一种有视线角约束的模糊变系数变结构制导律北大核心

针对有末端视线角约束下拦截高速机动目标的场景,设计了一种模糊变系数变结构制导律。提出了一种自适应变结构制导律,制导律可以根据弹目距离自适应调整趋近滑模面的速度;用饱和函数代替制导律中的开关项,有效消除了系统抖振。仿真表明,拦截高速非机动和高速机动目标,提出的变结构制导律均可以满足视线角约束和脱靶量要求,但需用过载较大。为解决需用过载较大的问题,引入模糊控制方法,设计模糊控制器对变结构制导律中的导引系数进行优化,得到了一种模糊变系数变结构制导律,可以满足视线角约束且有效抑制了系统的需用过载。     

OFDM/OQAM系统信道估计改进方法

在基于导频的信道估计方法中,伪导频的功率决定了该信道估计方法的性能.为了提高OFDM/OQAM系统的信道估计精度,提高频谱效率,提出一种基于改进导频结构的信道估计方法.在原有导频结构的基础上,对其中功率最高的导频结构进行改进,并给出对应的信道估计方法.由于缺乏足够的接收信号先验知识,无法直接对信道进行估计.为了解决这一...     

基于辅助阵元的幅相误差和DOA同时估计算法北大核心

针对阵元幅相误差使波达方向(direction of arrival,DOA)估计精度下降的问题,提出了一种阵元幅相误差和DOA同时估计算法。该算法通过在阵列一侧设置少量已校正阵元,改变了误差矩阵的结构,并根据改变后的矩阵特征构造了变换矩阵,通过构造的变换矩阵和子空间算法,实现了对阵元幅相误差和DOA的同时估计。此外,该算法能够解决信源功率存在较大差异时误差估计不准的问题,实现了高精度的误差和角度的同时估计。计算机仿真结果证明了所提算法的正确性和有效性。     

叶栅吸力面吸气位置与角区分离的关联性分析北大核心

高压压气机后面级的叶片吸力面三维角区内易堆积大量的低能流体。为了指导吸气槽设计,达到量化分析叶栅吸力面吸气槽位置与角区分离的关联性的目的,以一高负荷压气机叶栅为研究对象,采用计算流体力学仿真软件讨论了全叶高吸气槽轴向位置变化对叶栅性能的影响,并以角区分离起始位置到叶栅前缘之间的距离(ZCS)作为量化标准。研究表明:在设计工况附近,总压损失随着吸气槽轴向位置从前向后移动表现出了先减小后增大的趋势,且叶片吸力面吸气槽在不同工况下存在最佳轴向位置。在0°迎角时,当吸气槽距离分离点间的轴向距离为0.33倍的ZCS时为最佳,可使总压损失系数降低10.9%。这种量化结果借助角区分离结构实现了吸气槽轴向位置设计的标准化指导。     

基于自适应卡尔曼滤波的联合RSS/TOA/INS无人机定位算法

针对在全球导航卫星系统信号拒止环境下(如山地、隧道、峡谷)无人机集群常规定位方法受限问题,提出通过集群之间的协同定位,对卫星信号拒止的低成本无人机进行导航恢复的滤波方法,从而有效抑制纯惯性导航系统(INS)定位发散。在获取定位数据方面,首先采用基于超宽带(UWB)和Zigbee设备分别通过到达时间差(TOA)和接收信号强度(RSS)的测距方式得到测距信息,然后进一步利用最小二乘方法解算得到定位局部坐标。考虑到RSS测距远、精度低,而TOA测距精度高、测距范围小的特点,提出一种基于TOA/RSS/INS的序贯扩展卡尔曼滤波算法,通过引入自适应因子,为短程定位信息提供TOA/RSS两路定位冗余的同时,在长程TOA定位失效时仍可利用RSS定位来抑制惯性导航的发散。实验结果表明,该算法在近程可由RSS/TOA提供冗余测距信息,通过自适应因子可将定位精度改善至2m;在长程,尤其TOA定位失效的范围外,同样可以提供误差约为5m的定位信息。相对于传统扩展卡尔曼滤波,所提出的自适应序贯卡尔曼滤波算法有效提高了定位精度,为解决传统定位受限条件下的基于无人机无线电定位研究提供新的思路。