一种基于多径消除的自适应时延估计算法

多径信号和背景噪声严重影响自适应时延估计算法性能,为克服此问题,提出了一种基于多径消除的自适应时延估计算法。该算法先通过2个FIR滤波器消除多径信号的影响,再利用自适应时延估计器来准确地进行时间延迟估计。与现有算法相比,新算法的收敛速度较快,不需要真实时延的先验信息,且在有背景噪声的影响下也能得到准确的时延估计。计算机仿真验证了新算法的有效性。     

信号变频引入相差后的时延估计方法

分析了用同-本振对两路存在相对时差的信号进行变频时引入新的相差的原因,提出了一种新的相位补偿时延估计算法,与传统的存在相差的时延估计方法相比,新方法将传统的对相差和时差的二维搜索改进为单纯对时差的一维搜索,大大地提高了运行效率,巧妙地解决了变频引入相差条件下的时延估计问题.     

抗通信时延的分布式固定时间收敛协同制导律

为使得多枚导弹在存在通信时延的情况下有效完成对机动目标的同时攻击,提出了一种抗通信时延的固定时间收敛分布式协同制导律。该制导律基于固定时间控制技术框架,实现了稳定时间边界不依赖于多导弹系统初始状态,提升了多导弹系统控制效率;采用一种快速非奇异终端滑模和虚拟领弹共同主导的方法,可实现制导律具有对抗通信时延的鲁棒性;利用了李雅普诺夫稳定性理论证明了固定时间内的一致性。仿真结果表明,存在通信时延的情况下,基于所设计的分布式协同制导律,多枚导弹能够有效地完成对目标的同时攻击。     

地空导弹C3I决策系统的Petri网建模与性能分析

对地空导弹决策系统的结构和性能进行了研究.对基于旅营两级决策组织导出的库所/变迁系统进行了描述,建立了较为完善的决策系统的Petri网模型.并引入了决策时延这一反应指挥决策系统能力的重要性指标.这些问题的解决对提高C3I决策系统的实时性和准确性具有十分重要的意义.     

多Lagrange航行体在量化及通信时延约束下的集结

针对量化和通信时延约束下多Lagrange航行体的集结问题进行了研究,提出了一种与模型相关的右边不连续控制算法,设计了一个均匀量化器,并运用图论、矩阵理论以及实用稳定性理论,验证控制器的稳定性。研究结果表明:多航行体可以在量化和通信时延影响的无向通信图下,实现有误差界的集结。基于MATLAB软件进行的数值仿真实验,证明了算法的有效性。     

短导管－气室水力共振模拟分析研究

导管－气室系统可以引发水力共振,增强脉冲射流的功能。对于导管很短的系统,其水力状态可用单一的微分方程表述,用有限差分方法和迭代法求解,并用计算机模拟。水力共振的条件及强度取决于诸多因素,可用搜寻的方法寻求和分析研究。模拟研究为实验研究提供依据和指导。     

时延估计多基地水下目标被动定位及误差分析

根据基于时延估计的多基地航空搜潜系统中目标、各被动浮标之间空间上的几何位置关系,建立目标位置的数学模型,确立了目标空间位置与声传播信号到各被动浮标的时延、布阵间距、声速之间的关系;在此基础上,根据时延估计方差的克拉莫-罗下限,分析信号信噪比、接收机带宽、信号中心频率及观测时间等参量测量误差对时延估计的影响,进而分析了各参量误差对目标定位误差影响,最后对所建模型及误差进行了仿真分析。     

三体船操纵性计算与特性分析

根据操纵性运动线性方程与一阶KT响应方程对某三体船型操纵性运动进行预报.方程中的船体加速度类水动力导数采用Hess-Smith法计算,船体速度类水动力导数采用细长体理论并结合经验公式和图谱进行计算,舵导数采用短翼理论并结合经验公式和图谱进行计算.最后,根据理论计算结果对侧体位于不同纵向位置的三体船和单体船的操纵性规律、特性以及特征参数进行了分析、对比.计算结果表明,该计算方法具有良好的应用前景.     

卫星中断容忍网络路由算法研究

针对卫星网络易中断、长时延等问题,提出一种适合卫星DTN网络的路由算法——SDTNR算法。该算法在节点缓存中设置了3个存放不同服务等级报文的队列,队列根据报文响应比排序,响应比小的报文优先发送。SDTNR算法根据卫星运行规律,建立节点选择表并实时更新该表,根据表中信息选择满足条件的节点作为下一跳节点,以此保证通信的可靠性。仿真结果表明,SDTNR与EPR、PR、FC 3种算法相比,SDTNR更好地提高了报文的投递率、降低了网络开销和平均时延。     

协方差压缩感知逆合成孔径雷达成像技术

为解决低信噪比条件下短观测时间雷达成像问题,提出一种基于回波协方差矩阵处理的压缩感知逆合成孔径雷达成像技术。该方法构建了回波协方差矩阵层面下的压缩感知问题模型,并通过特定的线性变换降低环境噪声对成像结果的影响。在仿真实验中,通过处理短观测时间和低信噪比条件下的模拟回波数据,该方法获得比传统压缩感知方法像质更好、对比度更强的目标成像结果。同时,其成像结果的目标背景比和背景噪声能量两个雷达图像评价指标都优于传统方法,进一步验证了该方法的有效性。