OQAM/OFDM系统峰均比影响因素研究

针对OQAM/OFDM系统存在较高的峰均比的问题,从使用的原型滤波器类型和插入的导频方法两个方面进行了仿真分析。经研究,插入导频会使系统PAPR性能降低,而不同的原型滤波器对系统PAPR性能没有影响。格状导频中,AP法、预编码法和置零法分别对系统PAPR性能有不同程度的影响;增大预编码法的导频间隔会提高系统PAPR性能,但会降低系统的BER性能。块状导频中,系统PAPR性能随着导频列数的增加而降低;导频列数相同时,改变导频的数值不会影响系统PAPR性能。研究结果为OQAM/OFDM峰均比算法研究和导频设计提供参考。     

光电稳定平台中Stribeck摩擦力矩的补偿方法

针对光电稳定平台低速控制伺服系统中经典PI控制器不能很好地补偿Stribeck摩擦力矩的问题,提出了一种滑模变结构控制策略。通过仿真分析得出,滑模变结构控制的超调量为0.01 rad/s,小于经典控制的超调量0.07 rad/s,同时滑模变结构控制的调节时间为0.16 s,也小于经典控制的调节时间0.23 s;并且对于载体扰动,滑模变结构控制的补偿时间为0.13 s,小于经典控制的补偿时间0.27 s。仿真结果表明,采用滑模变结构控制补偿Stribeck摩擦力矩后,光电稳定平台的抗干扰能力得到了有效提高。     

改变系统结构的多环姿态跟踪控制

针对航天器姿态跟踪控制中存在稳态误差和转动惯量摄动未知的问题,给出一种高精度自适应姿态跟踪控制策略。通过扩展姿态动力学系统结构,将姿态角积分项引入姿态控制器中,以消除稳态误差和提升姿态跟踪精度,给出扩展系统的期望轨迹设置方法。给出一种结构更为简化的多环递归跟踪控制策略,结合自适应估计设计了自适应多环递归姿态跟踪控制器。与滑模自适应控制器对比仿真,验证了方法的优越性。     

基于Hu矩的无人直升机着舰标志识别方法

针对无人直升机自主着舰中准确识别着舰标志的需要,提出了一种基于Hu矩的无人直升机着舰标志分块匹配识别方法。分析了无人直升机自主着舰中的着舰标志识别问题,给出了基于分块匹配的着舰标志识别处理流程;在此基础上,实现了对视觉图像在不同场景下的预处理;最后,在不同场景下对所提方法的有效性与可行性进行了实验验证,结果表明,应用该方法能够较好地实现对着舰标志的识别,具有一定的军事应用价值。     

神经网络PID在空空导弹自动驾驶仪中的应用

采用改进型BP神经网络与传统PID相结合作为控制器,应用于空空导弹自动驾驶仪的设计中。BP神经网络算法的运用,使得所设计的自动驾驶仪能够针对非线性、时变的气动特性自适应地调整控制参数,利用MATLAB软件对系统进行仿真,给出了相应的仿真结果。实现对PID控制器参数的寻优整定,简化了设计过程。     

基于指数法的巡航导弹作战效能评估模型

巡航导弹的作战效能是反映其作战性能的最重要的综合性指标。依据巡航导弹的战术技术性能指标,在确定导弹武器作战效能评估指标体系的基础上,运用AHP法分配各指标的权重,建立巡航导弹作战效能的指数法评估模型,最后进行仿真评估。仿真结果表明,相比理想点评估法,指数法模型建模量更小,评估效率更高。     

基于DEA/AHP的炮兵群通信组织方案评价

炮兵群通信组织方案的优劣直接关系到能否对部队实施有效的指挥控制,因此如何客观地评价并依据评价结果进行优选就显得尤为重要。基于炮兵通信的基本要求和现有装备情况,构建了炮兵群通信组织方案评价的指标体系,在对利用DEA/AHP模型评价该问题合理性分析的基础上,给出了简要的评价步骤,并结合炮兵群岛上进攻战斗通信组织方案进行了评价与选优,从一个侧面验证了该评价方法的可行性和可信性。     

基于模糊自适应变维Kalman滤波器的跟踪算法(英文)

针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。     

数字式自动驾驶仪控制电路设计方法与实现

自动驾驶仪是某飞行器制导控制系统中的重要组成部分,为了适应飞行器小型化的发展趋势,采用软件与硬件相结合的设计方法对自动驾驶仪的控制电路进行设计,解决了纯软件或硬件设计带来的资源紧张难题。     

基于EMA算法的变结构交互多模型算法

标准交互多模型(IMM)算法使用固定数目和时不变的模型集,往往不能兼顾算法的实时性与跟踪精度。基于增加期望模型(EMA)算法的思想,提出综合利用前一时刻的模型匹配概率与当前时刻的混合概率作为加权系数调整系统噪声模型集,调整后的模型集被认为非常接近系统实际噪声模型。将该模型集自适应技术与IMM算法结合得到一种变结构交互多模型(EMA-VIMM)算法。使用机动目标跟踪仿真实例,与标准IMM算法进行了仿真对比,分析了跟踪性能与RMSE误差。仿真结果表明,EMA-VIMM算法不仅极大地提高了跟踪精度,而且与标准IMM算法相比,具有稳定的跟踪性能和较低的计算量。