激光陀螺数字抖动控制方法与特性

针对传统的模拟抖动控制系统体积大、灵活性差的缺点,设计了一种基于单片机的新的激光陀螺数字抖动控制方法,建立了陀螺抖动的数学模型,比较研究了传统的模拟正弦波驱动和新的数字方波驱动的抖动特性,指出了后者不同于前者的抖幅变化律及非线性的随机噪声注入方式。仿真和实验证明,该方法能很好满足激光陀螺抖动控制要求,保证陀螺性能。     

面向任务指控系统时延分析模型及其改进

面向任务指挥控制系统是为了完成一个或多个作战任务,而将现有的相关指控系统互联互通形成网络,各种作战信息可以在网络中传输和共享的动态构建的系统.现代高技术战争模式下,时间延迟是评价面向任务的指挥控制系统构成的一项重要指标.通过指控节点的图模型,分析面向任务指控系统的结构及其中各种命令流、信息流的特点,采用网络信息熵来反映指控节点网络对信息的协调能力.通过研究和分析已有时延模型的缺点,并考虑实际应用的条件,对模型的惩罚函数进行了改进.     

时延估计多基地水下目标被动定位及误差分析

根据基于时延估计的多基地航空搜潜系统中目标、各被动浮标之间空间上的几何位置关系,建立目标位置的数学模型,确立了目标空间位置与声传播信号到各被动浮标的时延、布阵间距、声速之间的关系;在此基础上,根据时延估计方差的克拉莫-罗下限,分析信号信噪比、接收机带宽、信号中心频率及观测时间等参量测量误差对时延估计的影响,进而分析了各参量误差对目标定位误差影响,最后对所建模型及误差进行了仿真分析。     

卫星中断容忍网络路由算法研究

针对卫星网络易中断、长时延等问题,提出一种适合卫星DTN网络的路由算法——SDTNR算法。该算法在节点缓存中设置了3个存放不同服务等级报文的队列,队列根据报文响应比排序,响应比小的报文优先发送。SDTNR算法根据卫星运行规律,建立节点选择表并实时更新该表,根据表中信息选择满足条件的节点作为下一跳节点,以此保证通信的可靠性。仿真结果表明,SDTNR与EPR、PR、FC 3种算法相比,SDTNR更好地提高了报文的投递率、降低了网络开销和平均时延。     

SPN信息处理交换系统建模与分析

根据实际信息处理交换系统异步、并发的工作特点,利用Petri网这一良好的数学分析工具,建立了SPN模型.通过对模型科学合理地抽象、简化和压缩得到了可以进行实际数学分析的模型,即而对可分析的SPN模型进行了算例分析和仿真,通过仿真结果对重要信息节点系统吞吐量、系统时延和节点变迁利用率等重要性能、指标进行了定性、定量的分析.分析结果科学地指导了实际信息处理交换系统的硬件选型和软件设计.     

基于三元阵的水下目标运动分析算法研究

针对由水听器构成的三元阵系统,提出了一种新型的水下目标运动分析方法.利用测得到达不同水听器的时延差,建立了状态方程和观测方程.运用扩展卡尔曼滤波算法,研究了该系统的目标运动参数估计问题.蒙特卡洛模拟仿真试验结果表明上述方法具有较好的定位性能,该系统结构简单,有良好的应用前景.     

多Lagrange航行体在量化及通信时延约束下的集结

针对量化和通信时延约束下多Lagrange航行体的集结问题进行了研究,提出了一种与模型相关的右边不连续控制算法,设计了一个均匀量化器,并运用图论、矩阵理论以及实用稳定性理论,验证控制器的稳定性。研究结果表明:多航行体可以在量化和通信时延影响的无向通信图下,实现有误差界的集结。基于MATLAB软件进行的数值仿真实验,证明了算法的有效性。     

STDMA数据链系统的动态时隙分配

针对典型的STDMA时隙分配方案进行了改进,实现地面主控站可根据用户的紧急或优先级高低的预约请求进行实时分配,并支持用户占用时隙块发送较长报文的需求.仿真表明,该方案改善了延时性能,适合突发应急报文的传输需要.     

基于EMD与Hilbert变换的舰艇空化调制信号检测方法

针对舰艇推进器空化噪声检测中调制特征弱、背景干扰强等问题,提出了一种基于时延相关降噪、经验模态分解(EMD)和希尔波特(Hilbert)变换相结合的解调算法。该算法通过引入时延相关算法有效抑制了背景噪声,并利用EMD技术的自适应频带划分功能完成调制特征频带定位,实现了低信噪比条件下调制信号的有效检测。仿真试验证明:该方法在信噪比为-12dB、-15dB、-18dB条件下的检测效果明显优于传统的Hilbert变换等5种方法,且背景噪声干扰成分得到了有效抑制,调制信号检测效果显著提升。最后,通过推进器空化信号检测台架试验验证表明:该方法能够有效捕捉舰艇空化噪声信号中与转速、叶片数密切相关的调制特征。     

基于高阶累积量的滑动加窗参数型多径时延估计

针对传统方法不适合估计多径时延和难以抑制相关高斯噪声,构造了基于高级累积量的滑动加窗参数估计模型。该模型利用高阶累积量抑制高斯噪声,应用滑动窗充分利用采集数据。通过理论分析和仿真实验表明,该方法能够准确地估计时延,有效地抑制干扰和相关噪声的影响,且在性能估计方面,优于传统基于相关的方法。