数字化扩频接收机的自适应抗干扰滤波方案研究

讨论了自适应抗干扰滤波在最小频移键控的直接序列扩频(DS-MSK)数字化接收机中的应用问题,对非线性滤波加以改进,提出了部分解扩非线性滤波(PDNF)结构,将快速更新子带自适应滤波(FRSAF)算法用于PDNF结构以提高收敛速度。结合FRSAF算法的PDNF自适应抗干扰滤波方案在收敛速度、稳健性和输出信噪比等方面明显优于结合LMS算法的传统非线性抗干扰滤波方案,仿真结果验证了上述结论。     

日美新一轮军事合作——从日本向全球扩展

冷战虽已过去15年,但冷战思维、阴影却依然存在。如今,源于冷战时的日美军事合作,非但没有随着时间的推移而被削弱,相反则被不断地强化和加深。且看,连日来,日美动作不断的军事合作——先是就美军首次在日本部署核动力航空母舰达成协议;随后日美高官进行国防和外交“2 2”会谈,并出台《美国日本同盟:为了未来的改革与调整》的军事合作中期报告,从而拉开日美军事合作大改革和驻日美军大调整的序幕;日本执政的自民党推出新宪法草案,修改和平宪法第9条,明文把“自卫队”升格为“自卫军”;日本首相小泉新     

智能天线在伪卫星增强系统中的抗干扰作用

过去的十年中,卫星导航技术在武器系统的导航和制导领域得到了很好的应用.但是,系统的应用过程中无线电射频干扰对其通信链路的性能会产生极大的影响,智能天线技术是一种比较有效的抗干扰措施.对伪卫星增强系统多种智能天线的自适应算法进行了比较分析.结果表明SMI算法相对其他算法而言在收敛速率和天线方向图的效果上皆有相当的优越性.适合于伪卫星增强系统的干扰抑制应用.     

短波跳频电台组网研究

短波跳频电台组网在军事通信中占有重要地位,组网应用可以提高跳频电台的抗干扰性能.介绍了跳频通信的特点及抗干扰性能,分析了短波跳频通信技术的发展趋势.短波跳频电台组网可以提高通信的可通概率与战术应用的灵活性,为此着重研究了短波跳频电台组网的原理与方法以及组网的注意事项,为军事短波跳频电台的组网应用奠定基础.     

使用目标状态估值器提高空对空射击性能

使用卡尔曼滤波器对机载火控雷达及其它传感器提供的数据进行处理,可以得到空对空射击火力控制需要的目标运动信息.通过动态数字仿真比较了前置计算光学瞄准和使用目标状态估值器两种空空射击的火控算法.在具备机载火控雷达的条件下,使用目标状态估值器能够提高空对空射击性能.     

基于小波神经网络的蒸汽发生器水位辨识与控制仿真

提出一种基于小波神经网络的控制方法,对蒸汽发生器水位进行控制仿真.该方法利用小波神经网络作为控制系统的辨识器和控制器来构成控制系统.小波神经网络辨识器能更准确逼近非线性对象,小波神经网络控制器能自适应产生最佳的控制规律.仿真结果表明,该方案具有响应快、超调量小、较强抑制干扰能力等良好性能.     

基于固有时间尺度分解的能量算子解调法及故障诊断应用

针对Teager能量算子包络解调方法主要用于对单分量的调幅调频信号进行解调,而真实机械故障信号多为多分量的调幅调频信号的问题,提出了能量算子与固有时间尺度分解相结合的解调方法.首先,利用固有时间尺度分解法将原始振动信号分解为若干个固有旋转分量和一个单调趋势项,并基于波形匹配算法实现原始数据的自适应端点延拓以解决分解过程中的端点效应;然后再选取合适的固有旋转分量,利用能量算子方法实现调制信号的包络解调;最后,将该方法应用于仿真信号和故障模拟信号.结果表明:该方法能有效地提取机械振动信号的故障特征.     

基于改进半监督FCM聚类的复合材料超声检测脱粘缺陷识别

针对径向基（RBF）神经网络在进行超声检测脱粘缺陷识别时存在参数选择不确定、网络结构鲁棒性差等问题,提出一种改进的自适应半监督模糊C均值聚类（FCM）的RBF神经网络的方法,将kw近邻估计法和半监督模糊C均值聚类方法相结合,改进了隶属度函数,自适应确定聚类数目。将改进的RBF神经网络应用于超声检测脱粘缺陷识别,实验结果表明：与传统RBF神经网络相比,本方法减弱了孤立样本对网络结构的影响,增强了网络结构的鲁棒性,提高了脱粘缺陷识别的准确率,是一种较好的超声检测脱粘缺陷识别分类方法．     

基于FFT的自适应频率估计算法

为了解决FFT算法中因能量泄露和栅栏效应而导致的算法估计性能下降的问题,提出了一种基于FFT的自适应频率估计算法.分析了Rife算法,指出当信号频率位于量化频率附近时,由于插值方向错误,会导致频率估计性能下降;对于分段FFT相位差频率估计算法,当2段信号最大谱线处对应的相位相差比较大时,容易产生相位模糊,从而增大估计误差.基于FFT的自适应频率估计算法将2种算法进行了综合,既保留了2种算法的优点,又对算法性能有所改进.仿真结果表明:该算法的估计精度、稳定性和抗噪能力都有显著提高.     

弹性高超声速飞行器自适应极点配置控制

本文针对乘波体外形的高超声速飞行器存在的结构/推进/气动强耦合特性,利用鲁棒极点配置方法设计了自适应控制器,实现了对高超声速飞行器的速度和高度指令跟踪控制。控制器采用了Proportional-Integral-Filter(PIF)结构,该结构的控制器不仅能够使系统具备良好的稳态特性而且能够对控制信号进行滤波平滑,从而能够有效地抑制高超声速飞行器的弹性振动对控制系统的影响。基于弹性高超声速飞行器模型CSUAL_GHV,分别采用自适应鲁棒极点配置控制方法和自适应非鲁棒极点配置控制方法进行了数值仿真。结果表明,与非鲁棒极点配置控制方法相比,采用自适应鲁棒极点配置控制方法的控制系统不仅使飞行器能够很快地跟踪上速度和高度指令,跟踪误差小于1%,而且高超声速飞行器的弹性振动也得到了有效地抑制。飞行器在整个飞行过程中的飞行攻角均处于±2°范围内,满足超燃冲压发动机的工作要求。