基于GA的模糊PID控制在质量矩导弹系统上的应用

针对三轴稳定的质量矩导弹姿态控制系统,提出了一种基于遗传算法进行参数寻优的模糊PID控制方法。在建立姿控系统数学模型的基础上,首先设计了姿态控制的优先级函数,然后根据实际的姿态控制系统,设计了遗传算法的性能指标函数和具体的优化策略,最后给出了模糊PID控制器的设计思路。仿真结果说明了该方法的有效性。     

车辆导航Kalman滤波衰减因子自适应算法实现

系统介绍了车辆导航系统中卡尔曼滤波器的设计,给出了误差校正的方法.提出了一种衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法.并在INS/GPS组合导航系统中进行了计算仿真,结果表明该算法能够较好地估计出衰减因子的大小有效地抑制滤波发散,提高导航精度.     

双材料界面裂纹的加料有限元方法

为解决求解双材料界面裂纹应力强度因子等断裂参量的困难,在常规单元位移模式中引入界面裂纹尖端位移场,构建加料界面裂纹单元和过渡单元的位移模式,推出了加料有限元方程。采用不同的加料单元和过渡单元配置方案,建立了方形板中心界面裂纹和矩形板单边斜界面裂纹的加料有限元模型,求解有限元方程直接得到应力强度因子,与解析解的结果对比,表明该方法具有较高的精度,可方便地推广应用于界面裂纹的计算分析中。     

GNSS多系统联合的探月飞行器轨道定位分析*

为适应深空探测的应用需求,全球卫星导航系统对深空飞行器定位的可行性问题备受关注。针对探月飞行器月球公转轨道上的GNSS定位问题,以高轨道飞行器GNSS定位的研究为基础,采用多系统联合定位的方法进行仿真。分析了载波功率与噪声功率密度比为15dB-Hz的弱信号捕获门限下,各系统联合定位时波束主瓣和旁瓣的可用性,同时对各系统联合情况下的精度因子值进行分析。仿真结果表明：当接收到的卫星天线辐射的主瓣和旁瓣信号均高于载噪比门限时,全球卫星导航系统的三系统或四系统的联合能满足实时定位条件;而旁瓣损耗不加以补偿时,接收信号载噪比低于门限并导致任意联合方式均无法完成定位。各系统联合的精度因子分析表明：单系统或双系统联合的几何精度因子变化剧烈,四系统联合相比三系统联合的几何精度因子下降16.93%;三系统联合定位方案中,美国全球定位系统、中国的北斗卫星导航定位系统与欧洲的伽利略卫星导航定位系统联合方案的几何精度因子值变化最平稳,为最佳选择。理论分析和仿真结果为探月飞行器定位技术研究和星载多系统接收机设计提供参考。     

反辐射导弹告警技术效能分析

基于反辐射导弹告警技术的原理,分析了反辐射导弹雷达告警技术和光电告警技术的可行性。定义了告警设备的抗电子摧毁因子,并给出了分析过程和计算模型。以命中概率为指标,对反辐射导弹告警技术的作战效能进行了分析研究。仿真得出反辐射导弹命中概率与告警设备告警距离、发现概率等参数的关系,可为反辐射导弹告警技术的研究提供一定的参考。     

一种改进的证据权重确定方法

针对Dempster方法在合成高冲突证据时存在的问题,分析了现有改进方法的缺点,提出了一种新的改进方法。该方法首先利用证据之间的相似系数求出各证据的初级权重;然后引入权重折扣因子,将冲突证据的权重按折扣因子折算后并入到其他证据的权重中,得到各证据的综合权重;最后对证据加权平均后再利用D-S组合规则进行组合,通过算例比较表明改进后的方法合成结果更加有效。     

敏捷指挥控制一致决策度量技术研究

针对敏捷指挥控制过程中的一致决策问题,研究了基于语言短语的偏好表示技术和一致决策度量技术,提出一种改进的基于二元语义的复合标度评价模型,建立三种不同的一致因子模型,可分别度量决策者、方案、决策过程的一致程度,从而提供一种评价决策者、方案、决策过程的量化标准,为更加敏捷地选择调整决策者和决策方案提供量化模型与评价依据。     

基于非参数统计的加速退化试验优化设计北大核心

加速退化试验优化设计研究如何在有限的费用约束下设计方案以减少试验评估误差。采用参数统计分析试验数据需要假设分布函数,当假设错误时会引起较大的误差,而采用非参数统计分析,通过数据本身来寻找合适的回归模型则可避免这一问题。以试验费用为约束,进行加速退化试验优化设计,给出各优化变量:试验应力水平、各应力水平下样本量、性能监测次数和监测间隔,最后通过仿真算例说明该加速退化试验优化设计方法的应用。     

基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法

为解决自适应最小均方误差（least mean squares,LMS）滤波算法难以平衡稳态误差和收敛速度的问题,提出了基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法。通过自变量取绝对值、叠加非线性拉伸量改进Sigmoid函数,构造一个对称非线性函数用于刻画步长因子与稳态误差的非线性关系。该对称非线性函数具有能够根据误差动态调整步长、更快达到收敛状态的特点。根据构造的对称非线性函数和输入信号功率生成归一化变步长因子,解决噪声逐级放大的问题,进一步提高算法的滤波效果同时,加速收敛。实验表明：该算法在低信噪比、信噪比变化、信号频率变化、滤波器阶数变化、延迟采样点数变化条件下均具有更好的滤波效果、更优的稳定性和更快的收敛速度。     

基于渐消因子的双机协同机动目标定位

传统的双机协同组网目标定位模型中,滤波方法大多为交互式多模型算法。交互式多模型算法的缺陷为需要目标机动先验模型,且模型个数的选择难以同时满足工程上关于跟踪精度和算法复杂性的要求。通过引入渐消因子,实时自适应校正机动目标的状态估计偏差,有效降低了目标运动先验模型对滤波的影响,提高了系统的机动处理能力和模型的工程实用性。