基于遗传算法的导弹结构模态参数识别

系统地研究了基于遗传算法的线性结构系统模态参数识别方法.遗传算法对广义动力学系统的辨识已经得到了充分研究,但在结构系统参数辨识方面的研究还不多,使用浮点数编码方案,利用频响函数数据,给出了结构系统模态参数识别步骤.由于遗传算法的全局寻优特性,该算法具有极强的抗噪声能力,即使对噪声严重污染的数据依然能够很好的辨识出待辨识的参数.通过一个两自由度的弹簧质量块系统进行了仿真分析,最后将方法用于一个实际的导弹结构的实验数据分析.     

LFM脉冲压缩雷达杂波分布特性的分析与仿真

在研究线性调频(LFM)脉冲压缩雷达特性的基础上,介绍了LFM雷达的地杂波模型,分析了地杂波经过脉冲压缩处理后的杂波分布特性.并以韦布尔(Weibull)分布模型为例,给出了常规脉冲雷达、LFM脉冲雷达脉冲压缩前与脉冲压缩后的杂波分布特性仿真结果.     

基于FPGA的雷达脉冲压缩处理器设计

FPGA和DSP技术在数字脉冲压缩系统中已得到广泛应用,但采用DSP芯片运算量大,设备复杂,成本高.提出了一种基于FPGA的适用于中小压缩比情况的数字脉冲压缩处理器的设计方案,能够实现M序列码和线性调频等多种信号的脉冲压缩,仿真结果表明,该处理器具有使用灵活、便于功能扩展和成本低的特点.     

光纤陀螺随机漂移的ARMA模型

分析了传统时间序列分析法建立ARMA模型的不足,提出了一种利用模型阶数判断准则和长自回归法建模的新方法。对数据进行了预处理和模型识别,比较了不同模型阶数判断准则的特点,研究了用长自回归法估计模型参数的步骤和方法。最后对光纤陀螺随机漂移进行了建模实验,通过对模型残差的白噪声检验,证实了使用新方法建立的ARMA模型具有很好的适用性。     

一种雷达辐射源识别自学习算法研究

针对目前雷达对抗系统面临的辐射源识别精度不高、智能化水平低的特点,将自学习理论引入到雷达对抗系统中。提出了基于遗传算法(GA)的自学习算法实现雷达辐射源智能识别的方法。实验表明:在使用相同的特征参数"前件"条件下,通过这种自学习方法得到的正确识别率高于其它识别方法。     

一类极点指标与方差指标约束的满意控制

在将极点配置到关于实轴对称的凸多边形区域时 ,总可以用线性矩阵不等式来描述 ,于是对具有状态稳态方差指标、区域极点指标约束的状态反馈系统 ,可以利用 Matlab- L MI工具箱进行求解反馈增益 ,其仿真结果对结论作了说明。     

纯方位TMA的有偏性分析

纯方位TMA是一类典型的非线性问题,它常表现出一些独特的性质,有偏性就是其中之一。对纯方位TMA常用的伪线性估计器的有偏性进行了分析,指出偏倚是由伪线性化造成的。该结论得到了仿真计算结果的支持。仿真结果还表明,偏倚程度同测量误差大小、几何态势、己艇机动航路等诸多因素有关。     

信息化时代下高校思想政治教育话语权提升探究——基于自媒体场域

信息化时代,人人都有发言权。尤其在自媒体场域下,高校思想政治教育队伍失去信息垄断权,这在一定程度上使得高校思想政治教育队伍话语权出现下降趋势。本文通过分析自媒体场域下高校思想政治教育话语权构建的必要性,自媒体场域下高校思想政治教育话语权提升面临的挑战,最终就自媒体场域下高校思想政治教育话语权提升给出相应策略。     

间歇采样移频重复转发高效干扰方法研究

针对传统的间歇采样重复转发干扰不能完全对准真实目标,且干扰作用效果单一的缺点,分析了间歇采样重复转发参数对干扰效果的影响,确定调频参数,使得压制假目标群完全对准真实目标;提出一种基于移频重复转发的高效干扰方法,对采样周期内频率分量位于带宽两端的采样信号,采用分段移频的方法,使得转发的子脉冲在同一时刻叠加脉压增益,形成超前或滞后的欺骗假目标,频率分量位于带宽中间采样信号采用固定移频调制,形成压制假目标群。仿真结果验证了假目标空间分布推导的准确性,该方法可对真目标同时进行欺骗和压制干扰,具有双重作用效果,资源利用高效。     

形状记忆合金自复位减振装置研制与验证

为改善第二喉道中的可调中心体机构(简称中心体)在工作状态下的流致振动,根据形状记忆合金(shape memory alloy, SMA)偏置双程驱动原理,设计制作一种能够满足中心体有限安装空间要求的SMA自复位减振装置;采用UMAT接口编制的SMA本构关系子程序实现减振装置最大压紧力的数值分析,数值分析与静态调试试验结果误差约为2.58%;搭建地面减振试验平台,测试SMA自复位减振装置分离和闭合状态下的中心体零部件振动响应。减振试验结果显示:SMA自复位减振装置闭合后,中心体振动响应明显降低,在0～100 Hz频带内,均有明显的减振效果,低频至55 Hz范围内,减振率均大于50%。