机间自组织网络多模式传输保障方法

拓扑动态变化、带宽受限、链路不稳定是机间自组织网络的基本特征,传输服务能否适应业务需求是航空平台基于IP支撑上层应用必须面对的重大挑战之一.分析了机间自组织网络传输方法研究现状,提出了基于业务分类的机间自组织网络多传输模式及其适应方法.仿真结果表明,与传统的TCP改进方案相比,该方法在满足小容量低时延、大容量低抖动、高可靠业务信息传输需求的同时,提升了机间自组织网络的整体传输能力.     

自适应二阶滑模的有限时间收敛角度约束制导律

针对终端角度约束制导问题,提出了一种新型基于自适应二阶滑模的有限时间收敛角度约束制导律.构建非奇异有限时间收敛滑模面,保证了滑模面上角度及角速率误差有限时间快速收敛.采用参数自适应二阶滑模算法构建角度约束制导律,所设计的制导律不仅可抑制目标机动加速度等未知干扰,而且可确保滑模面的有限时间可达.相比采用传统二阶滑模或者含有切换项的滑模制导律,所提出的制导律参数可自适应变化,从而无需提前已知目标加速度等不确定项的上界信息.在各种目标机动情况下仿真,结果表明所设计的制导律具有强自适应以及快速收敛的制导性能.     

数字化扩频接收机的自适应抗干扰滤波方案研究

讨论了自适应抗干扰滤波在最小频移键控的直接序列扩频(DS-MSK)数字化接收机中的应用问题,对非线性滤波加以改进,提出了部分解扩非线性滤波(PDNF)结构,将快速更新子带自适应滤波(FRSAF)算法用于PDNF结构以提高收敛速度。结合FRSAF算法的PDNF自适应抗干扰滤波方案在收敛速度、稳健性和输出信噪比等方面明显优于结合LMS算法的传统非线性抗干扰滤波方案,仿真结果验证了上述结论。     

基于磁通门/GPS组合的车辆导航系统滤波技术

给出了基于磁通门/GPS组合导航系统的硬件结构图,并应用卡尔曼滤波和方差自适应滤波算法分别对GPS、磁通门单独导航定位系统进行了分散滤波,最后应用联合卡尔曼滤波器对GPS和磁通门信息进行了信息融合.并且通过实际跑车实验,验证了滤波对导航系统随机误差消除和定位精度提高的有效性.     

智能天线在伪卫星增强系统中的抗干扰作用

过去的十年中,卫星导航技术在武器系统的导航和制导领域得到了很好的应用.但是,系统的应用过程中无线电射频干扰对其通信链路的性能会产生极大的影响,智能天线技术是一种比较有效的抗干扰措施.对伪卫星增强系统多种智能天线的自适应算法进行了比较分析.结果表明SMI算法相对其他算法而言在收敛速率和天线方向图的效果上皆有相当的优越性.适合于伪卫星增强系统的干扰抑制应用.     

短波跳频电台组网研究

短波跳频电台组网在军事通信中占有重要地位,组网应用可以提高跳频电台的抗干扰性能.介绍了跳频通信的特点及抗干扰性能,分析了短波跳频通信技术的发展趋势.短波跳频电台组网可以提高通信的可通概率与战术应用的灵活性,为此着重研究了短波跳频电台组网的原理与方法以及组网的注意事项,为军事短波跳频电台的组网应用奠定基础.     

基于小波神经网络的蒸汽发生器水位辨识与控制仿真

提出一种基于小波神经网络的控制方法,对蒸汽发生器水位进行控制仿真.该方法利用小波神经网络作为控制系统的辨识器和控制器来构成控制系统.小波神经网络辨识器能更准确逼近非线性对象,小波神经网络控制器能自适应产生最佳的控制规律.仿真结果表明,该方案具有响应快、超调量小、较强抑制干扰能力等良好性能.     

基于固有时间尺度分解的能量算子解调法及故障诊断应用

针对Teager能量算子包络解调方法主要用于对单分量的调幅调频信号进行解调,而真实机械故障信号多为多分量的调幅调频信号的问题,提出了能量算子与固有时间尺度分解相结合的解调方法.首先,利用固有时间尺度分解法将原始振动信号分解为若干个固有旋转分量和一个单调趋势项,并基于波形匹配算法实现原始数据的自适应端点延拓以解决分解过程中的端点效应;然后再选取合适的固有旋转分量,利用能量算子方法实现调制信号的包络解调;最后,将该方法应用于仿真信号和故障模拟信号.结果表明:该方法能有效地提取机械振动信号的故障特征.     

基于改进半监督FCM聚类的复合材料超声检测脱粘缺陷识别

针对径向基（RBF）神经网络在进行超声检测脱粘缺陷识别时存在参数选择不确定、网络结构鲁棒性差等问题,提出一种改进的自适应半监督模糊C均值聚类（FCM）的RBF神经网络的方法,将kw近邻估计法和半监督模糊C均值聚类方法相结合,改进了隶属度函数,自适应确定聚类数目。将改进的RBF神经网络应用于超声检测脱粘缺陷识别,实验结果表明：与传统RBF神经网络相比,本方法减弱了孤立样本对网络结构的影响,增强了网络结构的鲁棒性,提高了脱粘缺陷识别的准确率,是一种较好的超声检测脱粘缺陷识别分类方法．     

基于FFT的自适应频率估计算法

为了解决FFT算法中因能量泄露和栅栏效应而导致的算法估计性能下降的问题,提出了一种基于FFT的自适应频率估计算法.分析了Rife算法,指出当信号频率位于量化频率附近时,由于插值方向错误,会导致频率估计性能下降;对于分段FFT相位差频率估计算法,当2段信号最大谱线处对应的相位相差比较大时,容易产生相位模糊,从而增大估计误差.基于FFT的自适应频率估计算法将2种算法进行了综合,既保留了2种算法的优点,又对算法性能有所改进.仿真结果表明:该算法的估计精度、稳定性和抗噪能力都有显著提高.