一种纯方位跟踪中的自适应滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中扩展卡尔曼滤波算法易发散的不足,提出了一种自适应的改进算法。该算法利用极大后验噪声估计器Sage-Husa对虚拟观测噪声进行实时在线估计,动态补偿线性化带来的误差。算法的对比仿真分析结果表明,AEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位被动目标跟踪的实现提供一种新的方法。     

双材料界面裂纹的加料有限元方法

为解决求解双材料界面裂纹应力强度因子等断裂参量的困难,在常规单元位移模式中引入界面裂纹尖端位移场,构建加料界面裂纹单元和过渡单元的位移模式,推出了加料有限元方程。采用不同的加料单元和过渡单元配置方案,建立了方形板中心界面裂纹和矩形板单边斜界面裂纹的加料有限元模型,求解有限元方程直接得到应力强度因子,与解析解的结果对比,表明该方法具有较高的精度,可方便地推广应用于界面裂纹的计算分析中。     

适用于临近空间飞行器大变形的动网格策略

对于超大展弦比构型的低速临近空间飞行器而言,由于其在飞行过程中结构变形非常显著,因此基于计算流体力学的分析方法对于动网格提出了非常高的要求。为此,提出了一种适用于边界大变形的动网格策略,该种动网格基于映射的思想,将边界网格的位置变化以某种权重反映到流场网格,并更新网格节点位置。选取距离倒数的n次方作为权重,研究不同的权重指数n对网格变形的影响规律,然后开展了二维与三维动网格实例分析。结果表明,这种动网格方法能够很好地适用于大变形的情形,并能很好地保证变形后的网格质量。     

混合气体识别的响应等效性与瞬态信号正交分解模型

针对目前混合气体识别大多采用传感器稳态响应信号、基于线性混合假设或大量样本学习,而瞬态响应信号特征分析主要应用非正交分解的问题,提出一种基于响应等效性与瞬态信号正交分解的混合气体识别模型。分析金属氧化物半导体传感器对混合气体的响应特性,建立基于气体响应成分等效性假设的气体非线性混合模型,在此基础上,提出并应用一种新的正交基函数——扩展类Legendre正交基,对气体传感器瞬态响应信号进行分解;通过对正交分解系数与气体浓度的回归分析,验证二者之间的指数型关联关系,并以正交分解系数为特征参数,利用气体非线性等效混合模型对混合气体分解与辨识。实验结果表明,尽管这种混合气体识别模型仅用单一气体检测的先验知识,对混合气体的识别误差仍可达到15%以内。     

适用于海底观测网络的恒流远供系统可靠性分析方法

以水下单元的短路/开路故障模式为基础,提出一种分析缆系海底观测网络恒流远供系统可靠性的方法。根据系统供电和结构特性,将系统分成不同的供电链路和链路段。详细研究处于不同位置的各种水下单元发生故障时,对链路和观测设备的供电状态的影响。归纳导致系统和各链路无法正常导通、观测设备无法得到供电的状态情况,分析不同故障状态发生的概率,进而得出求解系统、供电链路与供电设备的供电可靠度的方法。通过算例分析,进一步梳理了3种供电可靠性的共性规律,说明在设计和建设恒流远供系统时,应综合考量这3种供电可靠性。     

字节流对象模型的设计和应用

航天技术的快速发展对任务数据处理提出了更高的要求。针对任务数据格式具有层次嵌套、变化频繁的特点,结合Composite模式设计了字节流对象模型(BOM)。BOM模型具有表述能力强、可灵活扩展的优点。该模型在航天任务数据处理软件中得到了应用,使得软件具备较好的可扩展能力。     

基于移相器控制电压的“动中通”波束形成改进算法

在波束形成技术中,基于同时扰动随机梯度估计算法计算接收功率对移相器控制电压的梯度,研究了同时扰动随机梯度估计算法中扰动量和电压更新方程中步长的取值问题。仿真结果表明,随迭代次数变化的扰动量较固定扰动量能有效地提高算法的收敛性能,在同时扰动随机梯度估计算法中,将步长改为随阵元空间位置变化,能有效地提高电压更新方程的收敛速度。研究了与变扰动量有关的参数取值,指出了参数的选取准则。MATLAB仿真结果验证了所改进算法的正确性和有效性。     

自适应平方根无迹滤波的雷达组网状态估计算法

从最小方差的角度分析了雷达组网无迹滤波(Unscented Filter,UF)状态估计的统计学本质,并且针对UF的Cholesky分解遇到非半正定矩阵容易发散、不准确滤波初值造成滤波发散以及异常扰动影响滤波效果等问题,提出将自适应平方根无迹滤波(Adaptive Square Root Unscented Filter,ASQUF)用于雷达组网状态估计,结合合理的滤波初始化策略,提高了UF的工程可用性。仿真验证表明,提出的ASRUF算法用于雷达组网空域目标状态估计时,初始化平稳无波动,工程可用性好,状态估计精度高,明显优于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法。     

基于随机共振的多频率微弱信号并行检测

强噪声背景下的微弱信号检测是当前信号处理领域的研究热点。基于非线性理论的随机共振能够利用噪声,将噪声的一部分能量转移给信号,从而获得更高的输出信噪比。针对传统随机共振检测算法应用环境受限且无法实现多频率并行检测的现状,文章面向实际超短波环境,在参数补偿法的基础上,重新设计采样频率和补偿系数,提出了新的检测算法,实现了多频率微弱信号的并行检测。     

事件触发的时滞二阶多UAV系统一致性控制

研究具有固定输入时滞的二阶多无人机系统在事件触发下进行不完全随机采样,并达到一致性控制的问题。提出一种阈值依赖于多无人机系统事件触发时刻和初始状态的事件触发机制,并给出在此事件触发机制下具有固定输入时滞二阶多无人机系统的分布式控制策略。当无人机自身状态变化量满足触发条件时,无人机间进行信息交互,控制器根据此次事件触发的采样状态值进行控制输入更新。通过理论推理证明一致性控制的结论。最后,通过仿真验证了算法的有效性。