基于双滑模变结构的旋转靶弹双通道控制

针对旋转靶弹低空飞行姿态难以快速调整以及参数摄动的问题,基于内外环的双滑模变结构方法,设计了旋转靶弹的双通道控制器。基于非线性模型,对靶弹快速变化的攻角和侧滑角以及慢速变化的高度和偏航距离分别设计了一种积分型滑模面,并采用指数趋近律减轻系统的抖振,利用Lyapunov稳定理论证明其稳定性。非线性仿真结果表明,该设计控制方法能快速准确响应控制指令,且在参数摄动时表现出较强的鲁棒性。     

基于强跟踪滤波器的多雷达配准方法

在多雷达数据处理系统中,雷达本身的系统偏差是影响目标跟踪和数据融合质量的一个重要因素。提出了基于强跟踪滤波器(STF)的多雷达配准算法。该算法是利用各雷达相对主雷达的测量差值,利用强跟踪滤波器(STF)实时估计出各雷达的系统偏差(方位和距离),从而进行配准。仿真实验结果表明这种方法是有效的。     

一种新的动态信道化接收机设计方法

针对复杂电磁环境中存在多个非均匀分布的、不同带宽的信号的情况,提出一种新的动态信道化接收机设计方法。设计一个半带滤波器,并通过内插运算压缩它的频率响应,形成周期频谱;对输入信号进行滤波,同时使原信号经过一定延迟后减去滤波后的信号,形成两路在频谱上互补的信号;用均匀分析滤波器组对得到的两路信号分别进行滤波分解处理,实现监视频段的均匀信道化;根据能量检测结果将属于同一信号的相邻子信道信号作为下一步重构处理的输入,并设计出相应的综合滤波器组提取信号。理论分析和仿真结果验证了新方法的有效性。     

参数化滤波器逼近问题的全局最优算法

基于Lipschitz下界估值和分枝定界技术,给出了一维参数化小波滤波器逼近问题的全局最优算法。由于充分利用了滤波器逼近问题的特点,本方法将原来的Lipschitz算法的线性收敛速率提高为二次收敛速率。     

基于小波网络的非线性系统辨识研究

小波网络为非线性系统辨识研究提供了一种有效的方法,但目前用于小波网络学习的进化算法易陷入局部极小等缺陷.结合生物免疫系统的概念和理论,在非线性系统辨识中引入基于免疫算法的小波网络.该算法中抗体通过浓度相互作用的机制来促进或抑制抗体的生成,借此保持抗体的多样性,并产生了高亲和力的抗体对种群进行不断的更新,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度.最后,把基于免疫算法的小波网络用于一个非线性系统辨识的标准实例中,仿真结果验证了该算法的有效性.     

液体火箭发动机非线性燃烧不稳定过程的并行仿真

采用计算燃烧学方法对火箭发动机非线性燃烧不稳定工作过程进行了并行数值模拟。气相控制方程组用欧拉坐标系下的Navier Stokes方程组描述 ,液相控制方程组在Lagrangian坐标系下进行描述。气、液两相作用通过方程组的源项互相耦合。编制了串行和并行程序 ,并在并行计算环境下进行了测试。从计算结果可以看出并行计算的效率较高。     

非线性积分方程的周期解

以（Cg,｜.｜g）为相空间,研究具有无限时滞非线性积分方程周期解的存在性,利用Schauder-Tychonov不动点定理证明方程解的g一致有界性和g一致最终有界性蕴含周期解的存在性。     

UKF与EKF在GPS/INS超紧组合导航中的应用比较

针对GPS/INS超紧组合特点,基于四元素法建立了系统的非线性状态方程,利用GPS接收机原始伪距测量信息对系统状态进行观测,并将EKF和UKF方法运用到系统进行比较,仿真结果表明UKF在姿态、位置估计上精度要优于EKF。     

非理想信道下测量零值无偏干扰抑制滤波器设计

现有的抗干扰滤波器在通道非理想特性下会导致接收机测量零值发生偏移,且偏移量与干扰参数相关,其已成为高精度测距接收机实现其精度提升的主要障碍。针对上述问题,从对称通道特性出发,给出一种无偏的时域抗干扰滤波器设计技术。解决了传统的时域抗干扰滤波器在非理想信道下测量零值偏移的问题,且工程实现简单。理论分析和仿真实验进一步验证了方法的有效性,采用该方法可以使测量零值偏移小于0.2 ns。     

OQAM/OFDM系统峰均比影响因素研究

针对OQAM/OFDM系统存在较高的峰均比的问题,从使用的原型滤波器类型和插入的导频方法两个方面进行了仿真分析。经研究,插入导频会使系统PAPR性能降低,而不同的原型滤波器对系统PAPR性能没有影响。格状导频中,AP法、预编码法和置零法分别对系统PAPR性能有不同程度的影响;增大预编码法的导频间隔会提高系统PAPR性能,但会降低系统的BER性能。块状导频中,系统PAPR性能随着导频列数的增加而降低;导频列数相同时,改变导频的数值不会影响系统PAPR性能。研究结果为OQAM/OFDM峰均比算法研究和导频设计提供参考。