非线性系统参数识别的傅里叶级数展开法

采用电液伺服材料试验机加载方式,通过位移控制和傅里叶级数展开技巧,将含有滞迟环节系统的非线性参数识别问题转化为扩充参数的线性识别问题,为钢丝绳、金属橡胶构成的隔振系统的模型识别奠定了重要的理论基础。     

基于最优控制的翼伞路径规划

提出了一种基于最优控制的翼伞路径规划方法。该方法以提高落点精度和减少操纵量为目标,将翼伞的轨迹优化问题转变为参数优化问题,并运用改进的粒子群优化算法进行了有效的求解,得到了基于最优控制的翼伞路径规划的近似最优解。为了验证该方法的可行性,在仿真环境中同时使用了传统分段控制方法和最优控制方法。归航的计算机仿真结果表明,基于最优控制的翼伞路径规划方法提高了落点的位置精度和方向精度,同时减少了操纵量。     

二阶系统的最优控制

应用最优控制理论验证了二阶系统最优控制为典型的Ｂａｎｇ－Ｂａｎｇ控制,通过理论推导得出了其相轨迹,并讨论了二阶系统最优控制的实现。     

航天器转动惯量参数在轨辨识的最优激励

根据矩阵分析理论研究了转动惯量参数的可辨识性问题,从姿态动力学方程导出关于未知参数的线性回归模型,将回归矩阵的条件数作为参数可辨识度的定量指标,以可辨识度最大为目标函数建立最优控制模型;应用解最优控制问题的伪谱法,计算控制力矩陀螺的指令轨线,使得惯量参数的辨识精度和收敛速度显著提高;在仿真中采用双无迹卡尔曼滤波算法进行参数辨识,结果验证了所提出的最优激励设计方法可以改善参数辨识性能,同时该方法对先验信息误差具有鲁棒性。     

多参数捷变雷达快速MTD算法

相比于传统的脉冲-多普勒体制雷达,多参数捷变雷达具有十分优秀的抗干扰能力,这使得其在复杂电磁环境下被广泛应用。然而,脉间参数的变化会严重破坏回波脉冲的相干性,导致动目标检测（moving target detection,MTD）等相干处理难以实现。针对以上问题,提出一种针对多参数捷变雷达的快速MTD算法。该算法对多参数捷变信号进行建模和稀疏表示,采用快速傅里叶匹配追踪（fast fourier matching pursuit,FFMP）对回波信号进行重构以实现MTD。仿真结果证明了本方法的有效性、优越性以及该方法在运算量上的优势。     

傅里叶望远术中的相位闭合分析及其仿真

傅里叶望远术是近年来受到广泛关注的一项主动成像技术.它利用直线干涉条纹对目标的傅里叶频谱进行提取,并利用相位闭合技术消除随机相位,最终获取同步轨道目标的高分辨率图像.对傅里叶望远术的基本理论进行了推导,详细阐述了相位闭合实现方法,并对整个过程进行了计算机模拟.仿真实现了对两个目标的频谱扫描并重建了它们的二维灰度图像,充分验证了傅里望远术的正确性和可行性.     

PD反馈特征结构配置在最优控制问题中的应用

考虑了二阶线性系统的比例微分(PD)反馈特征结构配置问题以及其在最优控制问题中的应用。基于比例微分特征结构配置参数化方法,将二阶线性系统的最优控制问题转化为一个便于求解的有约束条件的极小值问题,并给出了相应的求解算法。三自由度质量弹簧阻尼系统算例及其仿真结果表明所提算法简单、有效。     

使用融合乘加加速快速傅里叶变换计算的向量化方法

融合乘加指令加速快速傅里叶变换计算的向量化方法,通过变换快速傅里叶变换的蝶形单元运算流程,将传统计算方式中独立的乘法和加法操作组合成次数更少的融合乘加操作,使得时间抽取法基2快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的10次乘(加)操作减少到6次融合乘加操作,时间抽取法基4快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的34次乘(加)操作减少到24次融合乘加操作;优化了蝶形因子的向量访问,减少存储开销。实验结果表明,提出的方法能够显著加速快速傅里叶变换的计算,取得高效的计算性能和效率。     

助推-滑翔飞行器弹道最优控制研究

从多阶段多约束最优控制的角度对助推-滑翔飞行器弹道最优控制问题进行研究。首先建立了无量纲化的弹道动力学方程组并提炼出总体设计参数;其次使用Radau伪谱方法将多约束的弹道最优控制问题转化为非线性规划问题,通过引入连接点概念处理多阶段不连续问题,并采用序列二次规划方法进行求解;最后通过数值算例验证了方法的实用性和有效性。数值优化算例表明,通过多阶段Radau伪谱方法可较好处理助推-滑翔飞行器全射程最优问题,所得计算结果与理论最优解一致。     

时延数字控制系统最优控制问题的离散正交多项式解法

本文利用一般的离散正交多项式研究了具有2s个时延项离散系统的最优控制问题。文中导出了系统状态和控制向量离散正交级数展开式中系数向量间的关系,然后,将离散动态系统的最优控制问题转化为直接对二次型性能指标中一组系数向量的参数优化问题,并由一组线性代数方程给出了这组最优系数向量的解。最后,还介绍了一个数值例子。     

