基于改进直方图算法的雷达信号参数特征提取研究

雷达信号特征提取是雷达信号识别中的重要组成部分,直接影响到识别效果的好坏。在研究直方图算法分析雷达信号特征的基础上,提出2种改进的直方图算法:截断直方图算法和窄带直方图算法,并用仿真实验分析影响算法性能的4个因素,验证了直方图算法提取雷达信号参数特征的有效性。     

甲板坐标系下速率火控射击诸元解算及弹道修正

速率火控系统是在甲板坐标系下解相遇的,它不依赖于导航系统.它与常规火控不同,甲板倾斜的修正不能采用简单的坐标系变换的方式.针对速率火控甲板倾斜修正问题,指出了两种需要进行甲板倾斜修正的情况,推导给出了计算方法,通过原理仿真计算,验证了计算方法的正确性.     

定量反馈理论在侧向飞行控制系统中的应用

分析总结了定量反馈理论(QFT)的基本原理、设计步骤和特点,运用该理论对飞行控制系统(FCS)进行了设计研究.针对侧向通道的多输入多输出耦合系统,研究了QFT理论在多变量解耦控制问题中的应用.研究发现,QFT能够很好地解决飞行控制系统由于模型参数具有不确定性而造成的控制系统鲁棒性设计问题.仿真表明该理论具有良好的鲁棒性能和解耦能力.     

桅杆首阶固有频率控制与构形设计

基于Timoshenko梁理论,提出筒形桅杆首阶固有频率控制设计原理。依据该原理,采用Transfer matrix算法,研究了直壁式、外凸式及双曲式三种构形的桅杆首阶固有频率的变化规律,发现在桅杆高度、质量、顶部及底部截面边长相同的情况下,外凸式构形具有最大的首阶固有频率值。     

一种稳健的循环平稳信号时延估计算法

基于信号循环平稳特性的时延估计算法具有较强的抗干扰和抗噪声能力,但循环频率误差时性能下降严重。针对这一问题,首先分析了循环频率误差对循环时延估计算法中,循环互相关函数相关法估计性能的影响,进而提出了一种对循环频率误差稳健的改进循环时延估计算法。改进算法通过两次搜索确定循环频率的真实值。仿真实验结果表明,改进算法可以有效地校正循环频率误差,最终使时延估计误差与无循环频率误差时基本相同。     

邻频干扰对跳频GMSK接收机的性能影响分析

在考虑跳频系统中系统用户数、可用频点数、信道参数和环境噪声因素的条件下,重点研究邻频干扰(ACI)对跳频系统典型GMSK接收机误码率(BER)性能的影响。研究了GMSK非相干平方律接收结构和包络检波接收结构,通过分析接收信号经过各接收单元的变化,得出判决信号的解析表达式;通过分析判决信号的概率密度函数和特征函数,推导得出跳频系统在ACI影响下的系统BER公式。仿真结果表明,该理论能够评估ACI对跳频系统典型GMSK接收机的BER性能影响。     

高超声速飞行器新息滤波交互式多模型跟踪算法

研究临近空间高超声速飞行器在运动特点,针对强杂波环境下高速、高机动目标跟踪问题,提出用新息滤波减小观测噪声以修正模型概率更新过程的算法。Monte-Carlo仿真结果表明:该算法可以有效减小量测噪声对系统滤波的影响,提高滤波精度,在临近空间强杂波环境下具有较好的跟踪精度,具有一定工程实用价值。     

机翼不对称损伤飞机在大侧滑角下的操稳特性研究

对某小型电动无人机(以下简称SEPUAV)在其左翼破损40%面积矩下的操稳特性进行详细分析。首先在此损伤下典型大侧滑角定常工作点附近进行特殊的小扰动线性化,然后进行特征根和飞行运动模态的分析;其次对此特殊构型SEPUAV进行操稳特性、时频响应特性进行分析。分析结果表明:左翼破损40%面积矩SEPUAV出现特有运动模态并影响全部纵侧向运动状态的响应;部分传递函数出现较多非最小相位零点从而导致初始响应发生反向;部分通道的Bode图中出现多个波峰波谷并有相角提前等现象。分析结果对后续容损飞行控制器的设计起到铺垫的作用。     

正交频分复用/偏移正交振幅调制半盲信道估计

非合作通信背景下,针对传统干扰近似法(IAM)进行正交频分复用(OFDM)/偏移正交振幅调制(OQAM)系统信道估计需要导频符号值作为先验信息的问题,提出一种基于OQAM符号特征的IAM(OCBIAM)估计算法。该算法利用IAM导频结构和OQAM实符号的有限集特征,将信道衰落系数幅度和相位分开估计,在仅获得导频位置而未知导频符号值的条件下实现了OFDM/OQAM系统半盲信道估计。并且证明了OCB-IAM算法由于利用接收符号的二阶统计量将高斯白噪声变为非随机的单音干扰,从而在中低信噪比条件下具有优于IAM算法的估计性能。仿真实验验证了理论推导的正确性和OCB-IAM算法的可靠性。     

基于AM-LFM和IRT的旋转微动目标成像算法

在雷达成像中,基于CS的方法因其压缩采样的特性而在高分辨雷达成像中得到广泛应用。然而由于其是一种基于参数化的成像方法,对观测位置误差特别敏感。在实际中,一般无法知道精确的观测位置。观测位置的误差会造成成像结果位置的偏离、散焦以及无法聚焦。针对基于压缩感知的成像算法存在的观测位置依赖性问题,提出了一种基于调幅-线性调频(AM-LFM)分解和逆Radon变换(IRT)的微动目标成像算法。该方法根据分解后信号调频率分离目标微动信号与主体信号,再进行IRT成像。仿真及实验结果验证了算法的可行性和有效性。