对地形跟随/回避雷达干扰的可行性研究

在介绍地形跟随/回避雷达工作原理的基础上,通过设定典型超低空突防飞机的战术行动,分析了对雷达实施有效干扰所必须具备的条件,包括侦察/干扰机的部署、数量要求等;并计算了在传感器/摆放(投掷)式干扰机模式下对装备的性能要求,得出了在目前技术条件下,对地形跟随/回避雷达实施干扰在技术和战术上都是困难的.     

高空高马赫数侧向喷流数值模拟

高空环境下,侧向喷流在飞行器的姿态转换及热防护方面起到关键作用,同时也由于来流稀薄,直接模拟蒙特卡洛方法(DSMC)对侧向喷流干扰流场的模拟具有很好的适用性。在非结构网格计算的DSMC数值算法的基础上,针对喷流的高密度区及激波区提出了一种自适应网格技术,可以用于对高空稀薄区的大气来流与侧向喷流的干扰流场进行模拟预测。通过模拟二维平板侧向喷流,对编制的算法可靠性进行验证,研究了时间步长对流场模拟结果的影响及其数值的选取原则,并模拟计算了不同喷流/来流压力比下的复杂干扰流场结构和气动力的变化规律。     

基于指数收敛观测器的协调臂自适应滑模控制

提出了一种基于扰动观测器的弹丸协调臂电液伺服系统自适应滑模控制方法.设计干扰观测器在线观测系统扰动大小并进行补偿,从而有效降低切换增益;设计自适应律不断调整系统参数以适应对象变化,并采用一种映射自适应算法保证估计参数有界;为了加快趋近速率,设计了基于指数趋近律的滑模控制方法,保证在大阶跃情况下系统仍然能以较大的速度趋近...     

基于AKF的无人水翼航行器纵向姿态控制研究

无人水翼航行器在运行过程中会受到海浪干扰,使得无人水翼航行器姿态控制效果变差,而传统卡尔曼滤波(KF)过程噪声矩阵为固定值,在复杂海况下滤波效果并不理想。针对上述问题,基于一种无人水翼航行器,首先建立了其纵向运动数学模型,并设计了纵向姿态LQR控制器。然后设计了一种基于新息卡方检验值的自适应卡尔曼滤波(AKF),以自适应调节过程噪声矩阵,并将AKF用于对系统反馈状态进行最优估计。通过仿真验证了基于AKF的纵向姿态控制器,能够有效抑制海浪干扰,可以使无人水翼航行器在海浪中平稳运行。     

基于MC-CNN网络的磁性舰船目标运动参数估计

传统磁性目标运动估计效果依赖于目标的初始状态信息,为克服这一缺陷,建立了磁性运动目标三分量投影模型,并据此生成了磁性舰船运动目标在运动速度、航向、信噪比等参数变化情况下的10类目标的训练数据集、验证数据集以及测试数据集。进一步,设计了多通道卷积神经网络（MC-CNN）对目标的正横距离和运动速度进行了估计,并比较和分析了不同的学习方式和激活函数对网络性能的影响,结果表明Adam+tanh的组合方式的估计性能要优于其它的组合方式,而且对磁性目标运动参数的估计效果比较精确,此方法相较于卡尔曼滤波、粒子滤波等估计算法的优越性在于运算复杂度低以及参数估计不需要目标初始状态信息。     

利用最小二乘支持向量机求解潜艇内外磁场映射模型

为提高潜艇磁隐身能力,应对潜艇固定磁场进行实时监测,提出利用最小二乘支持向量机的潜艇内外磁场映射方法。结合内外映射法和最小二乘支持向量机原理,通过交叉验证优化模型参数,建立由内到外的潜艇磁场映射模型。以潜艇外部垂向固定磁场变化量为分析对象,仿真和实验结果均与标准值吻合良好。与径向基神经网络算法相比,该方法的泛化能力和推算精度有明显提高,且更符合工程实际,对闭环消磁技术的研究具有指导意义。     

干扰抑制类生成式对抗网络

为进一步改善超低频频段的通信质量,在传统改进广义旁瓣抵消算法的基础上,提出新的超低频干扰抑制算法——生成式旁瓣抵消算法。该算法将人工智能研究热点之一的生成式对抗网络模型引入广义旁瓣抵消算法中,通过优化设计生成模型的网络结构及相关超参数,有效地解决了原算法存在的期望信号残留问题,为旁瓣抵消通道中的后级滤波算法提供了与主通道相关性更强的干扰参考信息,从而提高了算法对主通道干扰估计的准确性。为了验证优化后生成模型的有效性以及所提算法对不同类别干扰的抑制能力,在实验室环境下搭建实验平台,设计了多组对照实验。实验结果表明:优化后的生成模型具有较好的生成能力、较好的鲁棒性以及相对较低的运算复杂度;相比于传统改进的广义旁瓣抵消算法,所提算法进一步提高了信号带宽内的信干噪比。