激光陀螺数字抖动控制方法与特性

针对传统的模拟抖动控制系统体积大、灵活性差的缺点,设计了一种基于单片机的新的激光陀螺数字抖动控制方法,建立了陀螺抖动的数学模型,比较研究了传统的模拟正弦波驱动和新的数字方波驱动的抖动特性,指出了后者不同于前者的抖幅变化律及非线性的随机噪声注入方式。仿真和实验证明,该方法能很好满足激光陀螺抖动控制要求,保证陀螺性能。     

基于矩阵乘法的高速卫星成形滤波器的FPGA实现

根据高速8PSK卫星调制器的要求,针对数字化基带成形滤波的信号处理特点,文中提出一种基于矩阵乘法的高速卫星成形滤波器设计方法及基于查找表的硬件实现方案。该方法将成形滤波直接抽象为矩阵乘法的运算,将多个卷积相乘项相加后再量化,减少了量化次数,提高了量化信噪比。用片内的BLOCK-RAM精心设计查找表,在8万门的芯片VIRTEX2-80中就能实现此方案。MODELSIM的时序仿真结果表明,可支持高达200Mbps的输入数据,满足卫星通信高速成形的要求,并针对未来更高速率的成形滤波器给出了一种通用硬件实现方法。     

纯方位目标运动分析四维状态的最小二乘模型及分析*

建立了纯方位系统TMA四维状态的最小二乘模型,详细给出了非线性最小二乘算法的迭代公式,分析了非线性最小二乘模型、线性最小二乘模型可解的必要条件,以及非线性最小二乘模型与极大似然模型的等价性。     

最小二乘滤波在目标跟踪中的应用

根据目标在运动过程中具有轨迹连续性的特点,基于最小二乘法通过设计综合预测器的方法,并结合坐标变换得出目标的预测位置信息。这种方法结合了线性预测器与平方预测器的特点,对于目标跟踪过程中的预测更加贴近,且能减少跟踪算法的计算量;对于实现导弹的稳定跟踪具有一定的应用价值。     

利用迭代线性约束最小二乘方法实现不规则阵列的方向图综合

研究了用自适应波束形成技术实现不规则阵列的方向图综合问题,改进了应用于方向图综合的迭代线性约束最小二乘方法,改进后的算法提高了数值稳定性和对随机稀疏阵的适应性。对特定的阵列如果指定的理想方向图无法达到,该算法可以获得最好的逼近。仿真结果验证了算法的性能。     

计算机辅助复杂曲面轮廓度误差评定的通用数学模型

本文建立了用最小二乘法评定复杂曲面面轮廓度误差的通用数学模型。运用该模型可对任意曲面面轮廓度进行评定,从而将平面度、圆柱度、球度以及任何面轮廓度误差的评定归结在统一的模式中。由于所建立的模型直观、明了,很容易在计算机上实现,因而可在生产实际中普遍推广应用。并对轮廓度误差进行了定性和定量分析,将其分离成形状误差、参数误差和位姿误差,给出了分离公式和误差补偿原则。     

多频激励微波非线性电路分析及其同伦连续算法

本文分析了微波非线性电路在多频激励下的频域稳态响应,给出了同伦连续这一简单有效的算法,结合实际计算了实例。     

空空导弹攻击区处理的拟合——插值法

用最小二乘拟合与插值相结合的方法对空空导弹的发射包线进行处理,降低了拟合阶次。数字仿真结果表明,该方法不但在平常发射条件下极大地提高了拟合的精度和速度,而且在一些传统方法几乎无法使用的异常情况下仍有较好的结果。     

基于SRUKF仅测角导航的空间交会闭环控制协方差分析

针对基于仅测角导航的空间交会问题,开展了采用线性协方差进行闭环控制误差快速分析方法的研究。建立了基于SRUKF (Square Root Unscented Kalman Filter) 的仅测角导航算法并推导了观测敏感矩阵,构建了基于多脉冲Hill制导的闭环控制线性协方差分析模型。经算例验证,本文提出的闭环控制协方差分析结果与Monte Carlo打靶结果能够很好吻合;该方法适用于采用传统Extended Kalman Filter (EKF)的仅测角导航问题,但其迹向位置的估计存一个与该方向控制误差方差相当的偏心,其误差椭圆的长轴和短轴分别比基于SRUKF的估计结果大了24.68%和20.56%。此外,由于采用了QR分解和Cholesky 因子更新两种高效的代数运算,基于SRUKF的协方差分析模型要比基于EKF的协方差分析模型在计算速度上快了10%。     

平方根无迹卡尔曼滤波仅测角导航的空间交会闭环协方差分析方法

针对基于仅测角导航的空间交会问题,开展了采用线性协方差进行闭环控制误差快速分析方法的研究。建立了基于平方根无迹卡尔曼滤波(Square Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)的仅测角导航算法并推导了观测敏感矩阵,构建了基于多脉冲Hill制导的闭环控制线性协方差分析模型。算例验证结果表明:提出的闭环控制协方差分析结果与Monte Carlo打靶结果能够很好地吻合;该方法适用于采用传统扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的仅测角导航问题,但其迹向位置的估计存在一个与该方向控制误差方差相当的偏心,其误差椭圆的长轴和短轴分别比基于SRUKF的估计结果大24.68%和20.56%。此外,由于采用了QR分解和Cholesky因子更新两种高效的代数运算,基于SRUKF的协方差分析模型的计算速度要比基于EKF的协方差分析模型的大10%。