状态空间中的 H∞控制方法研究

本文简要介绍了H_∞控制方法的发展与应用。给出了作者博士论文期间的主要工作。     

机动目标运动数学模型评述

近十几年来,人们对机动目标的跟踪问题进行了大量研究。问题的核心是如何建立机动目标运动的数学模型。本文主要对现有的空中机动目标的数学模型进行评述和比较研究。     

薄膜晶体管液晶显示器对空间光调制模式与偏振器方向的关系

薄膜晶体管液晶显示器TFT LCD(Thin Film TransistorLiquidCrystalDevice)是信息光学研究中一种非常重要的电寻址空间光调制器SLM(SpatialLightModulator)。实验中通过调整TFT LCD的起偏器或检偏器的方向,可以分别得到正像、边缘暗突出像、负像等,并结合具有双折射特性的线性扭曲液晶介质对线偏振光的调制理论,对此给出解释。     

协同仿真环境的设计与实现

本文从计算机技术和仿真技术的发展和应用需求出发，提出了协同仿真的基本概念和关键技术，包括建模方法、仿真算法、仿真数据库等几个方面。讨论了协同仿真环境的一般体系结构，最后，介绍了一种协同仿真环境的设计和实现方法。     

基于关系数据库的仿真模型管理

本文将讨论仿真模型库管理技术。从仿真模型库管理的实际需求出发，提出以关系代数系统实体结构（ＲＡＳＥＳ）框架为理论依据、利用关系数据库进行模型库管理的方法，并给出模型库管理算法的形式化描述及系统设计。     

一种面向增强现实中相机标定的天牛须搜索改进算法

针对三维注册初始化中内参难以进行标定的问题，分析了亚像素精度与相机成像模型，并对天牛须搜索算法进行了改进，在此基础上提出了一种求解三维注册初始内参的相机标定方法。首先，在图片中提取角点并进行亚像素精化；然后，在相机成像方程中引入畸变系数，重新推导成像方程并求解内参；最后，提出天牛须扰动搜索算法并对内参进行非线性优化。实验结果表明，该方法可明显减小相机的重投影误差，可以为三维注册模块提供初始化内参。     

基于SC-BP的设备故障预警研究

为实现对火炮系统健康状态监测和故障预警,满足从“故障修”向“状态修”转变的发展需求,采用拟合模型算法,建立设备标准化电流优化BP神经网络预测模型（SC-BP）,分析运行数据的内在逻辑和相关性,设计设备正常运行状态下的数据参数库,并与实时采集的设备状态数据进行比较,根据拟合优度进行辨识,通过比较设备实时数据与历史正常数据之间的相似关系来判断设备状态,并显示故障关联信息,为工作人员分析故障原因提供了参考,并对算例进行了分析验证。研究结果表明,该故障预警方法能够辨识设备性能异常状况,使维护人员能够在设备故障形成早期发现征兆,提前采取措施以避免设备故障的发生。     

基于访问偏好的卫星遥测时序数据存储方法

随着航天事业的发展,尤其伴随巨星星座的构建,在轨卫星数量越来越多,如何管理使用海量的遥测数据成为航天测控系统亟需解决的问题。针对测控系统当前时序数据全参数存储策略带来的时序数据量较大的问题,引入业务访问遥测数据记录中的遥测参数标识、数据使用时间和访问记录时间等参数,构建参数存储强度函数,提出基于深度线性规划霍克斯模型的时序存储算法,对时序数据存储策略进行改进,同时设计实验对比全参数时序数据存储策略和基于深度时序算法的存储策略,验证该方法在保证时序数据访问命中率基础上,存储量相较全参数存储策略降低至2%,达到与基于深度时序算法的存储策略相近的水平,同时解决基于深度时序算法的存储策略收敛性不足的问题,该方法有效解决了单服务器时序数据存储量大的问题。     

平流层飞艇气动特性相似缩比分析与风洞试验

阐述了平流层飞艇气动特性天地相似缩比分析设计方法,给出了刚体模型与柔性体模型完成风洞试验需满足的相似准则数,并指导完成两类缩比模型研制及风洞试验。通过对两类缩比模型风洞试验数据的分析,发现平流层飞艇不同充气内压下气动特性规律基本一致,但较刚体模型有明显的差异;柔性特征下的气动阻力系数明显高于刚体,在零攻角状态下甚至高出一倍,引发滚转气动力矩特性出现稳定与发散的本质变化。这对平流层飞艇特别是低压保形下的柔性气动特性评估,克服现有采用刚体气动特性数据或工程估算方法进行“动阻平衡”飞艇总体设计存在较大偏差的弊端,具有重要工程应用价值。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。