导引头加速度盲补偿技术研究北大核心

雷达导引头对有加速度的目标进行探测,采用传统的FFT相关检测会导致目标能量在多普勒通道上的扩散,使导引头的检测性能下降,通过补偿加速度可以将分散的目标信号能量汇聚在较窄的频带内。将从工程应用角度,提出一种加速度盲补偿技术,首先分析加速度对PD信号检测的影响;接着分析补偿原理,并以此建立加速度盲补偿的数学模型;最后对影响补偿效果的参数进行分析。     

基于SC-BP的设备故障预警研究

为实现对火炮系统健康状态监测和故障预警,满足从“故障修”向“状态修”转变的发展需求,采用拟合模型算法,建立设备标准化电流优化BP神经网络预测模型（SC-BP）,分析运行数据的内在逻辑和相关性,设计设备正常运行状态下的数据参数库,并与实时采集的设备状态数据进行比较,根据拟合优度进行辨识,通过比较设备实时数据与历史正常数据之间的相似关系来判断设备状态,并显示故障关联信息,为工作人员分析故障原因提供了参考,并对算例进行了分析验证。研究结果表明,该故障预警方法能够辨识设备性能异常状况,使维护人员能够在设备故障形成早期发现征兆,提前采取措施以避免设备故障的发生。     

适用于GPU处理的长更新周期卫星导航信号载波相位跟踪环路

针对短环路更新间隔下GPU处理效率受限而长更新间隔下传统跟踪环路在高动态场景下不稳健的这一矛盾,提出一种可适应高动态场景的长更新间隔载波相位跟踪算法,该算法设计了一种低复杂度线性调频信号参数估计方法,实现跟踪初始阶段多普勒及变化率的精确估计进而消除大部分信号动态,在跟踪过程中采用4阶卡尔曼滤波对残余信号相位及动态进行精细跟踪。经仿真验证,200 ms更新间隔下,可实现多普勒一次/二次变化率分别达800 Hz/s、64 Hz/s²正弦运动场景下载波相位的快速稳定跟踪,1次更新即可收敛,跟踪灵敏度低至23 d B-Hz,相位跟踪精度远优于传统3阶锁相环路。     

GEO导航星广播星历拟合改进算法设计

设计了倾角较小的GEO导航星的广播星历拟合算法。该方法的核心思想是在常规拟合算法的基础上对位置观测量进行合理的坐标系参考平面旋转,特别是提出针对拟合迭代初值进行相应的坐标变换,从而既可以解决轨道参数拟合的相关性问题,使轨道参数拟合快速收敛,同时又兼顾了用户接收机的计算简便化。通过仿真验证,该方法简洁有效,拟合中误差RMS在厘米量级,能够保证拟合精度。     

拦截器程序悬浮控制系统非线性稳定性分析

针对拦截器姿轨控发动机工作的本质非线性特性,采用基于谐波线性化建立的描述函数法进行系统稳定性分析;推导了非线性系统的Nyquist幅相判据,同时从工程应用出发,将Nyquist幅相判据转换为Bode图对数判据,一起分析了拦截器俯仰角控制、滚动角控制和位置控制的稳定性,并对姿轨控发动机的推力进行了拉偏,分析结果表明拦截器程序悬浮姿态控制和位置控制系统是稳定的.     

对线性调频步进信号ISAR成像系统的相干干扰技术

逆合成孔径雷达(ISAR)成像通过对距离向和方位向的二维压缩,具有比普通雷达更强的抗干扰能力.线性调频步进信号由于其独特的优点更是在ISAR成像中占据了重要地位.提出了一种对接收到的线性调频步进信号进行附加的频率调制和相位调制后转发,从而以较小的干扰功率干扰线性调频步进信号ISAR成像系统的方法.仿真实验表明,这种方法是行之有效的.     

基于线性模型跟随的重构飞行控制律设计

线性模型跟随控制是一种传统的控制方法,通过对增益的调整,使实际受控系统的输出跟随参考模型的输出,以达到理想的静态、动态特性。将线性模型跟随控制引入自修复飞行控制系统的重构控制中,针对发生舵面故障的飞行控制系统,设计模型跟随控制律,给出仿真实例。结果表明,该方法具有可行性和有效性。     

基于遗传算法的车用散热器优化设计

选取散热器的散热量、体积和压降作为优化目标,采用线性加权法建立了散热器的多目标优化模型。在给定的散热器原始数据和性能要求条件下,对散热器芯体的外形尺寸和翅片参数进行了优化。介绍了遗传优化算法的执行步骤和流程,在此基础上开发了优化程序。结果表明,优化后散热器的散热量明显增大,散热器芯体的体积和压降也有不同程度的减小。     

基于数据压缩的LSP参数高效量化算法

文中为解决超长帧编码系统中联合帧数过多导致LSP参数量化性能下降这个问题,将多项式拟合引入超长帧编码系统中,利用多项式拟合压缩LSP参数矩阵,以降低量化时实际联合的帧数。再用分裂矩阵量化器进行量化。仿真结果表明,在120 bps的参数量化速率下,此算法的量化性能优于矩阵量化算法(MQ),平均谱失真比MQ算法降低了0.0719 dB,平均分段信噪比提高了0.1971 dB。     

一种新的低阻弹弹道坐标数据的异常值判别方法

分析了弹道测试中误差产生的原因和类型,以及各种传统数据处理方法的不足之处,针对数据处理中的主要问题和难点,提出了一种新的判别异常值方法。