六维力传感器静态解耦方法

在系统分析六维力传感器线性解耦基本原理的基础上,依据各向同性指标比较分析了基于克拉默法则和最小二来法线性解耦算法的优劣,建立了RBF神经网络非线性解耦模型.研究结果表明:与克拉默法则相比,最小二乘法得到的标定矩阵具有更优的各向同性;以径向基神经网络逼近广义力向量和输出电压之间的函数关系可大大减小六维力传感器的线性误差和维间耦合,其总体误差低于1％FS.     

基于粒子滤波的无人机协同跟踪算法

针对无人机群协同跟踪移动目标问题展开研究。由于传感器测量精度的有限性,采用多架无人机合作来获得多个测量值,再根据数据融合的方法获得较精确的测量值;建立了移动目标的模型,结合测量值应用粒子滤波算法来预测目标的状态。仿真结果表明了该算法能使无人机获得较好的跟踪效果。     

基于反馈机制的武器装备体系作战能力聚合方法

武器装备体系作战能力聚合对武器装备体系的发展、建设和运用具有重要意义。针对武器装备体系的整体涌现性和作战能力要素的非线性特性,对能力指标间的反馈机制进行研究,提出了一种基于反馈机制的武器装备体系作战能力聚合方法,并通过对某侦察情报装备体系的作战能力聚合算例分析,验证了方法的有效性。     

改进的斜投影极化滤波方法

针对脉冲体制雷达抗干扰的需求,综合利用卡尔曼滤波技术、斜投影极化滤波技术和时域对消技术,研究了一种改进的斜投影极化抗干扰方法．首先利用卡尔曼滤波技术估计干扰的极化状态参数,在目标极化状态未知的情况下求得斜投影算子,再利用求得的斜投影算子提取出干扰信号,然后利用时域对消技术将原始信号减去干扰信号即得到纯净的目标信号．仿真结果表明,卡尔曼滤波技术可快速准确地估计出于扰极化参数,改进的斜投影极化滤波方法可大幅度抑制干扰,并保持了目标信号的幅度和相位不变性．     

基于实值离散Gabor变换的阶比跟踪滤波

提出了基于实值离散Gabor变换的阶比跟踪滤波方法．分析了阶比跟踪滤波为时频滤波的实质,给出了如何通过实值离散Gabor变换实现阶比跟踪滤波的步骤．通过对仿真信号阶比跟踪滤波前后的时频分布、阶比谱和时域信号对比,证实本方法能有效滤除阶比混叠成分．通过延长信号两端采样长度的方法可以消除阶比跟踪滤波后端点的误差．     

一种针对PRESENT的改进旁路Cube分析方法

对PRESENT-80旁路Cube攻击进行了改进．基于第3轮单比特泄漏模型,在现有寻找密钥相关线性等式的基础上,通过获取非线性等式方法恢复出更多密钥位．实验结果表明：针对第1个s盒的第1位信息泄漏,2^7.67个选择明文即可恢复40位密钥,优于现有的32位;针对第2,3,4个S盒的第1位信息泄漏,2^12.147个选择明文即可恢复64位密钥,优于现有的48位,将密钥搜索空间降低到2^16．此外,本方法可适用于PRESENT-128及其它轻型分组密码旁路Cube分析．     

晃动基座下捷联惯导的初始对准研究

为了降低车体振动对惯性器件输出的影响,运用小波域阈值滤波对信号进行预滤波,介绍一种初始对准非线性误差模型,并运用H∞滤波完成初始对准。针对坦克发动的情况,分别在固定怠速和不同怠速的情况下进行大量重复实验,实验结果表明：该方法能够有效完成坦克发动下初始对准,具有良好的重复性和稳定性。     

梁式转换结构的ABAQUS非线性有限元分析

为研究梁式转换结构在竖向荷载作用下应力的分布及承载力情况,运用ABAQUS软件对文献[9]中的满跨剪力墙梁式转换结构ZHL-1进行有限元分析,并将有限元计算与文献报道的试验进行结果对比。分析表明:数值模拟与试验所得极限承载力误差仅为4.17%;该结构中转换梁与上部剪力墙共同作用所产生的应力拱效应分布及变形发展全过程与试验吻合较好;引入的损伤参数可以有效体现混凝土的拉伸开裂变化和压缩破坏特征。因此,运用ABAQUS软件,结合混凝土损伤塑性模型梁式转换结构所作的非线性有限元分析结果,可以为类似的剪力墙梁式转换结构设计和试验提供参考。     

一种基于满意滤波的纯方位目标跟踪算法

针对潜艇纯方位目标跟踪算法存在算法初始化困难、收敛速度慢、稳定性差等问题,借鉴交互式多模型算法(IMM)的思想,将EKF实时解算出的滤波增益和满意滤波解算出的稳态增益实时融合并行工作,以求克服滤波初值对滤波器的影响,尽可能地消除线性化误差,最终输出具有更高精度的估计结果。仿真实验表明,提出的单站纯方位算法对滤波初值的设置有较大的领域范围,较好地克服了算法对滤波初值的敏感性问题,同时增加了算法的稳定性。     

一种新的针对模型误差所致滤波发散的补偿方法

系统模型误差是导致卡尔曼滤波发散的一个很重要的原因,分析了衰减记忆法和限定记忆法两种对模型误差所致滤波发散的补偿方法,通过引入阈值可以将这两种方法进行有机结合,给出了一种新的衰减限定记忆算法。算例分析验证了衰减限定记忆算法在抑制滤波发散方面具有比衰减记忆和限定记忆法更好的性能,并能自适应调整算法所需观测数据数目。