基于双二体假设的载人登月混合轨道特性分析及设计

混合轨道是载人登月轨道的重要类型之一。利用混合轨道的组成特点,提出在双二体假设下以自由返回轨道为基础的混合轨道计算方法。主要对混合轨道的特性进行分析,给出混合轨道在能量消耗和飞行时间等方面的特性。在涉及月球运动的计算时,考虑月球运动的非圆性,对传统双二体假设略作修改。给出混合轨道的设计实例,仿真结果验证了本文提出方法的有效性。     

一种基于低扩散通量分裂方法的WENO格式研究

将低扩散通量分裂格式(LDFSS)和加权基本无振荡格式(WENO)相结合,构造出一种混合格式,其中WENO格式用于物理量重构,而LDFSS用于通量分裂。采用这种格式对Riemann问题、钝头体高超声速无粘绕流流场进行了计算,并对超声速平板湍流边界层进行了混合LES/RANS模拟,计算结果表明:相对于采用Lax-Fridrichs分裂的WENO格式来说,这种混合格式对于激波和接触间断的分辨率更高,并且在标量保正性方面更优,收敛性更好;而相对于采用带有Minmod限制器的MUSCL方法进行物理量高阶重构的LDFSS格式来说,这种混合格式在混合模拟的计算中能够更好地反映湍流流场的脉动特性,计算得到的湍流速度脉动量的统计值更加准确。     

一种调频调相混合调制信号及抗干扰性能分析

针对线性调频信号形式简单,易被敌方截获和干扰的特点,提出了一类脉内线性调频和子脉冲相位调制相结合的具有多种变化形式的混合调制脉冲压缩信号。MATLAB仿真分析表明,与单纯线性调频信号相比,该混合调制信号产生和处理简单,既保持了线性调频信号的优点,又提高了抗截获和抗干扰能力。     

基于空间时频分布的欠定混合信号源个数估计

针对欠定混合信号的源个数估计问题,提出了一种基于空间时频分布与奇异值分解的估计算法,把所有自源时频点对应的空间时频分布矩阵组成三阶张量,把欠定混合问题转化为超定问题,通过对三阶张量对应的矩阵进行奇异值分解估计出源信号的数目,该方法不需要假设源信号是稀疏的或独立的,理论分析和仿真结果验证了算法的有效性.     

电子侦察卫星联合侦察的混合调度算法

针对电子侦察卫星的使用约束,及不同任务的调度需求,建立了电子侦察卫星联合侦察的多目标混合整数规划模型.利用进化算法的全局搜索能力和变邻域搜索的局部优化能力,提出了一种多目标进化算法和变邻域搜索相结合两阶段混合调度算法MOEA VNS.针对问题多时间窗组合优化特点,设计了进化算子与邻域移动算子,在确保解多样性的同时使算法...     

云模型和混合Petri网相结合的系统可靠性评价

针对复杂系统可靠性评价中工作环境可变的情形,提出基于云模型和混合Petri网相结合的可靠性评价方法。首先采用云模型描述系统的环境适应能力指数,并将其作为混合Petri模型中连续库所的托肯值来控制该模型中变迁的变迁率,然后采用基于Petri网的蒙特卡罗方法对不同环境下的系统可靠性进行仿真求解,得到系统在不同时刻下的失效率。最后以一个C4ISR系统为例,验证了该方法在解决可变工作环境下的系统可靠性评估是可行的。     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。     

低信噪比下融合随机共振的运动目标检测算法

为提高智能视频监控系统中运动目标检测算法在低信噪比条件下的鲁棒性,结合混合高斯背景建模算法和随机共振原理实现一种低信噪比下的运动目标检测算法。算法根据混合高斯背景模型对当前帧生成目标概率灰度图,在本文定义的性能评价函数下,通过向该概率灰度图添加噪声使得评价函数最优化从而达到随机共振,对该随机共振灰度图进行阈值分割得到输出的检测目标。针对昏暗、大雾和红外视频分别进行了实验,证实了本文算法的有效性同时也显示本文算法相对于普通背景差算法性能获得了明显提升。     

PHEV电池电荷状态估计设计及仿真

电池管理系统(battery management system,BMS)是混合动力汽车(parallel hybrid electric vehicle,PHEV)能量管理系统中的核心组成部分,而其中电池电荷状态(state of charge,soc)则是PHEV控制策略中的重要参数.针对PHEV动力电池组SOC系统高度非线性和复杂性的特点,提出了一种基于改进的BP神经网络的HEV动力电池组的实时SOC估计,并对网络的收敛性进行了证明.利用大量PHEV动力电池组在行驶过程中充放电的数据样本,对神经网络进行网络训练并且进行仿真.结果表明,与传统离线SOC估计方法相比,能够有效地减小误差,提高电池SOC的精度.     

Ⅰ型混合截尾下指数-威布尔分布的统计分析

在定时混合截尾情形下,研究了指数威布尔分布的统计分析问题。利用最大似然估计方法给出了指数-威布尔分布参数的最大似然估计。运用Lindley’s逼近方法计算出了分布参数的Bayes估计。最后,运用Monte-Carlo方法对最大似然估计和Bayes估计结果作了模拟比较,结果表明Bayes估计优于最大似然估计。