高精度分数时延滤波器设计的边界拟合Remez算法

在卫星星间测距模拟信号仿真及实际测试中,为提高测距模拟信号精度和系统可用带宽,提出基于边界拟合Remez算法的高精度分数时延滤波器的设计算法。该算法利用Farrow结构的多项式近似思想,采用多项式拟合Remez算法设计滤波器的冲激响应边界系数,通过多相分解实现分数时延滤波器组。该算法改善了当设计的滤波器阶数较高时冲激响应边界的不连续现象,进而降低了群时延误差,提高了精度。仿真结果表明,该算法设计的滤波器的分数时延精度得到了提高,同时系统可用带宽提高近一倍,实现时需使用的乘法器数目也有明显降低。     

基于相关参数的自修正飞行数据估计方法

提出了自修正的数据估计方法.用待拟合参数及相关参数组成多阶数据矩阵,利用递归神经网络对数据矩阵中缺失数据进行初次多阶拟合;利用滑动窗口,在历史数据矩阵中进行相似模式搜索,以相似度作为权重系数,对初次拟合结果进行加权修正.分析证明,该算法的最差、最好复杂度分别达到了理论最好结果.从仿真结果可以看出,自修正算法数据拟合结果误差较之单纯神经网络拟合更小,估计精度更高.     

基于曲面拟合的宽带阵列模型误差有源校正

针对阵列模型误差难以建模的问题,提出一种新的非参数化有源校正方法。首先,测量部分离散方向点上的导向矢量。然后,利用测得的导向矢量拟合所有的模型误差曲面,并得到多项式系数。最后,在DOA估计时利用多项式系数计算所有方向和频率上的导向矢量。该方法适用于宽带阵列,且需要的数据存储量小。仿真实验结果表明该方法的校正误差非常小。因此,该方法具有一定的工程实用价值。     

基于角速率输入的圆锥误差补偿算法

针对光纤陀螺姿态测量系统中利用角速率拟合角增量进行圆锥误差补偿精度下降的问题,在陀螺仪角速率输入下,采用参数解析法优化的三子样算法,直接利用陀螺的角速率输出进行圆锥误差补偿。同时考虑工程实际中滤波器的影响,推导滤波角速率输入下三子样误差补偿算法的具体表达形式。仿真分析表明：参数解析法优化的角速率输入圆锥误差补偿算法优于传统算法;而针对滤波器引入的不可忽略的算法误差,可通过修正圆锥算法系数进行补偿。     

基于多项式拟合的无人机攻击路径规划

针对具有终端约束的无人机攻击路径规划问题,提出了一种基于多项式拟合的路径规划方法。首先,通过分析敌方防空雷达的探测过程和敌方防空武器的攻击过程,给出了无人机突破敌方防空的威胁代价计算模型。然后,对无人机攻击目标时的终端约束条件进行了研究。最后,推导了具有终端约束条件的基于多项式拟合的无人机路径规划方法。运用遗传算法对路径规划问题进行了仿真。仿真表明算法能够对具有终端约束条件的无人机路径规划问题进行求解,获得的路径满足该规划问题的性能约束条件。     

大攻角下基于卡尔曼滤波的大气参数修正算法

针对新一代航空飞行器在大攻角飞行时大气数据系统测量精度严重下降问题,提出了基于卡尔曼滤波的大气参数修正算法。该算法利用大气数据测量信息和惯性导航信息,基于飞行器力学方程构建卡尔曼滤波器,通过卡尔曼滤波的方法实现对大气参数的修正。仿真结果表明,经卡尔曼滤波修正后的大气参数能够有效消除大攻角下原始大气参数的剧烈波动性误差,并与真实大气参数吻合较好,有效的提高了大气数据系统在大攻角飞行状态下的测量精度和可靠性。     

回归型支持向量机的机翼结冰冰型预测

飞机结冰严重威胁着飞行安全。针对机翼结冰冰型预测时不确定性因素较多、难以准确预测的问题,提出了一种基于回归型支持向量机的机翼结冰冰型预测方法。在建立冰型模型的基础上,利用回归型支持向量机(Support Vector Regression,SVR)获得冰型多项式系数,从而预测出相关飞行条件和大气条件下的冰型。仿真结果表明,该方法具有较好的预测能力,可以及时提供可靠的结冰信息,为保证结冰条件下的飞行安全提供了保障。     

