函数和分布式抗饱和扩张状态观测器。首先,建立一个三维多导弹拦截机动目标的非线性模型,并提出了一种精确的零控脱靶量计算方法。基于此方法,构建了多导弹协同拦截的博弈性能目标函数,并设计了基于信息融合理论的分布式抗饱和扩张状态观测器对机动目标的机动加速度进行协同估计。最后采用了哈里斯鹰粒子群优化算法来计算制导指令,旨在以最优的燃料消耗实现最优的拦截效果。通过对4种不同交战场景的仿真实验,验证了该协同博弈制导律的优越性和有效性。

基于观测器的离散互联系统的故障诊断

研究了一类不确定离散互联系统的故障诊断问题。将改进的快速自适应估计（FAFE）算法应用到了离散互联系统的故障估计中,设计了分布式故障观测器。由于采用了改进的FAFE算法,在设计过程中可以避免计算原来FAFE算法需要的约束条件,从而解决了系统中带有不确定参数时这种约束条件难以计算的问题。同时改进的FAFE算法可以保持原来算法的精度。基于H∞鲁棒稳定性理论,证明了观测器的故障估计误差和状态估计误差是鲁棒稳定的且满足H∞性能指标。最后,在仿真中考虑了多个故障情形,并通过实例证明了本理论和方法的正确性。

TEROS:雷暴高能辐射观测系统的设计与实现

为获取雷暴高能辐射的强度、能量及时间等信息,本文设计了一套基于双通道闪烁体探测器的分布式雷暴高能辐射观测系统.该系统由远程终端单元和高能辐射探测单元组成,基于本底放射性统计涨落实现了短爆发事件的在线识别,并可通过累积能谱数据离线检索γ射线辉光事件,具有测量能量范围宽、抗干扰能力强、易组网等特点.利用碘化钠闪烁体探测器建立的国内首个分布式雷暴高能辐射观测系统在人工引雷试验中得到应用验证,在全部5次人工触发闪电的22次先导/回击过程中,捕获到17次高能辐射事件.试验结果表明该系统具备复杂电磁环境下的雷暴高能辐射在线监测与数据采集能力,将为本领域研究持续提供观测资料,推动国内高能大气物理研究的发展.

兰州地区公路网交通量观测点布设研究

阐述地区公路网交通量连续式观测站和间歇式观测点布设的基本方法 ,并结合兰州地区公路网交通量观测点布设实例提出交通量观测点布设方案的评价指标体系及评价方法。

基于贝叶斯估计的加权最小二乘分布式融合

针对不同观测矩阵加权最小二乘算法没有考虑到模型参数本身信息的共同缺点,提出基于贝叶斯估计的带不同观测矩阵的加权最小二乘分布式(Bayes Estimation Weighted Least Square,BEWLS)融合Kalman滤波算法。该方法首先采用推广的离散卡尔曼滤波对非线性系统线性化,然后在考虑模型参数本身的先验信息条件下,采用基于贝叶斯(Bayes)估计方法对Kalman滤波算法的观测方程进行加权最小二乘融合。BEWLS融合算法减少了计算负担,提高了融合精度,便于实时应用。理论和仿真证明:BEWLS融合具有优越性。