基于AKF的无人水翼航行器纵向姿态控制研究

无人水翼航行器在运行过程中会受到海浪干扰,使得无人水翼航行器姿态控制效果变差,而传统卡尔曼滤波(KF)过程噪声矩阵为固定值,在复杂海况下滤波效果并不理想。针对上述问题,基于一种无人水翼航行器,首先建立了其纵向运动数学模型,并设计了纵向姿态LQR控制器。然后设计了一种基于新息卡方检验值的自适应卡尔曼滤波(AKF),以自适应调节过程噪声矩阵,并将AKF用于对系统反馈状态进行最优估计。通过仿真验证了基于AKF的纵向姿态控制器,能够有效抑制海浪干扰,可以使无人水翼航行器在海浪中平稳运行。     

基于超螺旋滑模观测器的六相PMSM转速估计

针对军用轮毂六相PMSM无位置传感控制系统中采用传统滑模观测器导致的系统高频抖振问题,以及估计坐标系相位滞后对转速估计造成的稳态误差问题,提出了一种基于超螺旋滑模观测器的转速估计算法;在旋转坐标系下采用超螺旋算法对系统中的高频抖振进行抑制,并对反电动势进行观测,构造李雅普诺夫函数对电流动态误差方程进行稳定性分析,考虑估计旋转坐标系相位滞后对转速估计误差的影响,根据超螺旋滑模控制算法结构特点,提出一种考虑d轴估计反电动势的转速估计算法;通过仿真和实验验证了基于超螺旋滑模观测器的转速估计算法具有更高的估计精度;其能够抑制系统中的高频抖振,降低了估计坐标系相位滞后对转速估计误差的影响,省略了低通滤波器和相位补偿模块,提高了转速估计的准确度。     

干扰抑制类生成式对抗网络

为进一步改善超低频频段的通信质量,在传统改进广义旁瓣抵消算法的基础上,提出新的超低频干扰抑制算法——生成式旁瓣抵消算法。该算法将人工智能研究热点之一的生成式对抗网络模型引入广义旁瓣抵消算法中,通过优化设计生成模型的网络结构及相关超参数,有效地解决了原算法存在的期望信号残留问题,为旁瓣抵消通道中的后级滤波算法提供了与主通道相关性更强的干扰参考信息,从而提高了算法对主通道干扰估计的准确性。为了验证优化后生成模型的有效性以及所提算法对不同类别干扰的抑制能力,在实验室环境下搭建实验平台,设计了多组对照实验。实验结果表明:优化后的生成模型具有较好的生成能力、较好的鲁棒性以及相对较低的运算复杂度;相比于传统改进的广义旁瓣抵消算法,所提算法进一步提高了信号带宽内的信干噪比。     

基于叠合度的维修性多源数据融合方法

针对装备维修性试验数据样本量不足的问题,采用了数据融合方法进行扩充数据样本量,通过建立折合模型对多源先验数据进行转换,解决了与现场数据差异较大难以实现数据融合的问题,采用了改进的Bayes Bootstrap法对多源数据的分布参数进行拟合,建立基于叠合度的数据融合模型,对装备维修性多源先验数据进行融合,结合某型坦克试验数据进行算例分析,证明了该方法的可行性。     

悬浮式弹载通信干扰模型构建方法研究

为探求OPNET仿真平台下悬浮式弹载通信干扰系统的模型构建方法,确定了干扰机工作频段,对干扰对象的天线类别、信号传播方式、跳速和频率间隔、调制解调方式以及干扰机拟采用的干扰种类等5个方面进行了明确。以此为基础,具体围绕OPNET平台下的3层建模机制建立了悬浮式弹载通信干扰系统仿真模型,并对仿真参数做了解释和说明,对被干扰电台信号自由环境传输下的仿真场景进行了验证。仿真结果间接证明了所构建仿真模型的可行性。     

红外成像导引头抗干扰性能评估方法

给出了一种对地面复杂干扰环境的红外成像导引头抗干扰性能评估方法,分析了红外成像导引头所面临的干扰因素,结合实际战场情况对干扰环境的等级进行了划分,并详细设计了红外成像导引头抗干扰性能仿真测试方案。采用半实物仿真方法得到红外成像导引头在不同干扰环境下的实验数据,运用bayes估计的方法建立红外成像导引头抗干扰概率计算模型。结合某实物红外成像导引头开展抗干扰性能半实物仿真测试,实验结果验证了该方法的合理性和有效性。     

基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统

针对双序列跳频(Binary-Sequence Frequency Hopping,BSFH)在对偶信道被干扰的情况下会导致通信瘫痪的缺点,提出了一种基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统。在发送端利用线性调频信号对每一跳载波进行带内扩频,接收端将解跳后的信号作分数阶傅里叶变换,然后通过抽样判决得到发端信息。构建了相应的系统模型,推导了其在跟踪干扰和部分频带干扰下的误码率数学表达式。理论和仿真结果表明:在最坏跟踪干扰下,该系统比BSFH约有5 dB以上的性能增益;在部分频带干扰下,达到相同误码率时所需的信干比,改进方法比BSFH低约4 dB。