基于2分随机乘法模型的多重分形海杂波建模研究

为准确建立海杂波模型,将乘法模型与多重分形相结合引入到高分辨率海杂波建模研究中,提出了一种基于2分随机乘法模型的多重分形海杂波建模方法,理论上分析了模型的多重分形特性,并从实测海杂波数据中提取了倍乘因子的分布特性,提出了基于Beta分布的倍乘因子构建方法,仿真得到了海杂波数据。通过对瑞利分布、韦布尔分布和对数正态分布的比较分析以及K-S的统计检验,验证了2分随机乘法模型的合理性,这为高分辨率雷达的海杂波建模研究及其背景下的目标检测研究奠定了理论基础。     

基于前方交会的无人机对目标定位方法

针对目前无人机基于前方交会对目标定位精确度低,提出了一种基于前方交会的无人机航摄影像定位方法。对所有航摄影像进行特征匹配,得到影像间关系。提出航线定向与坐标系建立法,来实现像空间辅助坐标系的自动建立。提出了基于图像变换关系的前方交会法,来实现目标点的三维定位。实验结果表明该方法能够自动解算航向,并且定位精准度较高。     

软体油罐储存失效概率分布加速寿命试验研究

随着储存和使用年限的增长,受环境应力的影响,软体油罐各项性能指标均出现不同程度的下降。对软体油罐进行寿命评估对于合理确定油罐的报废周期,开展新型罐体材料研究具有一定的指导意义。以软体油罐模型为试验材料,以气密性测试为失效判别标准,通过加速寿命试验,得到样本在110℃老化温度下的失效数据,并通过威布尔概率图检验法和Van Montfort检验法对失效数据进行检验,得到软体油罐失效概率服从威布尔分布的结论,为软体油罐可靠性寿命评估奠定了理论基础。     

伺服系统速度环控制器参数的自整定及优化

针对交流伺服系统速度环控制器参数自整定及优化的需求,为使工程技术人员避免繁琐的调参过程,提出了一种基于转动惯量辨识的速度环控制器参数自整定及优化方法。首先,采用频率法分析伺服系统速度环控制器参数的设计规则;随后,采用遗忘因子递推最小二乘法,对控制器参数设计所需的系统转动惯量进行辨识;最后,在此基础上利用设计的变步长迭代算法,完成控制器参数寻优过程。仿真结果表明,采用遗忘因子递推最小二乘法,能够有效辨识出电机轴端的转动惯量。提出算法进行整定及优化后,速度环控制器参数能使系统具有良好的动态响应和鲁棒性。     

地磁陀螺复合测姿系统误差补偿方法

针对三维地磁姿态检测系统不能独立求解姿态角的问题,提出了一种基于地磁陀螺复合的弹丸姿态检测方法,在分析MEMS陀螺误差来源的基础上,建立了二维MEMS陀螺的误差模型,通过最小二乘法拟合求得误差补偿系数,最后利用补偿算法对二维MEMS陀螺的两路角速度输出矢量进行校正。经过一系列实验,结果表明,校正后的角速度矢量的零偏基本消除,误差波动幅值明显减小,利用角速度矢量计算得到的偏航角误差减小到1.757 7°,测量精度提高提高近12倍,基本能够满足三维地磁传感器姿态检测系统对外部基准角的要求。     

GSM移动通信网弹着点定位报告系统原理与仿真

当前弹道导弹打击行动缺乏实时高效的自动化、透明化弹着点位置信息报告系统和毁伤效果分析系统,现有侦察手段实时性差、可靠性不高、中间环节多,与弹道导弹的作战特点不适应.依赖弹道估算系统和圆概率误差公式计算弹着点则有精度不高,缺乏战场反馈的缺点.为此必须探索一条依靠商用移动通信设施提供位置信息的新路.介绍了基于移动通信网络的测距和定位方法,给出了仿真程序及计算结果,提出了适合战场环境的解决方案.     

纯方位系统TMA非线性最小二乘法——理论数学模型与常规算法

对非线性最小二乘法应用于纯方位系统目标运动分析进行了综合评述,介绍了经典的非线性最小二乘法及几种常规算法：高斯—牛顿迭代法,麦夸脱迭代法,自适应非线性最小二乘法,给出了非线性最小二乘法对纯方位目标运动分析的四个数学模型：高度非线性模型,减弱非线性模型,再减弱非线性模型,再进一步减弱非线性模型。     

一种非线性系统自适应预测控制方法

针对非线性系统提出了一种自适应预测控制方法,首先利用微分中值定理推出了非线性系统的增量输出和原来增量输入之间的线性关系,并利用带遗忘因子的最小二乘法(RLS)对其时变参数进行辨识,在此基础上,利用递推状态空间描述作为预测模型,根据预测控制的原理对系统的控制器进行设计,最后通过仿真实例说明了该方法的有效性.     

支持原位计算的高效三角矩阵乘法向量化方法

向量化算法映射是向量处理器的难点问题。提出一种高效的支持原位计算的三角矩阵乘法向量化方法:将L1D配置为SRAM模式,用双缓冲的乒乓方式平滑多级存储结构的数据传输,使得内核的计算与DMA数据搬移完全重叠,让内核始终以峰值速度运行,从而取得最佳的计算效率;将不规则的三角矩阵乘法计算均衡分布到各个向量处理单元,充分开发向量处理器的多级并行性;将结果矩阵保存在乘数矩阵中,实现原位计算,节省了存储空间。实验结果表明,提出的向量化方法使三角矩阵乘法性能达到1053.7GFLOPS,效率为91.47%。     

基于卡尔曼滤波的单矢量水听器水中多目标方位跟踪

对单矢量水听器接收的声压和质点振速信息进行联合处理,采用量子粒子群求解声压和质点振速组成的非线性相关方程组,从而实现多目标声源方位的估计。对于低信噪比的情况,难免会引入较大的方位估计误差。采用最小二乘法对目标方位轨迹进行拟合并建立预测模型,然后通过卡尔曼滤波对单矢量水听器估计的目标方位轨迹进行优化。结果表明：单矢量水听器能够同时分辨多个目标方位,解算结果应用统计特性表示;信噪比越高,分辨率和精度越高,偏差越小;对于水中目标而言,1阶多项式足以进行方位轨迹拟合,再采用卡尔曼滤波能够有效提高目标方位跟踪精度。