二元混压式超声速进气道性能预估及优化设计

建立了具有一定精度的、简洁的二元混压式超声速进气道总压恢复、流量系数、附加阻力系数、唇口波阻系数和有效动能效率等性能预估模型 ;并分析了进气道的压缩板角、进口高度、进口高宽比等几何参数对其性能的影响。对所建立的各优化设计模型 ,利用模拟退火算法进行寻优计算。     

基于协方差矩阵估计的稳健Capon波束形成算法

常规Capon波束形成器性能对模型误差或失配非常敏感,尤其是当期望信号包含在训练数据中,导向矢量失配将引起性能急剧下降。为解决这一问题,提出了一种采用干扰噪声协方差矩阵和导向矢量联合估计的稳健波束形成算法。该方法通过对Capon空间谱在非目标信号的方位区域内的积分,实现对干扰噪声协方差矩阵的估计,解决数据协方差矩阵包含有目标信号时引起信号自相消问题;其次为了克服导向矢量失配的影响,通过最大化输出功率,并增加二次型约束防止估计的导向矢量接近于干扰导向矢量,实现对导向矢量的估计。仿真实验表明:该算法能获得近似最优的输出信干噪比,与现有算法相比稳健性更强。     

基于多通道卷积神经网络的磁性舰船目标运动参数估计

传统磁性目标运动估计效果依赖于目标的初始状态信息,为克服这一缺陷,建立磁性运动目标三分量投影模型,并据此生成磁性舰船运动目标在运动速度、航向、信噪比等参数变化情况下的10类目标的训练数据集、验证数据集以及测试数据集。设计多通道卷积神经网络,对目标的正横距离和运动速度进行估计,并比较和分析了不同的学习方式和激活函数对网络性能的影响。结果表明:Adam+tanh组合方式的估计性能要优于其他组合方式,而且对磁性目标运动参数的估计效果比较精确,此方法相较于卡尔曼滤波、粒子滤波等估计算法的优越性在于运算复杂度低以及参数估计不需要目标初始状态信息。     

坦克典型承载件疲劳载荷的虚拟测试与编谱技术

提出了一种通过虚拟试验建立坦克关键零部件疲劳载荷谱的方法,并以坦克平衡肘为研究对象,建立了某型坦克的刚柔混合动力学模型。在制定的任务剖面下,通过虚拟试验测得了平衡肘疲劳载荷数据。通过对疲劳载荷数据的雨流计数处理并运用数理统计的方法,建立了能够反映实际使用载荷工况的目标载荷谱,为坦克平衡肘的疲劳寿命估算和加速寿命试验提供了科学数据。     

舰船电力系统运行负荷估算方法研究

针对舰船电力系统的运行负荷估算常见算法的不足,提出了改进算法.改进算法用随机模型和回归模型描述舰船电力负荷,用回归模型描述的负荷采用回归算法,用随机模型描述的负荷采用逐步聚类法进行计算,并对获得随机负荷的计算参数提出了具体方法.通过对某船的计算和实测,进行了各算法的比较,验证了改进算法的可信性.     

三维分布式星载SAR多星联合成像方法

分布式小卫星SAR天线面小,存在严重的多普勒模糊,联合处理多颗卫星的回波可以有效消除模糊,实现高分辨宽测绘带成像.以一发双收的分布式构型为例,建立其回波信号模型并分析了两路回波信号之间的关系,在补偿由切航向基线引起的包络差和部分相位差后,得到两路回波信号频谱之间关系的解析表达式.根据回波谱之间的关系,设计加权函数,消除了回波的方位模糊,最后采用传统成像算法完成成像.     

飞行器有源对消隐身技术

隐身技术已经成为现代高性能飞行器设计的重要支撑,是先进战机的基本要求。现行的隐身设计方法主要包括气动外形优化以及隐身材料涂覆。随着雷达探测能力的不断提升,尤其在米波雷达探测背景下,外形优化与隐身涂层变得不再有效,有源隐身技术被重新予以重视并有望成为新的隐身技术突破点。本文着重分析了有源对消技术的基本概念、技术现状以及相应的关键技术,对该技术体制的优势和特点进行了归纳和总结。     

利用阵列协方差矩阵稀疏性的到达角估计方法

为了解决传统基于阵列协方差矩阵稀疏性到达角估计方法计算复杂度高的问题,提出基于直接二维稀疏重构思想的高效到达角估计方法。该方法利用阵列输出数据的协方差矩阵构造二维稀疏表示模型,对协方差矩阵进行特征值分解以实现噪声功率估计,从而降低噪声对到达角估计的影响。在求解稀疏表示模型时,直接对该二维稀疏重构问题进行求解,避免了矩阵矢量化操作。仿真实验结果表明,该方法运行效率大大提高,并且在低快拍数、低信噪比和稀疏阵元等条件下估计性能优于传统方法。     

地波雷达组网探测高空目标优化布站

针对高空无人机等目标，建立基于高频地波雷达为主的2D雷达探测网，以目标高度估计和协同补盲为约束条件，对2D雷达网的优化布站问题进行理论计算和实例仿真，实验结果证明布站方法的有效性。     

基于不完全测量数据的飞行器轨迹参数估计

提出基于稀疏优化的轨迹参数估计新方法,通过降低参数空间的维数改善模型的病态性。利用B样条函数实现轨迹参数的稀疏表示,根据轨迹参数与测量数据的关系建立估计轨迹参数的稀疏表示寻优模型,采用高斯牛顿法获得模型的解。寻优模型中待估参数的数量取决于样条节点数,利用样条函数的高阶导数在节点处的不连续性建立了选取样条节点的稀疏优化模型,采用凸优化方法求解该模型,实现样条节点数的最小化。仿真结果表明,稀疏优化方法能够大幅度提高不完全测量段落轨迹参数的估计精度。