灰狼算法MATLAB代码实例

雷达的一个完整系统，包括线性调频，脉压，MTD,MTI分析，解最大速度模糊

基于协同控制策略，多无人机之间可以通过能力互补和行动协调，实现单架无人机任务能力的扩展以及多无人机整体效能的提升，进而解决个体能力限制与任务需求之间的矛盾。本文以多固定翼无人机姿态同步控制为例，分析无人机飞行过程中可能面临的实际情况，认为无人机模型或参数不确定、测量误差、干扰、系统中存在的时延及控制器故障是影响多无人机协同控制的主要因素。本文针对上述无人机中存在的复杂情况，分析和设计各中复杂情况下的多无人机协同控制算法，实现多无人机系统控制的稳定性。主要研究成果概括如下： 首先，根据牛顿力学对理想情况(无干扰或故障)下多固定翼无人机姿态运动过程进行数学建模，并根据构造的理想情况下固定翼无人机姿态运动的数学模型，结合无人机在运行过程中所面临的实际复杂情况，分别构建以下数学模型： (1) 伴随集成不确定项(外部干扰、模型或参数不确定、测量误差及控制器微小故障)的多固定翼无人机姿态运动数学模型。(2) 伴随集成不确定项以及状态时延的多固定翼无人机姿态运动数学模型。(3) 伴随集成不确定项以及控制器卡死故障的多固定翼无人机姿态运动数学模型。 然后，结合主从式协同控制策略和理想情况下多固定翼无人机姿态运动模型，设计多固定翼无人机姿态一致性控制方法。最后，设计相应的方法解决上述复杂情况下的多无人机姿态同步问题。针对包含集成不确定项的多无人机姿态运动方程，设计两种方法用以解决其姿态一致性同步问题，分别为在提出的基于主从式控制策略设计的姿态一致性控制方法中结合神经网络设计直接姿态一致性控制器以补偿不确定项；结合观测器与神经网络设计间接姿态一致性控制器以观测并补偿不确定项，并对比这两种方法各自的优劣性。针对包含集成不确定项以及状态时延的情况，在提出的基于神经网络的直接姿态一致性控制器的基础上，结合Lyapunov-Krasovskii函数以补偿时延造成的剧烈波动，最后通过理论证明及仿真验证其有效性，并对比有无Lyapunov-Krasovskii函数时无人机姿态的控制效果。针对包含集成不确定项以及控制器卡死故障的情况，在提出的基于观测器与神经网络的间接姿态一致性控制器基础上，结合基于扩展卡尔曼滤波器设计的故障检测方案和基于控制分配方法设计的控制器重构模块，确保各无人机在检测到控制器卡死故障的同时重构健康控制器，进而使无人机控制力矩及姿态稳定在期望值附近。 【核心代码】 程序 ├── 第3章│   ├── Cbn.m│   ├── Cnb.m│   ├── MultiUAVs_noNN.m│   ├── Uav_Model_FD.m│   ├── moment.m│   ├── nummarkers.m│   └── plotfit.m├── 第4-1节程序│   ├── Cbn.m│   ├── Cnb.m│   ├── MultiUAVs.m│   ├── Uav_Model_FD.m│   ├── moment.m│   ├── nummarkers.m│   └── plotfit.m├── 第4-2节程序│   ├── Cbn.m│   ├── Cnb.m│   ├── MultiUAVs.m│   ├── Uav_Model_FD.m│   ├── moment.m│   ├── nummarkers.m│   └── plotfit.m├── 第5章程序│   ├── Cbn.m│   ├── Cnb.m│   ├── Contrast_mutiUAVs.m│   ├── ShiftOperation.m│   ├── Uav_Model.m│   ├── moment.m│   ├── mutiUAVs.m│   ├── nummarkers.m│   └── plotfit.m└── 第6章程序    ├── Actuator_fault1.m    ├── Augmented_matrix_vector.m    ├── CD.mat    ├── Cbn.m    ├── Cnb.m    ├── Contrust_MultiUAVs.m    ├── Disred_control.m    ├── FDI_robust_false_alarm.m    ├── MoM.mat    ├── MultiUAVs.m    ├── Probability_Density_Adjust.m    ├── Simplified2_MultiUAVs.m    ├── Uav_Model_FD.m    ├── control_allocation.m    ├── control_two1ifault_allocation.m    ├── control_two2ifault_allocation.m    ├── control_two3ifault_allocation.m    ├── control_two4ifault_allocation.m    ├── control_two5ifault_allocation.m    ├── desired_torque_parameters.m    ├── fault_torque1.m    ├── fault_torque1i.m    ├── fault_torque2i.m    ├── fault_torque3i.m    ├── fault_torque4i.m    ├── fault_torque5i.m    ├── fualt_filter.m    ├── kalman_filt.m    ├── kalman_filt_new.m    ├── kalman_filt_old.m    ├── moment.m    ├── newKalman.m    ├── nummarkers.m    ├── printFilt.m    ├── probability_adjust.m    ├── two1ifualt_filter.m    ├── two2ifualt_filter.m    ├── two3ifualt_filter.m    ├── two4ifualt_filter.m    ├── two5ifualt_filter.m    └── z1.m5 directories, 71 files

在实际问题中，经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系，并研究用一组变量（常称为自变量或预测变量）去预测另一组变量（常称为因变量或响应变量），除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析（MLR），提取自变量组主成分的主成分回归分析（PCR）等方法外，还有偏最小二乘（PLS）回归方法。 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。  偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的回归模型外，还可以同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容，提供更丰富、深入的一些信息。

Adaptive Filters自适应滤波：Theory and Application with MATLAB Exercises - Wiley

SVM算法的代码，用matlab实现的，可直接用，很方便，下载即可用！该算法可用于机器学习分类研究，是一种典型的分类算法，非常适合论文实验。

MATLAB信号处理 频谱分析加汉宁窗函数 源代码

【实例简介】GUI串口通信

【实例简介】        基于《数字信号处理指导书（MATLAB版）》一书的实验一报告，在MATLAB中，时域的离散信号可以通过编写程序直接生成，也可以通过对连续信号等间隔抽样获得。离散序列的时域运算主要为信号的相加和相乘，信号的时域变换包括移位、反转及尺度变换。

描述无人驾驶无人驾驶车辆模型预测控制  这个书搭配的示例代码，笔者改过，加了不同的路径。

一个matlab编写的GPS基线解算程序