基于估计协方差MME检测的频谱感知算法

针对小采样数据长度下,采样协方差矩阵对统计协方差矩阵估计不准,影响传统最大最小特征值(MME)检测算法检测性能的问题,提出一种基于逼近收缩(OAS)矩阵估计的改进MME检测算法。首先利用OAS估计量对采样数据做协方差矩阵估计,再对估计协方差矩阵特征值分解,将最大最小特征值之比作为检测统计量,克服了传统MME算法检测门限随采样点大幅波动的缺陷,提高了检测门限的鲁棒性。仿真结果表明,所提算法的检测门限具有鲁棒性,检测性能提高了1 d B~2 d B。     

基于单快拍数据的嵌套阵列DOA估计算法

针对嵌套阵列DOA估计实时性不好的问题,提出了一种基于单快拍数据的估计算法。该算法将嵌套阵分为阵元间距等于信号半波长和阵元间距大于信号半波长的两个均匀子阵。利用两子阵接收的单快拍数据分别构造Toeplitz矩阵,然后进行特征值分解结合MUSIC算法得到低精度无模糊的DOA估计和高精度有模糊的DOA估计,最后结合解模糊算法得到高精度无模糊DOA估计。在阵列孔径相同的条件下,相比于阵元间距等于信号半波长的均匀线阵,算法需要的阵元个数较少,节约了硬件成本。该算法具有较好的实时性,并且拥有较高的测向精度。仿真结果证明了算法的有效性。     

矩阵开关技术在通用ATS电源模块自检中的应用

针对通用ATS中电源模块检查过程中存在检查时间长、劳动量大、工作效率低且易出错等问题，将矩阵开关技术引入通用ATS中电源模块的自检过程中，选取电压信号的均值和均方差作为评价电源模块性能的特征参数，并利用矩阵开关的多路复用功能设计了电源模块自检的拓扑结构，实现了自检过程中多通道的自动配置。仿真验证试验说明了该方法具有多通道自动配置、自检时间短、故障定位准确等优点。     

杂合数据的粗糙集属性约简方法

针对决策表中属性取值为杂合数据的情况,提出了基于粗糙集理论的属性约简算法.首先给出了对象间在杂合数据下的相似度计算定义.为了获取合理的对象集合的软划分,给出了阈值计算的最优化模型,并基于粗糙集的上、下近似的概念,得到对象集合在条件属性下的上、下近似的覆盖划分.之后,通过各对象基于条件属性和决策属性的上、下近似下的分布矩阵描述,利用最大分布矩阵,直观地得到两种不同观点下的约简结果.实验结果表明了本算法的合理和有效性.     

基于二人零和矩阵博弈的兵力分配优化模型

随着兵力的增多,应用优化理论解决兵力分配问题面临实际操作困难。为此,可以考虑运用运筹学中的博弈论和线性规划方法,根据兵力部署的一般原则,建立兵力分配优化模型,在符合某种战斗效果评分体系的前提下,借助数学软件加以解决。     

计及技术风险的复杂系统多分辨率风险评估方法

针对技术风险难以直接度量、模型参数设定主观性较强等问题,利用技术成熟度的规范化方法评估系统组成的技术实现条件和难度;通过矩阵化的系统描述及关联关系推理,建立各分系统技术成熟度与系统过程模型动态参数之间的量化关系;采用系统过程建模仿真的间接方法,计算进度或费用超出可承受范围的不确定性,用以评估复杂系统研制的技术风险。通过多分辨率建模方法提高系统分析粒度,使该方法具有随系统演化过程对技术风险评估保持更新和分析粒度提升的能力。     

基于Cholesky分解的自适应抗干扰算法

介绍了卫星导航系统常用的自适应抗干扰算法,并指出了各自的优缺点。针对自适应抗干扰算法的难点,提出了一种基于Cholesky分解的自适应抗干扰算法,巧妙地回避了矩阵求逆等复杂运算,大幅度降低了运算复杂度。推导出了利用Cholesky分解求下三角矩阵并最终完成权值求解的公式,基于FPGA设计给出了具体的实现方法。该算法已成功应用于GNSS抗干扰系统中,实测结果表明该抗干扰算法性能优良,权值更新速度快,是一种简单、高效的实现方法。     

动态矩阵控制在固体氧化物燃料电池中的应用

提出将动态矩阵控制(DMC)算法用于固体氧化物燃料电池(SOFC)的控制。为此,在分析SOFC动态机理模型的基础上,建立了其阶跃响应模型。控制目标是使SOFC的输出电压始终保持在一定范围内,并收敛到恒定的数值。在实际应用中,这样的算法应能提高SOFC输出功率的跟踪性能。仿真结果验证了这种方法的有效性。     

飞控系统鲁棒模糊控制器设计的新方法

通过对飞控系统模型特点的分析,以及模糊控制稳定性条件的深入研究,基于线性T-S模型的模糊控制系统稳定性条件,建立了飞控系统的线性T-S模糊模型,并利用现代控制理论中的状态反馈方法,结合并行分布补偿(PDC)的思想,借助求解一组线性矩阵不等式(LMI)等设计了一种模糊控制器,所设计的控制器能保证闭环系统的全局渐近稳定,并具有较好的鲁棒性.以一个仿真实例验证所设计的模糊控制器的鲁棒性.该方法对于飞控系统鲁棒控制律的设计、故障诊断、控制系统重构具有一定的参考意义.     

动态加权的一致性多传感器数据融合算法

研究现有多传感器的加权融合算法,针对时变非线性系统状态估计的有效融合问题,提出了一种基于动态加权的一致性多传感器数据融合算法.对于多传感器量测,首先利用Unscented 卡尔曼滤波器得到局部状态估计值,然后基于层次分析法思想,构建反映局部状态估计结果相互支持程度的一致性矩阵,充分提取数据中蕴含的冗余和互补信息,最后通过对一致性矩阵的求解实现对权重的合理选择.经过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性.