近极轨微纳卫星星座高速数传模型路由算法

基于近极轨微纳卫星星座在高速数据传输模型下的网络特点，给出近极轨微纳卫星星座的高速数据传输的模型，分析适用于该模型的路由算法，推导该路由算法开销的计算方式，说明了算法在高速数传模型下的不足；给出算法的改进策略；利用NS3网络仿真平台建立微纳卫星星座高速数传网络场景，仿真了该场景下采用改进路由算法前后的关键性能指标。研究结果表明：在近极轨微纳卫星星座构建的高速数据传输网络中，改进算法在使得吞吐率和分组到达率有所提升的同时，显著降低了网络系统路由开销，微纳卫星高速数据传输网络的性能得到优化。     

基于微多普勒特征的欺骗干扰识别

为了提高雷达的抗干扰能力,提出了一种基于微多普勒特征的欺骗干扰识别方法,为雷达选择抗干扰措施提供了先验知识。首先建立了目标回波和干扰信号的数学模型,分析了二者微多普勒频率的差异。其次利用Viterbi算法和FFT谱分析对信号的特征参数进行了提取。最后,定义了识别目标和干扰的特征因子,并根据特征因子设定阈值对目标回波和欺骗干扰进行识别。仿真结果验证了算法的正确性和稳定性,与理论分析一致,表明该方法能够在较低的信噪比环境下对欺骗干扰进行检测识别。     

基于人工智能的微反应识别与处理

随着时代发展,人工智能研究运用取得一定的成果,比如苹果公司的siri、Google的搜索引擎、卡内基·梅隆大学的Intra Face应用系统等,都为人工智能条件下的机器人更像真实人类率先布局。如何实现机器人更像真实人类的目标,尽快研究并解决人工智能的微反应识别和处理显得尤为紧迫和重要。本文将以面部微表情和映射心理状态肢体动作的微反应为主,重点介绍人工智能微反应的探测、识别及处理的方式,旨在不断提高机器识别、表达微反应的能力,推动人工智能从感知层面向认知层面演进,实现发展人工智能的终极目标。     

基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的SINS/DVL组合导航

捷联惯性导航系统（SINS）与多普勒计程仪（DVL）组合导航时需考虑量测数据异常问题。针对该问题，设计一种基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波。此滤波旨在解决自适应滤波估计量测噪声参数性能对渐消因子依赖性强的问题，提升DVL量测信息异常情况下的导航精度。实验结果表明，基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波，在DVL数据异常的复杂环境中仍可具有较好的信息处理能力，导航性能提高显著，实现高精度的组合导航，具有一定的研究与参考价值。     

雷达信号处理中的瞬时频率仿真研究

雷达回波信号是非平稳的信号,其瞬时频率是雷达接收机所接收到的回波信号的重要参数,可以获知空间目标的运动信息.分析了雷达回波信号处理过程中所产生的多普勒瞬时频率的数学基础,并采用时频分析的方法仿真了多普勒瞬时频率的性能参数.     

微纳卫星姿态确定与控制半实物仿真系统设计

航天器姿态控制系统需要特殊的运行环境,在地面很难考核,这给系统可靠性带来一定的风险。针对微纳卫星的特点,设计并研制了一套面向微纳卫星的姿态确定与控制半实物仿真系统。该系统通过数字化模型模拟卫星姿态轨道运动、敏感器模型产生敏感器测量数据、执行器模型生成控制力矩、敏感器模拟器实现通信协议,最终实现姿态控制系统的全系统仿真。这套系统可以接入卫星控制系统回路,实现对姿控系统软件、硬件的考核,同时验证算法的性能。基于该系统,对天拓三号卫星姿控系统进行地面半实物仿真,并对比在轨试验数据,结果表明系统设计合理,仿真结果可信。     

宽带信号目标参数估计精度分析

现代雷达中随着信号带宽的增大和目标速度的提高,常规窄带近似的条件无法满足需要。根据匹配滤波和宽带模糊函数的特点,推导了目标回波延时和尺度因子的理论估计精度。通过仿真证明,推导的尺度因子估计的理论精度与相关文献一致,而新得到的延时估计理论精度基本不随载频变化,更符合实际应用。     

基于电压变化率的改进下垂混合储能控制方法

为改善直流微网中复合储能下垂控制功率分配的灵活性,提出了一种基于自定义电压变化率动态改变下垂系数的控制方法,并设计了电流归零控制器,可以实现储能暂态和稳态功率的合理分配,分析了参数变化对控制效果的影响。在PSCAD中搭建了含储能的直流微网模型,仿真验证了所提方法的正确性。     

基于弹道目标重诱饵摆动的微多普勒及其特征提取研究

通过巧妙地引入目标初始坐标系,并利用目标初始坐标系和目标坐标系的关系,建立了再入初段重诱饵摆动的数学模型,推导出了重诱饵摆动的微多普勒理论公式.首次提出了用时域自相关法和频域倒谱法来提取微多普勒变化周期,并用傅里叶变换法提取微多普勒的最大值,仿真结果证明了上述方法的正确性和有效性.