观测卫星不足时的GPS/INS紧组合抗差自适应滤波

常规GPS/INS紧组合抗差自适应滤波只适用于卫星数≥4的情况,且预测残差构造自适应因子要求观测值可靠。针对该局限性,对常规抗差自适应滤波算法做出两点改进:1)采用两步滤波,用第1步常规EKF滤波残差构造第二步抗差算法的粗差判别量;2)在第2步滤波用预测残差构造自适应因子时,剔除异常观测值对应的预测残差和预测残差协方差,以削弱观测异常对自适应因子的不良影响。实验结果表明,常规抗差算法在卫星数4时不适用。常规自适应滤波算法在观测值存在异常的情况下无法正确修正模型异常。改进后的抗差自适应滤波算法在组合系统观测卫星数4且观测值存在异常的情况下,仍能正确修正观测粗差和动力学模型异常,能够达到良好的导航精度。     

自适应窗口的SAR立体影像匹配方法

针对SAR立体影像间几何畸变对影像匹配的影响,该文提出一种自适应窗口的SAR立体影像匹配方法。首先引入外部粗分辨率DEM,根据影像参数和DEM高程精度约束匹配搜索范围。然后采用归一化互相关和测度进行辅影像匹配窗口自适应扩展匹配,以保证主辅影像匹配窗口内的灰度信息一致;归一化互相关和值最大时的辅影像匹配窗口为最佳匹配窗口,最佳匹配窗口的中心点为获取的匹配点。最后利用双向一致性约束剔除误匹配点。试验结果表明,本文方法在山地区域能有效地增加正确匹配点数量,提高匹配正确率。     

航空遥感稳定平台的模型参考自适应控制

针对航空遥感惯性稳定平台中所受到的不平衡力矩等所引起的成像载荷不稳定导致无法获取高分辨率遥感数据的问题,提出了在平台控制系统中应用基于模型参考的自适应比例-积分-微分控制方法。根据需求设计出参考模型,将参考系统输出与实际系统输出之间的误差输入到自适应PID调节器,实时调整PID参数,对误差进行实时校正,以达到抑制不平衡力矩扰动、提高稳定平台稳定精度的目的。对所提出的模型参考自适应控制方法进行了仿真验证,结果表明:相对传统PID方法,模型参考自适应控制器对偏心力矩等主要干扰具有很好的抑制作用,系统输出能够很好地跟踪姿态变化,系统稳定精度得到显著提高。     

基于鲁棒自适应策略的燃气轮机系统控制器设计

太阳能、风能和潮汐能等可再生能源的发电系统,具有间歇性发电的特性.因此,具有快速响应、发电效率高的燃气轮机发电系统,能够在可再生能源发电间歇出现时充当替代系统,不仅稳固电网的负荷能力,还有助于推动可再生能源的发展.由于燃气轮机是一个模型包含未知的复杂非线性系统,目前针对转速环节主要采取传统PID控制技术.然而,实际运行中系统工况发生变化时,控制器参数不能随着这些变化做出相应的调整,使得控制效果欠佳,执行器故障的出现也可能导致系统无法正常工作.因而,本文针对单轴燃气轮机的孤岛发电模式,结合燃气轮机系统特性,基于反步法的设计思路,引入不依赖于系统模型的鲁棒自适应控制策略,并加入容错控制和Nussbaum函数构造转速控制器.在控制器设计过程中融合动态面方法,解决高阶系统中反步法引起的计算爆炸问题.最后,通过仿真,验证了控制器的可靠性.     

定量测量降水量的回波结构自适应算法研究

为提高临近预报中对流性降水估测的准确性,分析了统计法估算降水的局限性。依据降水物理机制和降水回波结构,研究雷达反射率因子定量测量降水量(QPE-Qualitative Precipitation Estimate)的自适应算法,旨在减少由于雨滴谱变化导致的Z-I关系不稳定所引起的降水量测量误差。同时考虑组合反射率因子RC和垂直液态水含量VIL两个参量对降水的影响,建立适于城市区域的动态自适应的Z-I关系,改进对强降水严重低估的问题。     