随机最优控制在火箭弹滑翔控制中的应用

针对远程制导火箭弹滑翔飞行过程中弹道具有随机性且伴随着较严重的时变非线性问题,为了克服各种扰动因素的影响,提高弹道控制效果,基于随机非线性系统最优控制理论,研究了最优控制算法,推导了最优控制状态方程,设计了一种最优滑翔控制器。通过对气动参数摄动情况下的滑翔弹道控制过程的仿真,验证了该最优滑翔控制器的有效性。     

时滞系统最优控制问题的数值求解

本文利用参数化方法成功地把两类时滞系统的最优控制问题转化为数学规划问题,从而得到数值解,并对一类线性二次问题探讨了方法的收敛性。     

毫米波非均匀平面阵列无损检测三维成像算法

毫米波因其分辨力强、穿透性强、光子能量低的独特优势,在无损检测领域具有极大的潜力.针对毫米波无损检测应用,结合距离徙动算法和非均匀快速傅里叶变换的思想,提出一种适用于非均匀平面阵列的三维成像算法.该算法利用非均匀快速傅里叶变换在波数域重构信号频谱,克服了非均匀空间采样对传统基于傅里叶变换的成像算法的限制;该算法应用非均...     

分数域图像混合噪声盲复原方法

提出了一种在分数傅里叶变换域中对图像进行复原的新方法.对于模糊且含有高斯噪声和啁啾噪声的图像进行分数傅里叶变换,利用各种噪声在分数域中的性质估计出复原图像的分数谱,再通过逆分数傅里叶变换返回空域,获得复原图像.在图像受到多种因素导致退化的情况下,以及在无任何先验知识的前提下,此方法可以简化复原过程,进行图像盲复原.     

层叠分段傅里叶变换的数字Stretch实现新方法

针对数字Stretch处理在大抽取倍数情况下硬件资源消耗大、难以工程实现的问题,提出了层叠分段快速傅里叶变换处理的数字Stretch实现算法,将数字混频后的数据序列通过层叠分段与重组,利用小点数的快速傅里叶变换运算实现数字Stretch处理。实测数据验证了算法的有效性。资源消耗分析表明,与常规的数据滤波抽取处理方法相比,该算法可有效减少数字Stretch处理的硬件资源消耗。     

频率步进雷达距离旁瓣抑制自适应脉冲压缩算法

在频率步进雷达中,通常使用逆快速傅里叶变换方法进行高分辨成像。由于逆快速傅里叶变换的距离旁瓣高,有可能造成强散射点旁瓣掩盖附近弱散射点或者弱小目标情况,限制了其在强杂波环境下的使用。为了抑制高距离旁瓣,近年来提出一种基于最小均方误差准则的自适应脉冲压缩方法。基于自适应脉冲压缩算法原理,推导了频率步进雷达距离旁瓣抑制算法。针对静止和运动目标场景,分析自适应脉冲压缩算法的旁瓣抑制性能。仿真结果表明,与逆快速傅里叶变换和加窗逆快速傅里叶变换处理比较,自适应脉冲压缩算法具有更好的旁瓣抑制效果,能够更好地检测强散射点附近的弱散射点或者弱小目标。     

协议不相关的未知协议比特流特征提取方法研究

为从协议不相关角度提取未知协议比特流的特征值,分别从比特流中的比特0和1的频数、连续比特0和1的出现频率、固定长度分块内的比特0和1的比特频数、比特流0和1的随机游动最大偏移以及比特流0和1进行傅里叶变换后的峰值高度出发,定义了码元频数统计特征值、游程统计特征值、块内频数统计特征值、累加和统计特征值以及离散傅里叶变换统计特征值作为比特流特征向量参数.在HTTP、DNS、ICMP及TELNET数据集上的实验结果表明:采用本方法获得的未知协议比特流特征参数具有良好的可区分性,为进一步实现未知协议比特流聚类奠定了基础.     

压电界面电极的应力强度因子

建立了压电界面电极的力学模型，利用有限傅里叶变换方法将相应的力电耦合问题描述为奇异积分方程，并得到了界面应力及其强度因子的解析解。讨论了结构几何参数对应力强度因子的影响。基于强度设计的观点得到两方面的结论：一是界面中心电极优于偏置电极；二是界面长度的最优值为中心电极长度的2倍。     

三轴稳定拦截器常值推力姿态控制系统优化设计

针对大气层外拦截器常值姿态控制问题,设计了一种"数字变推力"姿态控制系统。通过对拦截器动力学环节合理简化,应用线性二次型最优控制理论(LQR),设计出连续型角度最优控制律,并依据廉价控制、昂贵控制等原则,选择合适的加权矩阵推导出控制量的解析表达式;根据PWPF((Pulse Width Pulse Frequency)调制原理,将用连续推力设计最优控制律用于常值推力发动机,实现了"数字变推力"姿态控制系统设计;考虑燃料消耗及PWPF线性工作区要求等应用PSO(Particle Swarm Optimization)优化算法对PWPF调制器参数进行了优化设计和仿真。仿真结果表明了该设计方法的有效性及工程应用价值。     

基于BP神经网络的极移预报*

为了提高地球定向参数极移的预报精度,建立了一个极移数据预报模型。利用傅里叶分析研究插值基础序列的周期特性,验证了基础序列重采样的可行性,提取插值基础序列数据的趋势项,利用多输入-单输出BP神经网络建模预报不同跨度的残差序列,合并趋势项和残差序列得到最终的极移预报。预报结果表明,选取合适的插值基础序列得到的预报极移精度较高,此BP神经网络能够有效地应用于地球定向参数极移的预报。