基于记忆非线性多项式的星地一体预失真算法

传统的基于间接学习结构的预失真技术通常仅考虑对单个地面功放或卫星功放进行补偿,线性化性能有限;文中联合地面功放与卫星功放的非线性失真和卫星信道的实际传输特性,提出了一种适合透明卫星功放的星地一体间接学习预失真算法。该算法利用记忆深度为5、非线性阶数为9的奇偶项多项式作为预失真器,同时采用最小均方(LMS)与递归最小二乘(RLS)联合的算法自适应更新预失真器的系数,以兼顾运算量和收敛速度。仿真结果表明,经过星地一体预失真后,卫星高功放输出端APSK星座图误差矢量幅度改善值达到91.52%,带外功率谱抑制平均提升了11.41dB,系统线性化性能非常理想。     

基于微分几何与李群的无人机编队会合方法

在领航-跟随编队模式下,设计了一种基于追缉策略的无人机编队会合方法。首先,基于微分几何曲线论和弗雷涅-塞雷标架建立了无人机非解耦三维运动模型,其中将曲率和挠率作为控制量;结合该模型给出了无人机三维编队会合问题的数学描述,它将导弹制导问题中的终端落角约束映射为编队会合问题中僚机的航迹倾角约束,同时引入额外的航迹方位角约束;然后使用特殊正交群的元素来度量长僚机方向偏差,并通过局部坐标映射将其映射为对应李代数空间中的旋量;接着,基于该旋量设计了编队会合几何导引律,并给出相应的曲率和挠率控制指令;最后,分别在长机稳定平飞和转弯机动条件下进行了多机编队会合数字仿真实验,仿真结果显示僚机能够有效地跟踪长机航向并收敛至指定位形,说明了方法的有效性。     

临近空间拦截弹非线性控制系统性能研究

针对临近空间高超声速拦截弹执行机构非线性特性影响控制系统响应,提出基于次优控制理论及bang-bang控制理论对该问题进行研究.针对舵偏角速率饱和影响控制系统响应,通过改进正定阵P,Q来确保系统响应特性;针对舵偏角饱和影响控制系统响应,通过建立bang-bang开关曲线,分析推导出开关切换次数及最优时间表达式;最后仿真结果表明临近空间拦截弹的舵偏角饱和严重影响飞行控制系统的快速性.     

侵入和不变流型的坦克炮控伺服系统研究

针对坦克炮控系统未知齿隙及摩擦,设计了基于性能的新型控制器.提出了基于侵入和不变流型(I&I)的未知参数估计率的构造方法,使调节函数的选取及I&I估计率的设计变得直接简便.由于未知齿隙及摩擦被充分的描述成有界扰动与非线性动态项的组合,从而避免了将其简单的考虑成“总扰动”所造成的被控系统性能的损失.该控制器可有效抑制负载扰动及参数变化所带来的影响.同时通过快速准确的估计系统参数实现了对指令信号快速精确的跟踪.     

折叠舵间隙非线性颤振分析研究

针对折叠舵的气动弹性问题,考虑三维翼型的非定常气动力,研究了弯曲和扭转两维间隙非线性颤振分析方法.时域仿真结果表明:间隙非线性环节将导致系统出现极限环振荡;频率散布的下限值决定亚临界颤振速度,频率散布的上限值决定发散速度;模态振型节线的方向同样影响亚临界颤振速度和发散速度.     

基于GDOP的多基地雷达布站优化研究

以BLUE算法和GDOP为基本定位算法和精度分析工具,评估多基地雷达的定位性能,建立以GDOP最小值最小和有效监控区最大为目标的多基地雷达布站优化模型.仿真结果表明,通过以下措施可提高定位性能:①增加收发站总数;②采取扇形方式布站;③优先增加部署接收站;④交替部署收发站;⑤通过优化模型优化扇形布站分布角总和.     

结合流形滤波的矩阵信息几何检测器

针对小样本、非均匀杂波下的信号检测问题,提出一种基于流形滤波的矩阵信息几何检测器,将信号检测问题转化为矩阵流形上的几何问题。将每一个样本的相关性数据建模为一个托普利兹正定矩阵,在此基础上,利用每一个样本数据的邻近矩阵进行加权平滑滤波,去除一部分杂波能量,提升目标与杂波间的区分性。计算了辅助样本数据对应矩阵的几何均值,通过比较待检测样本数据矩阵与几何均值矩阵之间的距离与检测门限的大小,以实现信号检测。实验结果表明,与自适应匹配滤波相比,本文方法在小样本、非均匀杂波下具有明显的性能优势。     

基于ANSYS的油罐拱顶稳定性分析

针对加肋拱顶稳定性十分复杂的问题,基于ANSYS建立了加肋拱顶油罐的三维有限元模型,对加肋拱顶的结构稳定性进行了数值模拟。对加肋拱顶在外压作用下的线性与非线性临界屈曲载荷进行了对比分析,利用弧长法获得了拱顶在加肋情况下径向、环向、轴向的载荷-位移曲线。结果表明:数值模拟的加肋拱顶屈曲方向和屈曲区域与实际失稳结果相一致,可以为加肋拱顶设计和稳定性分析提供一定参考。     

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.