一维金属-介质光子晶体的特性

利用特征矩阵法对一维金属-介质光子晶体的特性进行了计算,发现此种光子晶体具有可见光透明,微波、紫外高反的光谱特性,而且存在比一维介质光子晶体更宽、反射更强的全向带隙.     

矩阵多项式aA+bI

本文讨论了矩阵A满足f(A)=0时一次矩阵多项式aB+bI可逆的条件,并给出了来(aA+bI)-1的一般方法。     

求解舰船消磁系统S矩阵的一种新方法

利用舰船感应干扰系数矩阵和消磁系统传感器检查绕组电磁常数定义了舰船消磁系统模拟特征矩阵———S矩阵.进一步阐述了用S矩阵模拟产生舰船消磁系统在任意地点和任意姿态下的真实消磁电流的原理方法.在定义消磁系统电流状态矩阵基础上,推导了S矩阵各元素新的数学表达式,从而得到S矩阵一种新的求解和测量方法.     

一种基于Q-R矩阵分解的自适应滤波算法

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性。在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于Q-R矩阵分解的自适应卡尔曼滤波算法。将协方差阵分解为两个矩阵的乘积,来保证协方差矩阵的正定性。仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点。     

双圆阵模式空间二维解相干

提出一种相干信号二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法——模式空间波达方向矩阵(Mode-Space DOA Matrix,MS-DOAM)法。算法基于双圆阵,利用模式空间转换将圆阵转换为虚拟双平行线阵,计算虚拟线阵阵元间的互相关信息,构造两个等效协方差矩阵,进而构造波达方向矩阵,对该波达方向矩阵特征分解,利用得到的特征值与特征矢量求得入射信号的仰角和方位角。算法无需二维搜索,实现估计参数自动配对。仿真结果表明,算法在低信噪比和短快拍条件下,估计误差低于虚拟空间平移算法。     

考虑不确定参数及外部扰动数字液压缸非线性鲁棒位置跟踪控制

在考虑不确定参数及外部扰动的情况下为数字液压缸位置跟踪系统设计了一个非线性控制器。首先,建立了数字液压缸位置跟踪系统的非线性模型;然后,构造了一个李雅普诺夫函数及非线性控制器,推导了系统鲁棒稳定的充分条件,由此将非线性控制器的设计问题转化成为线性矩阵不等式的求解问题;最后,进行了仿真及实验验证。结果表明:所设计的控制器对于参数不确定性及外部扰动具有良好的鲁棒稳定性及更好的动态特性。     

利用分时刷新和位置约束的卫星载荷BRAM抗辐照设计方法

为解决星载资源严格受限条件下,静态随机存取存储器型现场可编程门阵列中块随机存储器(block random access memory, BRAM)的轻量级、高可靠抗辐照加固难题,提出了一种基于分时刷新和位置约束的卫星载荷BRAM抗辐照加固设计方法,通过监控算法执行时隙实现BRAM分时刷新,并增加位置约束有效降低三模冗余后两模设计同时发生异常的概率,以较少的资源消耗有效提升BRAM在轨抗辐照可靠性。重离子加速试验结果表明,采用分时刷新和位置约束加固方法后,卫星载荷单粒子功能中断截面下降约81.63%,在轨BRAM异常由3颗星2年发生3次减少为25颗星2年未发生,在轨抗辐照可靠性大幅提升。     

利用整帧翻转的SRAM型FPGA故障注入加速算法

不可恢复异常比特位(unrecoverable-sensitive bits, UR-SB)不能通过定时刷新修复,会造成卫星载荷在轨服务的长时间中断,是地面故障注入试验需要着重评估和改善的。但UR-SB占比极低,若采用传统逐位翻转故障注入方法,其测试耗时太长,效率极低。提出了一种基于整帧翻转的静态随机存取存储器型现场可编程门阵列的故障注入加速算法,其通过整帧翻转能够快速筛除不存在UR-SB的配置帧,并进一步用二分法对存在UR-SB的配置帧进行快速搜索,有效加速了UR-SB的精确定位过程。以在轨常用XQR2V3000器件为例,理论分析在较差情况下测试效率可提升207倍,信号生成载荷实测结果最高可提升949倍,理论分析和实测结果均验证了所提加速算法的有效性。     

临近空间高超声速机动目标跟踪的IMM-QB算法北大核心

经典的交互式多模型(IMM)算法由于转移概率矩阵固定不变,在跟踪运动状态未知且多变的临近空间高超声速目标时存在一定的不合理性。通过采用准贝叶斯(Quasi-Bayesian)估计对转移概率矩阵在线调整的方法,与基于CV-CA-Singer的经典交互式多模型算法进行融合形成了IMM-QB算法。Monte Carlo仿真实验表明,IMM-QB算法对临近空间高超声速滑跃式机动目标的跟踪精度有一定程度的提高。     

基于菱形模板的摄像机标定方法

在传统的基于平面模板的摄像机标定算法和基于3个非线性点在特定运动下的标定算法的基础上,提出了一种基于菱形模板的摄像机标定算法,本算法只需要知道菱形的一个夹角就能标定出摄像机的内参数矩阵。弥补了传统算法在标定时需要知道特征点世界坐标的不足,减少了制定模板世界坐标带来的误差;同时本算法不需要菱形特征点做任何运动,避免了旋转特征点带来的人为误差。该算法的标定精度仅取决于特征点检测的精度,实验结果验证了该文算法的有效性。