卫星导航弱信号的变维卡尔曼滤波跟踪算法

复杂环境下的多普勒频移变化及信号功率衰减均会造成载波跟踪偏差较大甚至失锁,针对标准卡尔曼滤波算法跟踪机动目标时不能同时满足高动态及高灵敏度要求的问题,提出一种基于变维卡尔曼滤波的载波跟踪算法。引入机动和非机动两种载波跟踪模型,通过机动检测因子监视载波动态变化,实时高效地切换载波跟踪模型,从而实现对载波机动和非机动状态的自适应跟踪,抑制机动改变引起的较大误差突跳。理论分析和仿真结果表明,该算法在低至30d BHz弱信号环境下,相比基于标准卡尔曼滤波的跟踪算法,其在目标动态突变时相位跟踪误差减小约37.5%,频率跟踪误差减小约77%。     

基于HTN的变粒度作战计划快速生成框架

针对网络中心战中关于作战计划的新需求,提出了基于层次任务网络(HTN)的作战计划快速生成技术。在层次任务网络基本要素描述的基础上,结合军事术语详细地阐述了作战计划的基本要素,进而给出了基于目标匹配的任务生成和分解方法;采用专家系统技术,丰富了层次任务网络的分解方法,构建了支持变粒度的军事作战计划快速生成流程和算法。     

基于可变增益的码跟踪环路优化设计

针对在突发直接序列扩频(DSSS)信号跟踪中,信号持续时间短,而传统延迟锁定环(DLL)存在入锁时间长的问题,提出一种可变增益码跟踪环路设计方法。介绍了DLL环路基本原理和环路结构,对环路优化进行了理论分析,最后采用可变增益设计方法,自适应的调整环路增益,达到锁定时间和跟踪精度的平衡。通过仿真分析,在相同跟踪精度上,与传统DLL环路相比,锁定时间大大缩短。     

进入角约束下的载机变结构远距引导

针对一般导引律在载机远距引导中存在的问题,结合远距引导的需求,设计了远距引导的三维变结构导引律。该导引律具有较强自适应性,可以使载机以期望的进入角接近目标。仿真结果表明,载机在该导引律作用下,能以较小过载,平滑轨迹快速接近机动目标,并保证载机引导结束时占有有利的空中战术态势。     

运载火箭随机振动环境试验条件的变带宽设计方法

针对运载火箭随机振动环境试验条件提出了基于能量等效思想的变带宽设计方法,通过采用分数倍频程数据处理方法,并确保各个频带内的均方根值与原随机振动环境的均方根值相同,有效解决传统的等带宽随机振动环境试验条件总均方根过高的问题。为了验证所提方法的有效性,通过典型管路产品进行了随机振动响应计算。结果表明,该方法既能够有效地对产品进行考核,又不至于对产品造成过考核。所提变带宽设计方法可为运载火箭随机振动环境条件的合理设计与分析提供有效手段。     

变负载下超磁致伸缩作动器非线性动力特性分析

针对应用于混合隔振系统的超磁致伸缩作动器,建立了其耦合磁弹性的动力学方程。在磁致伸缩材料二次畴转模型和均质能量场磁滞模型基础上,分别分析了变应力对Terfenol-D材料饱和磁致伸缩、磁滞算子、矫顽场分布函数以及交互场密度分布函数的影响,并通过实验数据进行最小二乘参数识别和多项式拟合得到了考虑变应力的二次畴转模型和均质能量场磁滞模型,该模型可以有效地应用于变负载下Terfenol-D杆磁致伸缩的计算。通过对作动器耦合磁弹性动力学方程进行数值求解,得到不同频率及不同应力下外部激励磁场与作动器输出位移之间迟滞非线性关系。结果表明:相同频率下增大负载力,滞回环倾斜角度不变但其面积增加,作动器能量转换效率降低,同时负载力对作动器的幅频特性影响十分明显。     

绳系拖曳离轨过程中基于系绳张力的摆动抑制策略研究

绳系拖曳离轨过程,系统运行于非开普勒轨道,系绳摆动呈现复杂的动力学特性,大幅度的系绳摆动会引起拖船的扰动,进而影响整个系统的稳定,因此如何抑制系绳摆动是拖曳离轨任务的一个关键问题。本文以周向常值连续小推力作用下的绳系拖曳离轨为背景,针对离轨过程中的系绳摆动抑制问题,首先建立了系统质心轨道动力学方程及系绳摆动动力学方程,分析了无系绳收放控制时的系绳摆动特性以及系绳收放对系绳摆动的作用效果,然后构造了使系绳摆动衰减的期望绳长收放速率并设计了系绳张力控制律。仿真结果表明：无系绳收放控制时,系绳摆动表现为平衡位置附近的周期性往复运动;张力控制连续平滑,很好地实现了系绳实际长度对期望长度的跟踪,同时有效地抑制了离轨过程中的系绳摆动。     

结合非负张量表示与扩展隐Dirichlet分配模型的图像标注

由于"语义鸿沟"的存在,自动图像标注是一项极具挑战性的工作。考虑到图像低层视觉特征与高层语义概念的差异,分别从图像表示与语义建模两个方面来实现自动图像标注。在图像表示方面,提出了一种正则化约束下的非负张量表示方法,用以提取符合人眼视觉直观理解的图像高阶结构特征。在语义建模方面,提出了一种三层贝叶斯模型——扩展隐Dirichlet分配。该模型利用隐变量来实现图像与标注词的关联,并通过一种基于变分推理的期望最大值方法来估计参数。实验结果表明,ELDA模型在大规模数据库NUS-WIDE上的标注结果相较于现有方法有了显著的提高。