四旋翼飞行器的自适应单神经元PID控制研究

四旋翼飞行器的飞行控制通常采用比例、积分和微分(PID)控制算法。文章针对传统PID控制算法调整时间过长,超调量大等问题,基于四旋翼飞行器的非线性动力学模型,设计了一种改进的自适应单神经元P ID飞行控制算法。该算法在调整加权系数的基础上,通过运用非线性控制方法,增加了对神经元比例系数的自适应调整。仿真结果表明,该算法动态响应速度快,稳态控制精度高,抗干扰能力强,能较好地实现对四旋翼飞行器的通道控制。     

基于多项式设计法的小推力轨迹设计

形状逼近法是小推力轨迹设计中的一种有效方法,然而现有的方法大都假定运动轨迹为某一特定的形状,而且没有考虑推力加速度的约束限制。针对小推力轨道交会问题,提出一种基于多项式的轨迹设计方法。结合极坐标系,建立基于多项式的三自由度轨迹运动模型,将轨迹设计问题转化为求解多项式的系数问题;根据运动模型推导轨迹的动力学特性,建立约束方程,并以消耗燃料最少作为性能指标,采用序列二次规划的方法对多项式的系数进行寻优计算。该方法不仅能求解多个形状设计参数不确定性问题,而且还能满足推力加速度的约束限制。仿真验证了该方法的正确性和可用性,该方法可为任务设计初步阶段的轨迹设计和燃料消耗预估提供一定的技术参考。     

GEO导航星广播星历拟合改进算法设计

设计了倾角较小的GEO导航星的广播星历拟合算法。该方法的核心思想是在常规拟合算法的基础上对位置观测量进行合理的坐标系参考平面旋转,特别是提出针对拟合迭代初值进行相应的坐标变换,从而既可以解决轨道参数拟合的相关性问题,使轨道参数拟合快速收敛,同时又兼顾了用户接收机的计算简便化。通过仿真验证,该方法简洁有效,拟合中误差RMS在厘米量级,能够保证拟合精度。     

基于小波去噪半参数回归模型的卫星轨道测量数据预处理方法

由于卫星轨道测量数据中含有非线性误差,使用传统的最小二乘多项式拟合方法对其进行预处理必然会降低定轨精度.在半参数回归模型的基础上,应用小波阈值去噪算法估计并消除观测数据中存在的非线性误差,提出了基于小波去噪半参数回归模型的卫星轨道测量数据预处理方法,以提高数据预处理的精度.对某卫星USB跟踪数据应用该方法进行了仿真,仿真结果表明:该方法可以分离出观测数据中的白噪声和非线性误差,从而可以在观测数据中消除非线性误差的影响,提高数据预处理的精度.     

基于前四阶矩的非高斯响应概率密度函数逼近方法研究

基于响应前四阶统计矩研究了在偏态系数和峰度系数取值范围不同时Gram-Charlier渐进展式、Edgeworth渐进展式和Fleishman多项式3种非高斯概率密度函数,指出3种方法的适用条件。结果表明与Gram-Charlier和Edgeworth渐进展式相比,Fleishman多项式对峰度系数的变化不敏感,该方法只有在峰度系数与高斯分布一致时拟合的结果才有可能是合理的;Gram-Charlier和Edgeworth渐进展式在中、高度偏态情况下易出现负的概率,二者在低等偏态情况下拟合的结果是比较合理的。两算例表明在高等偏态、尖峰和对称、扁平分布情况下,Gram-Charlier和Edgeworth渐进展式拟合结果优于Fleishman多项式,但Gram-Charlier渐进展式易于出现负的概率,在应用时应引起注意。     

高超声速滑翔导弹气动参数自适应跟踪建模

针对高超声速滑翔导弹跟踪中状态模型构建问题，研究基于制导变量变化规律的气动参数建模方法。对气动参数进行分析，指出传统建模方法的缺点。在假设制导变量服从一阶时滞过程的前提下，利用线性化的气动系数推导气动参数模型，通过分析不同飞行状态下的模型变式，证明模型对目标机动具有自适应性。对模型中未知参数的取值问题进行讨论，实现模型与飞行状态的自适应匹配。仿真结果表明：当目标发生机动时，所提模型性能明显优于传统模型。同时，在不同滤波器参数条件下的仿真结果进一步证实了模型的有效性。     

