OFDM水声通信自适应调制算法研究

分析预估信道长度对信道估计算法的影响规律,提出了利用水声通信均衡恢复信号统计量对信道估计质量实时评估的方法,通过信道长度自适应修正机制,实现了对未知水声信道高精度、快速估计;针对水声信道造成的OFDM子载波特性差异,基于信道估计结果,提出了在码元总速率、能量约束条件下,各个OFDM子载波局部速率、功率优化分配的自适应调制算法,相比于传统的等功率、速率分配算法,新算法能够显著提升水声通信系统的误码率性能,通过仿真和实地试验,验证了本文研究内容的有效性。     

新型背腔式对数周期缝隙天线阵列设计

介绍了一种新型背腔式对数周期缝隙天线单元,对其各参数特性进行了分析,并采用这种新型天线单元设计了9×7天线阵列。通过HFSS13进行天线阵列的设计。仿真结果表明,该天线阵列在1.5 GHz~6 GHz的工作带宽内,驻波比小于3,回波损耗小于-10 d B,天线阵列最大增益为29.6 d Bi,在整个工作带宽内,增益均大于20 d Bi。具有良好的定向辐射能力,可用于UWB雷达、探测等领域。     

变工况下轴承健康监测的相关向量机与自适应阈值模型方法

工况在旋转机械运行过程中通常是变化的。变化的工况和故障一样,也会引起机械振动特征发生改变,从而引起诊断误差。为此,提出一种用于变工况下轴承健康监测的新方法。该方法使用相关向量机拟合振动特征的统计量随工况参数的变化,得到特征统计量与工况参数之间的连续函数关系;基于不同工况下的特征统计,构建自适应阈值模型。将该方法用于不同转速下的轴承健康监测,结果表明,当转速超过某一个较小的值时,该方法有效。     

引入区域量化的相控阵天线维修优化模型

针对大型相控阵天线维修成本高、多部件维修时机难以确定、模型仿真计算困难等问题,提出一种引入区域量化的维修优化模型。建立天线阵列的区域量化模型,将天线阵列维修问题转化成一个由不同区域阵元组成的k/n系统维修优化问题。以使用可用度为约束条件,以单位时间维修费用最小为优化目标,建立引入区域量化的大型相控阵天线多部件视情维修决策优化模型,并通过算例仿真与分析进行了模型验证。结果表明:提出的维修优化模型真实有效,能够很好地解决分布不均匀的相控阵天线维修优化问题。     

高超声速滑翔飞行器变轨段自适应跟踪制导方法

针对高超声速滑翔飞行器变轨段大偏差条件下的标准轨迹跟踪问题,提出一种基于权值矩阵自适应修正的变轨段跟踪制导方法。分析了变轨段主要控制方式和标准轨迹特性;将简化的纵向运动方程在标准轨迹附近线性化;采用将误差项引进线性二次型性能指标加权矩阵的方式,设计了改进的权值自适应修正跟踪制导方法。CAV-H飞行器仿真分析表明,该方法能够实现高超声速滑翔飞行器变轨段高精度自适应跟踪制导,对初始及过程偏差具有良好的鲁棒性。     

基于转弯模型的自适应交互式多模型跟踪算法

针对舰炮火控系统中搜索雷达对来袭导弹跟踪为背景,提出一种基于坐标转弯模型(CT)的自适应交互多模型跟踪算法(AIMM-CV/CT),模型集取为一个匀速和一个坐标转弯模型,滤波器采用各子滤波器模型噪声方差在线计算调整的自适应交互式多模型算法;给出了比例导引规律来袭导弹的航路仿真方法,并对AIMM-CV/CT与IMM-CV/CT算法进行了仿真比较.仿真结果证明了本文算法的正确性和有效性.     

自适应均衡器非维纳效应的仿真研究

窄带干扰条件下,自适应滤波器产生非维纳效应。在分析非维纳效应产生机理的基础上,详细仿真研究了强单音干扰条件下,自适应均衡器的收敛和跟踪性能。通过研究得出了一些新的结论:多径和干扰的功率严重影响自适应均衡器的收敛速度,而干扰的频率对收敛速度几乎没有影响;固定的强单音干扰对自适应滤波器的信道跟踪性能影响较小;慢变的强单音干扰对跟踪性能影响较小,快变的单音干扰将对跟踪性能造成严重影响。     

机动目标模型研究与发展综述

对机动目标模型的研究与发展进行了回顾,指出了各个模型的局限性,重点对Singer模型和“当前”统计模型的优缺点进行了分析,并得到有意义的结论;最后指出了未来机动目标模型研究的方向和趋势。     

基于参数自适应辨识的被动定向算法

推导了匀速运动目标球坐标系下的定向跟踪模型;状态建模的不完备性引起了模型噪声方差阵带有未知径距参数,因而需要解决参数在线辨识问题.从滤波残差正交性原理出发,推导出参数自适应辨识滤波器(PIBF),计算机仿真验证了该算法的有效性并且对目标机动有一定的鲁棒性.     

自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用

在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度.