欺骗攻击下一类神经网络的自适应事件触发H∞滤波

本文主要研究了在欺骗攻击下的离散时间神经网络的H_∞滤波器设计问题.考虑到被控系统和滤波器在一个易受外部网络攻击且带宽有限的共享通信网络上进行信息交换,本文提出了自适应事件触发机制来减轻数据传输的通信负担.此外,由于通信网络的开放性和互通互联,通过共享通信网络传输到滤波器的实际输入信息可能会被攻击者注入的虚假信息所改变.在此基础上,利用构造Lyapunov-Krasovskii泛函、线性矩阵不等式等处理技术,本文给出了滤波误差系统渐近稳定的充分条件,并且设计了满足预设性能的H_∞滤波器,最后通过一个仿真实例验证了所提方法的有效性.     

基于自适应时序剖分与KNN的短时交通流量预测

在智能交通系统中,准确和高效的短时交通流量预测是交通诱导、管理和控制的前提。由于交通流量动态变化中表现出的时变性和非平稳性特征,其预测难度较大,是交通领域中亟待解决的难题。为提高短时交通流量的预测精度,本文设计与实现了基于自适应时序剖分与KNN（A-TS-KNN）的短时交通流量预测算法。① 基于动态时间规整（Dynamic Time Warping,DTW）动态剖分单日时序为不同的交通模式;② 在不同交通模式,采用互信息法求解每个预测时刻时间延迟的最大阈值,构造不同时间延迟的状态向量,生成交通流量历史数据库;③ 采用十次十折交叉验证的方法求解每个时刻不同时间延迟与不同K值的正交误差结果分布,提取误差最小的正交结果,得到自适应时间延迟与K值的参数组合;④ 采用K个最相似的近邻的距离倒数加权值作为预测结果。对比K近邻（K-nearest neighbors, KNN）、支持向量回归（Support vector regression,SVR）、长短期记忆神经网络（Long-short term memory neural network,LSTM）以及门控递归单元神经网络（Gate recurrent unit neural network,GRU）共4种主流预测模型,A-TS-KNN算法预测精度显著提升;将A-TS-KNN算法用于福州市城市路网中其他交叉路口的短时交通流量预测,结果表现出良好的泛化能力。     

应用于自适应系统的1.2m望远镜面形误差精细检测

为检测云南天文台１．２ｍ望远光学成像质量,在多种光学检测方法中,我们结合实际情况,详细地讨论了两种方案的可能性,并用美国ＺＥＭＡＸ光学设计软件设计了所需的光学辅助元件,第一种方案,将全口径分割成直径为３００ｍｍ的子孔径后,利用哈特曼传感器对每个子孔径的最后成像波面进行探测,得到波前畸变量,最后将所得到的子孔径波面合成得到全口径波面。进而分析系统成像质量。第二种方案采用补偿干涉仪,利用设计的补偿器补     

基于Remez迭代算法求解差分系数的双相介质自适应有限差分正演模拟

利用传统有限差分方法对基于Biot理论的双相介质波动方程进行数值求解时,由于慢纵波的存在,数值频散效应较为明显,影响模拟精度.相对于声学近似方程及普通弹性波方程,Biot双相介质波动方程在同等数值求解算法和精度要求条件下,其地震波场正演模拟需要更多的计算时间.本文针对Biot一阶速度-应力方程组发展了一种变阶数优化有限差分数值模拟方法,旨在同时提高其正演模拟的精度和效率.首先结合交错网格差分格式推导Biot方程的数值频散关系式.然后基于Remez迭代算法求取一阶空间偏导数的优化差分系数,并用于Biot方程的交错网格有限差分数值模拟.在此基础上把三类波的平均频散误差参数限制在给定的频散误差阈值和频率范围内,此时优化有限差分算子的长度就能自适应非均匀双相介质模型中的不同速度区间.数值频散曲线分析表明:基于Remez迭代算法的优化有限差分方法相较传统泰勒级数展开方法在大波数范围对频散误差的压制效果更明显;可变阶数的优化有限差分方法能取得与固定阶数优化有限差分方法相近的模拟精度.在均匀介质和河道模型的数值模拟实验中将本文变阶数优化有限差分算法与传统泰勒展开算法、最小二乘优化算法进行比较,进一步证明其在复杂地下介质中的有效性和适用性.