针对四旋翼飞行系统的多变量、强耦合和带约束等复杂特性,提出了基于显式模型预测的控制方法。首先根据四旋翼飞行系统的动力学特点,建立了九状态空间模型,并解耦成2个子系统。然后,采用多参数二次规划法,离线计算了四旋翼飞行系统的显式最优控制律,在线查找当前状态对应的控制量。数值仿真和实验结果表明,该方法在满足约束条件同时,调节时间较短,超调量较小且具有一定的抗扰动能力,成功实现了四旋翼飞行器的姿态稳定控制。
四旋翼飞行系统 显式模型预测控制 状态空间模型 多参数二次规划 quad-rotor flight system explicit model predictive control state space model multi-parameter quadratic programming
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室, 陕西 西安 710071
为了解决雷达高分辨距离像识别系统对训练样本需求量过大的问题，提出了一种有限样本条件下的目标识别新方法。分析了距离像频谱幅度的统计特性，从其广义平稳性和多模态分布特性出发，定义一种线性混合高斯状态空间模型对其统计建模，利用期望最大化算法进行了模型参数估计。实验结果表明：即使在很少的训练样本条件下，该方法仍能获得较高的正确识别率和良好的拒判性能。
遥感 模式识别 雷达目标识别 线性混合高斯状态空间模型 高分辨距离像 期望最大化
针对阵列信号多维参数估计计算量大，需要参数配对运算等问题，提出了一种利用状态空间模型联合估计波达方向(DOA)和频率的方法。首先，构造一个特殊的状态空间模型，其系统矩阵包含信号的波达方向和频率信息；然后，通过选取合适的辅助变量，利用信号的二阶统计特性抑制噪声干扰，并利用正交投影理论和奇异值分解得到广义可观测矩阵的估计值；最后，由广义可观测矩阵得到系统矩阵的估计值，由系统矩阵估计值的特征分解得到信号的波达方向和频率。实验结果表明，在信噪比为0 dB的情况下同时估计两个信源时，信号频率估计的均方根误差为0.003 5 rad，信号到达角估计的均方根误差为0.38°，基本达到了联合估计算法的设计要求。
状态空间模型 波达方向估计 频率估计 联合估计 state-space model DOA estimation frequency estimation joint estimation
北京理工大学信息科学技术学院光电工程系,北京,100081
成像过程中,被摄像目标和摄像机之间的相向运动会造成图像的辐射状模糊,辐射状模糊将减小有效视场,影响成像质量.本文在扇形网格采样的基础上,利用状态空间模型模拟了退化过程,用递归方法解决了空变问题,并利用对状态空间系统求逆的方法对退化图像进行了复原.计算机模拟显示,算法简单,复原图像清晰,取得了较满意的结果.
图像处理 运动模糊 图像复原 状态空间模型 递归算法 采样变换
