三维空间中高斯束法有关应用公式的推导

本文从理论上推导了三维空间中高斯束法有关应用公式,研究了高斯束的性质,阐述了高斯束在自由空间中的传播规律及其在界面上的反射规律。文中还探讨了高斯束初值的选择及其反射后的相位补偿问题,为高斯束法在三维空间中的应用创造了条件。     

驻波—行波边界条件在PSTD算法中的实现

将时域伪谱法(PSTD)的边界条件PML用驻波-行波边界条件来代替.该条件在边界处附加理想电(磁)壁对计算区域进行截断,将由此产生的反射场去除,从而减少反射场所产生的干扰,在有限的空间内有效地模拟出无限大的电磁散射空间.给出了该边界条件下的二维PSTD迭代格式,并将其数值结果与运用PML边界条件的PSTD的结果进行比较,计算结果表明这种结合形成的新方法节约了内存,提高了计算速度,具有良好的可行性.     

浅海中球形声源诱发的海底地震波快速预报方法研究

针对浅海中球形声源诱发的海底地震波预报问题，提出了一种基于等效源-有限元联合法的快速预报方法。首先，基于波叠加原理，将球形声源的辐射声场等效为其对称轴上若干等效点源辐射声场的线性叠加，根据与球形声源表面上等效点源数量一致的场点振速匹配原则，确定等效点源的强度；然后，采用有限元法建立球形声源、浅海环境、边界条件的耦合动力学模型，计算相应源强下每个等效点源诱发的海底地震波场，并将其线性叠加快速求得球形声源诱发的海底地震波场；最后，从计算精度和效率两个方面，分别采用上述方法和有限元法，给出不同频率、不同海底底质时海水-海底界面上的法向应力级衰减曲线。结果表明：所提方法具有建模简洁、计算精度和效率高等特点，可用于快速预报浅海中球形声源诱发的海底地震波场。     

基于半定规划的无源跟踪最佳传感器选择

在多站测向定位系统中,观测站与目标的几何位置影响目标定位跟踪精度。以目标估计的克-劳美罗下界(CRLB)行列式最大值为优化指标,在考虑传感器自身的探测能力等实际约束的前提下,建立了无源协同跟踪下最佳传感器选择优化模型。提出了一种基于半定规划(SDP)算法将上述组合优化问题转换为凸优化问题,进行优化求解。仿真结果验证了算法的有效性,与松弛算法和随机选择算法相比,基于SDP的传感器选择可以进一步提高无源协同跟踪的精度。     

可压缩流大涡模拟耦合概率密度函数方法中的滤波压力模型

亚格子组分-温度关联项显著影响反应流大涡模拟精度。利用概率密度函数方法中概率等效的特点,发展一种新的滤波压力模型,可以良好封闭亚格子组分-温度关联项。介绍概率密度函数及其耦合求解方法,在已有模型基础上推导建立新的滤波压力模型,并在三维超声速氢气/空气时间发展反应混合层中对不同的滤波压力模型进行数值测试。结果表明,与传统的滤波压力模型相比,新的滤波压力模型可以明显改善反应混合层的模拟准确度。特别地,基于新的滤波压力模型,大涡模拟耦合概率密度函数方法可以较好地模拟链式反应中间微小组分如超氧化氢基等,有望更有效地再现自点火等复杂现象。     

OFDM-MIMO雷达转发式主瓣干扰自适应抑制方法

转发式干扰因与雷达发射波形的高度相关性,经雷达主瓣接收后易对雷达产生严重的干扰作用。为解决主瓣干扰问题,建立正交频率分集调频多输入多输出(orthogonal frequency division multiplexing-multiple input multiple output, OFDM-MIMO)雷达主瓣接收的转发式干扰信号模型,分析了该干扰对OFDM-MIMO雷达的干扰机理;同时基于自适应方法处理理论,推导了OFDM-MIMO雷达自适应处理权向量解析式,提出了基于距离依赖波束的OFDM-MIMO雷达转发式主瓣干扰自适应抑制方法。理论研究和仿真结果表明,提出的方法提高了输出信干噪比,实现了转发式主瓣干扰的有效抑制。     

氙原子在铂表面散射的分子动力论方法

运用分子动力论方法研究气体分子 (Xe)在固壁表面 (Pt)的散射。在构造了合理的气体分子与固壁表面相互作用势模型之后 ,运用随机经典轨道方法求解气体分子及固壁原子的运动方程 ,得到气体分子运动轨迹及散射后的运动状态。结果表明 ,气体分子散射后的角度分布与Maxwellian模型存在较大差异 ,而速度基本服从半空间的Maxwellian分布。     

高轨双星辐射源跟踪的高斯和-容积Kalman滤波算法

针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波(5CKF)的跟踪算法GS-5CKF。该方法将起始时刻的时差观测量所确定的位于地球表面的时差线按经度等间隔划分,初始化多个并行的5CKF,线性组合各滤波器的输出获得辐射源运动状态的估计。针对5CKF,提出新的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,从而提高了跟踪精度,同时保持GS-5CKF算法复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5CKF和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等方法,提出的算法具有更高的估计精度。