基于星历辅助的导航星座星间链路捕获初始信息求解算法

针对星间链路信号动态范围大、捕获时间要求短之间的矛盾,提出了一种捕获初始信息的求解算法。该算法基于导航星座的星历资源和动态特性,采用迭代的方法对信号传输时延和多普勒频率进行估计。分析指出,该算法实现过程简单,收敛速度快,估计精度高,两次迭代即可实现时延估计精度达到纳秒级,大大降低了捕获实现的难度和复杂度,适合星上资源要求比较严格的场合。分析基于北斗导航星座模型展开,对我国北斗导航星间链路的设计提供了参考。     

数值模拟气/气喷嘴速度比对燃烧性能的影响

为研究应用于全流量补燃循环发动机的不同气/气喷嘴得到的燃烧流场,通过求解NavierStokes方程组,对不同燃料与氧化剂速度比下的流动燃烧过程进行了数值计算,计算结果与实验结果吻合。仿真结果表明:增加速度比能使燃烧火焰面提前,燃烧效率变大。如果发动机的长度受到限制,可以适当增加速度比以实现高效燃烧。     

惯组动态测试台误差分析及附加运动补偿算法

为了完成惯组的高精度、大动态测试任务,基于Gough-Stewart平台设计了电动六自由度惯组动态测试台。建立了系统的误差模型并分析了电动缸长度误差对系统精度的影响,分析了电动缸在惯组动态测试台运动过程中产生的被动螺旋附加运动,并对该运动补偿算法进行了研究。对被动螺旋附加运动产生的误差进行量化分析,结果表明,被动螺旋附加运动对惯组动态测试台的位姿精度存在非常显著的影响。为了消除该影响,编制了补偿算法,并将其应用于惯组动态测试台的实时控制系统中。实验结果表明,经过算法补偿后,惯组动态测试台的位姿精度达到了设计指标要求。     

基于蚁群算法的电子设备多值测试故障诊断策略

测试序列优化设计是故障诊断中的重要组成部分,最优测试序列能提高故障诊断的效率,常见的故障诊断系统均基于二值属性,而多值属性系统的测试优化问题研究的较少。针对多值属性系统测试序列优化问题的特点,提出了一种改进蚁群算法,结合二值属性系统和多值属性系统的关系,设计了适应于多值属性优化的状态转移规则和信息素更新机制。针对在等测试费用和故障先验概率的情况下不能寻优的问题,制定了对应的优化标准,符合实际的测试需求。通过对比试验,证明了其能解决电子系统多值属性系统的序列优化问题,扩展了多值属性电子系统的测试优化策略。     

基于动态模板的ISAR目标回波模拟方法

为提高ISAR回波模拟中的逼真度,持续地产生旋转运动目标的回波信号显得尤为重要。文中通过建立动态模板,提出一种新的ISAR目标回波模拟方法。根据动态模板中散射点分布,得到对应的散射系数矩阵和多普勒频移矩阵,然后计算出相应变化的调制系数,最后调制产生动态目标回波信号。经理论分析和仿真实验表明,动态目标回波模拟信号经ISAR处理能够形成二维图像,并且不同相干积累时间段内的成像因动态目标模板变化而呈现差异。通过合理控制旋转参量,可使模拟回波信号的成像变化更加逼真,在一定程度上能够实现对目标转向等运动状态的模拟。     

基于TDOA的无线定位算法改进

无线定位技术广泛应用于各个行业。首先分析了基于TDOA的Chan定位算法,针对Chan算法在测量噪声加大时定位精度下降的问题,将差分演进算法(DE)与Chan算法相结合,提出了一种Chan-DE复合算法,并通过仿真验证了Chan-DE复合算法的有效性。     

改进人工势场法与模拟退火算法的无人机航路规划

针对标准人工势场法应用于无人机航路规划存在的缺陷,建立了改进的人工势场模型:当航路点搜索陷入威胁区时,构造惩罚势函数并使用势场强度代替合力矢量控制进行路径规划,解决由于合力矢量为零引起的局部极小问题;利用模拟退火算法搜索威胁区内势场强度更小的点,使得航路点逃离威胁区,解决传统人工势场法中参数对搜索航路点逃离效果的影响;使用变步长法优化算法的收敛速度。仿真结果说明,该方法能够较好地实现无人机航路规划,且快速易行。     

基于θ-QPSO的战斗机机动规避优化方法

规避导弹攻击对于提高战斗机生存能力具有重要意义。首先,建立战斗机和导弹的运动模型及导弹导引律模型,采用直接多重打靶的参数化方法,将机动规避最优控制问题转化为非线性规划问题;采用相位角编码量子粒子群优化算法(θ-QPSO)实现参数寻优,并结合滚动优化的思想,利用模型预测控制得到规避轨迹闭环解和战斗机的实时控制量。最后仿真验证了该方法的合理性和算法的有效性。     

基于无伸缩因子CORDIC算法的DDS设计

提出一种无伸缩因子的双曲线坐标旋转数字计算(CORDIC)算法,该算法解决了伸缩因子的补偿问题,扩展了传统算法中受限的收敛域。对改进算法进行了误差分析,并通过仿真图直观比较,表明采用的算法精度满足硬件精度要求。提出了一种CORDIC算法的多级流水线结构和一种新的直接数字频率合成器(DDS)设计方法,此方案降低了硬件复杂度,易于实现。     

基于多传感器特征融合的TBM拦截效果评估

基于多传感器特征级融合研究了TBM拦截效果评估的问题。首先分析并选取了拦截效果特征信息,构建了基于模糊神经网络的拦截效果融合评估模型;之后从模糊化、模糊推理、反模糊3个方面论述了评估模型的实施过程,进行模糊推理时采用一种改进的BP算法完成了推理规则的实现。最后通过实例仿真验证了改进BP算法的有效性,并验证了评估模型的可靠性及良好的融合性能。