针对阵列雷达极化测量的极化干扰效果对比分析

为降低阵列雷达对来波极化信息的测量精度、阻碍雷达生成极化抗干扰滤波器,开展了极化干扰对雷达极化测量的影响研究,提出一套稳健、适应性强、易于操作的极化干扰生成方案。基于精细信号模型阐述极化测量的基本流程并分析其特点,得出极化域自由度不足和大功率导向是极化测量的固有缺陷的结论,这也是极化干扰实施的基本原理。针对几种经典的干扰模式和极化调制方法对雷达测量结果的干预诱骗作用进行理论推导和结果预测,并进行了仿真实验验证。研究表明,随机极化调制干扰对阻碍雷达极化测量更有效。     

SEAD场景异构无人机配置与任务规划联合优化方法

对敌防空压制(suppression of enemy air defenses, SEAD)场景是多无人机协同的典型应用,针对该场景特点,在任务规划问题基础上将各类型无人机数量也作为决策变量,充分表征目标、任务和无人机的多种约束,建立异构无人机编队路径问题模型。设计了双层联合优化方法求解该模型：上层设计了任务衔接参数指标,精确评估各类型无人机需求,指导无人机配置调整;下层设计了改进遗传算法,高效处理多类型约束并能结合无人机数量变化对任务方案进行精细调整;双层相互协调获得满足需求的无人机配置和执行方案。仿真结果表明,该方法可以在避免遍历无人机配置组合的前提下获得合理的无人机配置方案和高效可行的执行方案。     

基于动态规划算法的多无人机多目标协同侦察路径规划

研究了在规定的时间范围内,在满足侦察频次及时间间隔等约束条件下,多种类型的无人机协同完成对多种类型目标的侦察任务的路径规划问题。采用动态规划思想,将该问题转化为寻找满足约束条件的、能够覆盖最大数量目标的、个数最少的哈密顿回路问题,建立了动态规划算法的数学模型。在算法的执行过程中,设置了多个可调节的参数以及多种回退条件,使算法具有了类似于智能算法的较强的灵活性,且不易出现智能算法无解或陷入局部最优解的状况,提高了求解的效率与精度,并且通过模拟实例验证了该算法的有效性。     

一种参数曲线实时数控插补计算新方法

根据参数曲线数控插补原理,指出了Taylor展开算法、"参数-弧长"分段拟合算法等常用的参数曲线直接插补算法存在理论上的局限性.给出了一种新的基于牛顿迭代计算的参数曲线直接插补方法,并给出了算法流程.新算法稳定性好、收敛速度快、运算量小、计算结果精度高.仿真实验表明,同Taylor展开法相比,能够在计算量相当或增加不大的情况下将插补进给速度波动率减小102～107倍.     

基于小波去噪半参数回归模型的卫星轨道测量数据预处理方法

由于卫星轨道测量数据中含有非线性误差,使用传统的最小二乘多项式拟合方法对其进行预处理必然会降低定轨精度.在半参数回归模型的基础上,应用小波阈值去噪算法估计并消除观测数据中存在的非线性误差,提出了基于小波去噪半参数回归模型的卫星轨道测量数据预处理方法,以提高数据预处理的精度.对某卫星USB跟踪数据应用该方法进行了仿真,仿真结果表明:该方法可以分离出观测数据中的白噪声和非线性误差,从而可以在观测数据中消除非线性误差的影响,提高数据预处理的精度.