阵列雷达自适应多零点单脉冲群目标测角算法

针对阵列体制雷达，由极大似然估计导出自适应多零点单脉冲测角原理。分析发现迭代步长过大导致双零点单脉冲技术在多目标条件下失效，因此提出加权步长改进角度估计的迭代过程，只需要较少计算量就能实现群内多个目标的精确测角。仿真结果表明：该算法在较高信噪比条件下可以精确测量群内三个目标角度，测角误差约为0.15倍波束宽度；当群目标数较多或者目标相位差接近于0时，算法性能下降明显。     

高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化方法

为进一步提高高超声速飞行器的突防性能,提出高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化方法。考虑飞行器180°×360°方向的雷达散射截面,针对原数据尖峰多、收敛难的难题,运用高斯滤波法对其进行预处理,既不改变原数据趋势又加以平滑,提高优化问题收敛性能。为使计算所用雷达散射截面数据具备较强的保真性,采用三次样条插值方法调用离散数据计算实时雷达散射截面。完成了高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化问题的建模,以探测概率为目标函数,运用hp自适应Radau伪谱法优化求解,采用逐步计算策略进一步提高优化效率和收敛性能。与传统最短飞行时间弹道对比表明,该方法有效降低了飞行器被雷达发现的概率。     

预警卫星情报处理系统效能评估

预警卫星面临着海量情报数据处理的任务需求,正确地评估其情报处理系统效能对分析预警卫星的探测能力具有重要意义。通过分析情报处理系统工作模式,依据效能评估准则和指标体系构建原则,从情报处理能力、目标检测能力、资源运用能力、系统服务能力4个方面构建了预警卫星情报处理系统的效能指标体系,并针对相应的各项指标构建了数学模型,为下一步预警卫星的整体评估工作奠定基础。     

过失速机动的AUKF-WNN气动力建模及仿真

为使所建立的气动力模型能够准确刻画复杂动态特性,提出一种基于改进UKF算法的小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)飞行数据失速气动力建模方法。引入一种自适应因子来改善无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的性能;按照飞行数据的气动力建模流程,利用改进UKF算法对WNN参数进行最优化估计,构建失速现象的气动力模型。实验结果表明,针对飞行器失速的气动力建模问题,基于改进UKF算法的WNN建模方法,在建模精度和速度方面,优于传统神经网络和其他现有WNN方法,因此,使用提出飞行器失速的气动力建模方法是可行和有效的,得到预测结果也能准确刻画飞行器失速的动态特性。     

模糊Petri网的自适应粒子群优化方法研究

模糊Petri网对专家知识库的模糊规则具有较强的表达能力,但其缺乏学习能力使得模型参数的确定较为困难,针对此问题提出一种适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。分析了模糊Petri网对专家知识库的模糊规则建模方法;研究了粒子群优化算法及其各种改进算法;在此基础上,提出适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。最后,以无向网络可靠性估计为例,通过实例分析并与基本粒子群优化算法进行比较,证明了所提方法的有效性和优越性。     

高频链路自动化（下）

ALE是HF通信的重要环节、网络化的基础。本文分别介绍2G－ALE、AQC－ALE和3G－ALE的链路建立协议、信息协议、信号结构、调制解调波形、ALE控制与管理功能、探测与信道选择。经分析比较可察觉HF链路的建立自动化程度越来越高。     

基于直\气复合的再入飞行器操纵耦合分析及鲁椿控制设计

为保证再入飞行器在剧烈变化飞行环境下的控制能力,传统单一气动舵面控制被直＼气复合控制模式取代.性能提升同时,多个参与飞行控制的执行机构之间引起的操纵耦合使系统耦合加剧.以再入飞行器为研究重点,分析了直＼气复合控制模式下的两类操纵耦合原理,建立数学模型.采用动态逆,模糊理论和变结构方法相结合策略设计鲁棒控制器.仿真结果表明该方法是行之有效的.     

坦克炮控系统非线性特性及自适应补偿控制

影响坦克炮控系统低速性能主要有两个方面的因素,摩擦非线性和齿隙非线性。建立了坦克炮控系统数学模型,介绍了坦克炮控系统中摩擦、齿隙两类重要非线性模型,分析了摩擦、齿隙对炮控系统性能的影响,以及摩擦非线性环节导致系统低速时的爬行现象、速度过零时的平顶现象;齿隙非线性环节造成系统输出误差外,系统会因极限环振荡或冲击而降低性能,甚至不稳定,总结了炮控系统中针对摩擦、齿隙等非线性环节的自适应补偿控制的研究成果。     

自适应权值的嵌套式轮循调度算法

服务质量是目前网络应用研究的一个热点.采取何种队列调度算法则是确保服务质量的关键因素之一.针对NDRR算法不能很好地满足实时业务队列突发情况下的延迟性需求,提出了自适应权值的嵌套式轮循调度算法.当实时业务队列处于突发情况时,能够实现动态增加其权重.理论分析表明该算法有较好的公平性,并能降低实时业务队列的延迟上界,且算法的复杂度为O(1).仿真结果表明,该算法明显改善了突发状态下实时业务队列的延迟性能.