大攻角导弹控制的经典和现代方法比较

比较研究了大攻角导弹的经典和现代控制方法的精度和鲁棒性.基于大攻角非线性弹体动力学模型,根据经典三回路控制系统结构和动态逆双时标极点配置方法分别设计了控制器,研究了两种控制方法的指令跟踪精度和抗弹体气动参数摄动的鲁棒性.结果表明,传统控制方法的鲁棒性和快速性与现代方法基本一致,而现代方法则具有更好的稳态精度.     

LMI的鲁棒H∞滤波在惯导初始对准中的应用

给出了基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒H∞滤波器的设计过程,该方法克服了传统的代数Riccati方程方法诸多条件的限制.当把系统模型不确定性用多胞型表示时,只需求解线性矩阵不等式组,可以方便的设计滤波器.在惯性导航系统(INS)初始对准中的应用表明,基于LMI的鲁棒H∞状态估计器在系统参数具有不确定性时,仍能保证较短的对准时间,并可使估计失准角收敛,具有良好的鲁棒性.     

反舰导弹雷达末制导参数的箔条冲淡干扰布阵

箔条冲淡干扰是水面舰艇对抗雷达末制导反舰导弹的重要手段之一,冲淡干扰效果受多方面因素的制约.在对方位搜索角和距离搜索范围等末制导雷达参数对箔条冲淡干扰效果可能造成的影响分析基础上,提出了一种新型的冲淡干扰假目标的布阵样式,并通过计算机仿真对该布阵样式的有效性进行了验证.     

基于多尺度小波变换的二维图像角点检测技术

提出一种基于多尺度小波变换的二维图像角点检测算法。首先利用二维零交叉边缘检测算子对图像进行边缘提取得到二值边缘图，通过基于边素（边过程）的围线跟踪算法得到图像的边缘围线。对边缘围线的方向曲线进行多尺度小波变换，利用变换结果的局部最大值信息检测和定位出图像角点。仿真结果表明该算法可有效地实现二维图像的角点检测与定位，具有较高的精度     

采用非对角1-D切片的码片速率盲估计北大核心

在通信侦察识别中,通信信号的码元速率估计是调制识别和信息解调的前提和基础。针对直接序列扩频信号的伪码码片速率估计问题,提出了一种利用联合循环高阶累积量非对角1-D切片特征参数,对直扩信号码片速率进行盲估计的改进算法。该算法将采样信号不同延时的非对角1-D切片进行联合处理,通过自相关、快速傅里叶变换、求模平方等方法,增强了谱线特征。仿真实验证明,改进算法较2-D切片算法简化了计算,并且在更低信噪比条件下,实现了对无先验信息直接序列扩频信号的码片速率盲估计。     

柱体大攻角入水弹道建模与仿真

基于CFD计算获得了柱体大攻角入水过程流体动力特性,进而建立了大攻角入水弹道模型,使用流场-弹道耦合计算结果验证了模型的适用性和精度,然后仿真分析了入水攻角和速度对入水弹道的影响规律。该模型能较准确地预测柱体大攻角入水弹道,对研究发射平台安全性问题和空投鱼雷等入水攻击性武器的入水弹道预测问题等有较强的指导意义。     

多波束相控阵天线角跟踪性能及测试方法

针对目前对多波束相控阵天线角跟踪性能测试研究较少的问题,首先分析了多波束相控阵天线的单脉冲和差测角方法,并对波束滑动、波束穿越及信号频率变化对角跟踪性能的影响进行了仿真分析。类比传统的雷达精度校飞试验,提出了基于飞艇的角跟踪性能测试方法,对角跟踪精度及误差范围进行测试,并利用STK软件实现了可视化。仿真分析表明,该方法可以实现对多波束相控阵天线角跟踪性能的评定并具有较高的工程应用价值。     

互耦条件下方位全向米波雷达测角算法

针对方位全向米波雷达的天线阵列口径小,阵元间互耦严重,从而使得传统全向测角方法误差大的问题,提出一种互耦条件下的无模糊全向测角算法。该算法利用相位模式激励出的-1阶,0阶和1阶模进行联合测角,相比于仅利用-1阶和0阶模或者0阶和1阶模,消除了互耦对测角的影响;相比于仅利用-1阶和1阶模,可实现无模糊测角。理论推导、仿真分析以及实测结果均验证了该算法的有效性。     

转台角位置误差校准技术

角位置误差是评定转台性能的重要指标。对当前几种转台角位置误差校准技术的校准原理、校准方法及校准装置进行阐述和分析,比较各种校准技术的特点,最后对校准实际中需解决的关键问题和发展前景进行了总结展望。     

可调喷油规律下柴油机性能随喷油提前角的影响

为获取可调喷油规律条件下,喷油提前角对柴油机性能的影响规律及成因机理。在实现可调喷油规律喷射的基础上,基于Fire软件建立了柴油机工作过程计算模型,并通过试验对模型中的主要参数进行了标定,进而利用模型分析了靴形喷油规律下柴油机性能随喷油提前角的变化。结果表明：随着增压时刻的滞后,喷油规律由矩形过渡到斜坡形再到靴形,实现了灵活可调的喷油规律。在靴形喷油规律条件下,存在一个最佳的喷油提前角,使柴油机的动力性和经济性均达到最优。同时,随着喷油提前角的增大,柴油机缸内压力、缸内温度以及放热率均逐渐升高,且到达各自最大值的时刻前移,而NOx排放量和碳烟排放量则分别呈现出增加和减小的趋势。