盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构算法。该算法首先将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并且引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;最后在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

冗余捷联惯组信息容错管理算法

对于单机多表斜置冗余捷联惯组的故障诊断、隔离和重构,提出无迹卡尔曼滤波结合三交叉容错融合方法。考虑各误差项,对不同的冗余配置建立统一数学模型。通过三交叉重构模型的设计可快速隔离一度故障并输出正确结果,对被隔离的故障表各误差系数采用无迹卡尔曼滤波方法标定,可辨识因误差系数改变而引起的软故障。以单机五陀螺的两种误差系数软故障为例仿真验证了冗余捷联惯组信息容错管理算法的正确性。     

J2摄动下卫星编队重构的多脉冲轨迹优化

针对考虑J_2摄动的椭圆参考轨道的编队重构问题,以消耗燃料最少为目标函数,基于高斯变分方程研究编队重构的多脉冲轨迹优化方法。推导考虑J_2摄动和轨道面内外耦合的轨道要素偏差线性动力学方程,采用遗传算法和序列二次规划结合的混合算法对总的速度增量进行优化。数值仿真表明该混合算法有效,可以高效地得到可行解。由于考虑了J_2摄动和椭圆参考轨道,该算法对航天任务中的轨迹优化具有一定的参考意义。     

软件无线电数字信号处理器体系结构研究

软件无线电因被认为是无线通信技术未来的发展趋势而受到广泛关注.目前数字信号处理器是软件无线电发展的瓶颈.通过分析、比较目前几种较为典型的软件无线电数字信号处理器结构,归纳总结各种结构各自设计出发点和优缺点,并对软件无线电数字信号处理器的发展趋势做了展望.     

体系作战可重构指挥控制软件设计方法

提出了一种面向体系作战可重构指控软件设计方法,分析了体系作战指控软件可重构的需求,介绍了如何通过软件架构设计、功能模块配置、数据库及信息交互接口协议设计实现指控软件可重构。依据该方法开发了指控软件,并已通过了体系实装演示试验验证,结果表明该方法合理可行,可为各军兵种体系作战指挥控制系统建设提供参考。     

基于指数试探的稀疏度自适应匹配追踪算法

针对贪婪算法需要以信号稀疏度作为先验信息的问题,基于指数试探思想提出了一种稀疏度自适应重构算法。利用指数函数特性分段试探信号稀疏度,使其快速逼近真实值,通过筛选回退锁定信号的有效支撑集,再采取弱匹配剪枝精确重构出原始信号。能够摆脱对稀疏度的依赖,以高概率自适应重构信号。实验表明,该算法的试探结果更加准确和稳定,重构成功率提高,特别是当稀疏比小于0.25时,算法最少只需3次试探,便可快速估计出信号稀疏度,且成功重构成功率不低于97%。     

压缩感知稀疏重构对星图的影响

稀疏重构是压缩感知理论的核心内容之一,为了将稀疏重构有效地应用于星敏感器的压缩成像过程中,从星图图像误差和星点特征误差两个方面分析稀疏重构对星图的影响。在图像误差方面,利用峰值信噪比评价指标考察星图在不同重构算法、不同压缩比下的重构质量;在特征误差方面,从理论上分析稀疏重构对星点特征的影响机理,提出星点特征重构误差的评价指标,考察星点的质心、亮度和数量特征的重构误差。结果表明,在所选算法各压缩比下,星图相比一般图像能够获得更高的重构质量,重构星点能够在很大程度上保持可用于姿态确定的特征信息,结论保证了利用重构星图进行姿态计算的正确性,进一步验证了压缩感知理论在星敏感器中应用的可行性,为实现星敏感器的压缩成像提供了现实依据。     

基于非线性最优反馈控制的远程拦截闭环制导

利用非线性最优反馈控制和伪谱轨迹快速重构技术,设计了一种有限推力空间远程拦截自适应闭环制导方法。首先建立了有限推力远程拦截最优制导问题模型,并给出了适用于该问题的非线性最优反馈控制求解原理。然后,将空间变轨动力学模型特点和伪谱法相结合,设计了基于状态量缩减的计算效率改进策略以提高轨迹优化的实时性。基于改进伪谱法进行连续轨迹快速重构,利用开环最优解形成闭环反馈,从而保证制导指令的实时更新,并通过引入控制逻辑对制导算法进行改进。时间最短远程拦截仿真表明,该闭环制导方法在保证任务指标最优性的同时,可以有效抑制J2摄动和计算误差的影响,具有较高的制导精度、自适应性和鲁棒性。     

多功能复杂信号侦察可配置计算模型

复杂信号侦察处理是多功能数字阵列雷达(MFDAR)的重要组成部分,可以服务于MFDAR的雷达与通信信号侦察以及电子战等多种用途,其中信号侦察的实时性与功能的灵活适应性是MFDAR的关键。在详细研究MFDAR信号侦察处理特点基础上,提出了两阶段可配置的信号处理流程,构建了基于混合结构的宽带信号侦察可配置计算模型BSRRCM。BSRRCM对"非确定、非单向"的信号流进行了描述,利用"固化典型流程、设置有限配置点"的思想,BSRRCM将应用分解成可完全重配置的典型处理流程和可局部重配置的功能任务序列,快速映射到合适的计算平台上,在确保信号处理实时性前提下使系统获得了动态的灵活配置能力与可扩展性。     

基于压缩感知的多频率信号融合

传统多频带雷达信号融合是利用多个连续采样的子带信号来重构全频带信号,从而提高距离向分辨力,改善一维距离像质量。但是由压缩感知原理可知,采样矩阵与测量矩阵不相关性越大,全频带信号就能重构得越好,因此理论上基于随机采样的信号融合的性能要优于基于多个连续采样的信号融合。基于压缩感知原理将传统的多频带融合问题推广为任意随机采样的信号重构问题,利用基追踪方法来重构全频率信号,并给出了能够高概率成功重构的充分条件。通过实验也证明了这种随机采样融合的优越性。