改进蚁群算法的无人机突防航路规划

军用无人机在执行伴随突防任务前应充分考虑威胁和性能约束条件规划飞行航路。提出了基于改进蚁群算法的航路规划方法,在继承经典蚁群算法的基础上,首先引入目标威胁因素以修正转移可见性系数,积极影响蚁群转移概率,提升规划航路的整体安全性;再通过合理增加目标点及其周围固有信息素,有效缩小蚁群末段搜索空间,提高规划的时效性。仿真结果表明了方法的可行性,通过转移可见性系数计算中的权重调整,可分别得出最优搜索结果,满足指挥员不同作战任务和要求下的航路需求。     

基于数据压缩的LSP参数高效量化算法

文中为解决超长帧编码系统中联合帧数过多导致LSP参数量化性能下降这个问题,将多项式拟合引入超长帧编码系统中,利用多项式拟合压缩LSP参数矩阵,以降低量化时实际联合的帧数。再用分裂矩阵量化器进行量化。仿真结果表明,在120 bps的参数量化速率下,此算法的量化性能优于矩阵量化算法(MQ),平均谱失真比MQ算法降低了0.0719 dB,平均分段信噪比提高了0.1971 dB。     

机动目标状态估计的最小均方误差界

基于多项式模型的各种自适应滤波算法被广泛应用于机动目标跟踪领域,但尚没有统一的评估标准来衡量这些跟踪算法的优劣。由于存在确定的时变未知输入,机动目标的状态估计实际为有偏估计。基于状态估计均方误差最小的准则,推导了多项式模型滤波的最小均方误差界计算方法,获得了使状态估计均方误差最小的过程噪声方差变化规律。该方法给出了各种基于多项式模型的机动目标跟踪算法的估计均方误差下限,也为机动目标跟踪中最优过程噪声方差的设定提供了依据。仿真结果验证了算法的有效性。     

准则权重信息不完全的证据推理多属性决策算法

针对准则权重信息不完全情况下的多属性决策问题,提出了一种新的证据推理多属性决策算法,它通过建立基于证据信息熵的决策模型来求解准则的最优权重系数,利用求解得到的权重系数和递归ER算法求出各方案的效用值,进而得到各方案的优劣次序。最后,通过算例分析验证了该方法的有效性和合理性。     

基于ICRITIC-GCN的空战目标威胁评估

为研究解决空战目标威胁评估问题时目标属性复杂、数据非结构化等问题,提高评估效率,提出图卷积网络（graph convolutional network,GCN）的解决方法,并引入改进的指标相关性权重确定方法（improved criteria importance through intercriteria correlation,ICRITIC）,构建了基于ICRITICGCN的目标威胁评估模型。针对战场威胁目标的空间拓扑性和属性复杂性,利用图卷积网络在处理非欧式数据时的优势进行学习训练;针对传统方法在属性权重时过于主观的问题,ICRITIC法考虑属性之间的关联性及属性的信息量,客观分配属性权重。仿真结果表示,该算法在解决多目标威胁评估问题时,在处理效率、准确率等方面均有所提升。     

空中多飞行器飞行轨迹优化数值仿真

针对空中多飞行器在复杂环境中飞行轨迹的多目标最优问题，分析了多飞行器飞行过程中各种可视和不可视约束条件。基于在回避威胁区前提下燃料消耗最少、飞行时间最短的综合性能指标，采用“多方法组合”思路，提出了改进动态规划法和多点边值法组合算法，并进行了仿真验证，大量C＋＋数值飞行仿真结果表明该算法能够在考虑外界复杂环境和飞行器各种约束条件下快速规划出空中多飞行器的最优飞行轨迹，该组合算法具有一定的实用性和创新性。     

某型MAV的自主导航算法及飞行试验*

针对某型固定翼MAV,在飞行姿态控制和高度控制已经比较完善、机载GPS精度受到制约并存在信号延时的状况下,对该MAV的导航算法进行了探讨。历经多次计算机仿真和飞行试验,根据PID控制原理,设计并完善了适合该MAV的导航算法,给出了基于此算法的飞行试验结果。试验结果表明,该算法满足MAV执行长距离飞行任务的要求。