航空发动机自适应模拟退火遗传算法建模

以阶跃输入响应进行模型的检验,提出了航空发动机状态模型的建立方法:在抽功法所建立的状态空间模型的基础上,利用自适应模拟退火遗传算法对A、C矩阵元素进行寻优,解决了状态空间模型的响应与非线性模型不能够很好吻合的难题。仿真表明,得到的状态空间模型无论是动态过程还是稳态过程都能取得较高的建模精度,为航空发动机分布式控制的研究奠定了强有力的基础。     

基于反步法的高超声速飞行器终端滑模控制

为了使高超声速飞行器在再入过程中完成姿态控制,在反步法的基础上将模糊自适应和终端滑模控制相结合设计控制器。对于姿态角动态,使用反步法和模糊自适应设计虚拟控制律;而对于角速率动态,利用终端滑模方法设计控制器,能够有效提高系统鲁棒性。稳定性分析说明所提方法可以保证系统状态的一致渐进有界性。     

基于FRFT窄带滤波的LFM信号研究

随着分数阶傅里叶变换域窄带滤波技术的不断应用与发展,对分数阶域窄带滤波带宽的研究将变得尤为重要。研究了分数阶傅里叶变换域窄带滤波带宽与滤波后信号之间的关系,并以信号的失真度为准则,分析了分数阶域窄带滤波带宽的临界值。理论分析和仿真结果表明:线性调频信号经过分数阶域窄带滤波后信号的相位没有发生改变,信号的幅度为辛克函数积分的形式。为保证LFM信号频率信息不丢失,分数阶域窄带滤波的带宽必须不小于LFM信号在分数阶域幅度谱的主瓣宽度。为分数阶域滤波带宽的选取提供了参考标准。     

测试轮直径对路面不平度测试精度的影响

在加速度信号的路面不平度测量过程中,由于测试轮的几何外形对路面的滤波作用,会对功率谱密度的测量产生误差。为解决这一问题,在仿真环境下,通过测量在给定路面等级的随机路上行驶的测试装置测试轮的响应,研究不同直径的测试轮对同一路面不平度的滤波作用,分析其影响关系,从而为路面不平度测试装置测试轮轮径的选择提供参考。     

船舶轴频电场跟踪

针对轴频电场包络跟踪中先验信息缺失的问题,研究了船舶轴频电场跟踪对传感器阵列的基本要求,引入了一种基于最大似然选择的多初值渐进更新扩展卡尔曼滤波算法。建立船舶轴频电场包络跟踪的状态空间模型,用水平电偶极子对船舶轴频电场包络进行建模;建立基于最大似然选择的多初值模型;基于轴频包络信号特征,研究了对传感器阵列排布方式的要求。仿真结果表明,利用轴频电场包络对船舶进行跟踪是可行的,要求传感器阵列至少由3个传感器组成,且3个传感器不在一条直线上;在传感器阵列满足要求的情况下,该算法可以有效解决轴频电场包络跟踪中的先验信息缺失问题,具有较高的实用价值。     

鱼雷非线性姿态系统的自适应反演控制

以鱼雷姿态角为输出量,将鱼雷非线性模型转换为输入输出动态和内部零动态两个部分.通过数值计算,确定了零动态的稳定性.对输入输出动态设计了反演控制律,将参数自适应调整与变结构控制相结合,简化了切换函数的设计.仿真结果表明,所设计的控制方法消除了模型参数扰动的影响,使鱼雷姿态角具有良好的控制效果,同时使非线性模型中的其他状态变量保持稳定.     

近地卫星Ka频段数传链路抗雨衰自适应模式设计

针对近地卫星数传时的信道时变性和严重的Ka频段雨衰现象,采用自适应编码调制(Adaptive Coding and Modulation, ACM)技术能够充分利用链路资源,相对于传统的固定编码调制方式,进一步提高链路的数据吞吐量。提出近地卫星Ka频段数传链路ACM模式设计方法,在降雨环境下建立Ka频段数传链路模型,根据链路预算的信道状况确定ACM选用模式;采用基于导频符号的最大似然信噪比估计算法结合移动平均的平滑方法实现信道估计,有效地减小了估计值的波动。仿真结果表明,无论晴天还是雨天,采用提出的卫星数传链路ACM模式设计方法,能够在保证系统可靠性的同时获取较高的数据吞吐量。     

兵力组织适应性设计问题研究

构建适应战场环境的兵力组织是提高我军战场对抗优势的重要途径。针对兵力组织的适应性设计问题,从兵力组织的描述方法、适应性设计方法和效能评估方法 3个方面梳理了国内外的研究现状。其中,兵力组织描述方法包括计算数学组织理论、图论和网络、多Agent系统、Petri网和信息理论;兵力组织适应性设计方法包括基于三阶段思想的适应性设计方法、基于粒度计算思想的适应性设计方法和基于扩展三阶段思想的适应性设计方法;兵力组织效能评估方法包括理论评估方法和实验评估方法。对涉及的各种组织描述方法、适应性设计方法和效能评估方法进行了详细的分析介绍,并总结了当前研究存在的不足。     

针对不同视场辅助信标的无人机目标定位方法

针对无人机在单站测角测距的目标定位过程中受无人机姿态角误差影响较大的问题，提出一种对辅助信标进行探测并与惯性传感器相结合的无人机姿态求解方法。建立基于容积卡尔曼滤波的惯性传感器姿态求解模型，采用梯度下降法对基于辅助信标的无人机位姿参数进行求解，并综合它们的结果对无人机的姿态偏差进行估计和校正，最后完成了不同视场条件下的目标定位和仿真计算。结果表明，所提方法对无人机目标定位精度有明显提高。     

基于位置预测的靶场图像实时判读方法

在靶场经纬仪对目标实时跟踪测量时,会发生相机随机抖动的情况,引起目标在图像中大幅度运动。应对大幅度运动时,基于搜索窗口的跟踪方法容易丢失目标,而基于全图搜索的跟踪方法时效性差。针对以上问题,提出一种结合核相关滤波算法(Kernelized Correlation Filter, KCF)和目标位置预测的改进的跟踪学习检测算法(Tracking-Learning-Detection, TLD)跟踪框架。利用正交多项式最优线性滤波器及相机角度信息预测目标下一帧位置,在此区域利用KCF进行快速跟踪,可以提高跟踪的成功率和时效性,跟踪失败时再进行检测。仿真实验表明,最优线性滤波器能较准确预测目标位置,给KCF提供较准确的搜索位置,算法每帧耗时仅为1.1 ms,且定位精度优于TLD和KCF,能有效应对相机抖动的问题。靶场实际试验证明该方法可提高靶场自动判读水平,减少人工干预。