采用自适应简化不确定性卡尔曼滤波算法的飞行器导航控制方案

针对飞行器绕本体轴高速旋转的飞行过程出现的严重耦合干扰问题和大角加速度和大角速度测量问题,提出了一种自适应简化不确定性卡尔曼滤波算法。该算法使用超球面分布采样点和线性转移等方法简化算法采样计算和采样点的权值计算,提高算法效率;利用模型噪声和线性方程,通过一步预测进行自适应设计,计算滤波值和误差方差矩阵;使用次优噪声估计器推算过程噪声;对过程噪声进行正定判定,防止算法发散。仿真结果表明,这一改进的自适应简化不确定性卡尔曼滤波算法能够有效减少滚转角解算误差和耦合干扰,提高飞行器着陆点的精度。     

时域电场积分方程中的奇异提取技术

介绍了一种基于奇异提取技术的时域积分方程中奇异积分的处理方法,在奇异提取过程中,电磁波传播的延迟效应对积分的贡献包含在内。数值实验表明该方法能够大幅提高自作用和近作用阻抗矩阵元素的计算精度。     

气液同轴式喷嘴缩进比对雾化细度影响的实验

缩进比是液体火箭发动机气液同轴式喷嘴设计中一个重要参数。本文对缩进比对喷嘴雾化特性的影响进行了实验研究。结果表明;在不同工作参数下不同缩进比的喷嘴,其雾化特性有一定的差别。缩进比对雾化细度的影响不如其对雾化的流强和混合比分布及噪声等的影响明显。在气侧压降较小时,缩进比过大过小都不利于雾化;而在气侧压降较大时,缩进比较大或较小都会对雾化有一定的改善。但当缩进比过大时,气液之间的相互作用会使得液体喷注压降明显地波动。     

半径突变多模圆锥馈源的分析和设计

报道了一种８毫米波段半径突变的高效率多模圆锥馈源,计算出其模比并推导出其辐射方向图公式,给出了它在两个主平面－Ｅ面和Ｈ面上的辐射方向图的理论计算结果和测试结果,以及频带和旁瓣特性。分析和测试结果表明,在３４．１～３５．５ＧＨｚ频带内该多模馈源的辐射方向图在大于－２３ｄＢ范围内不出现旁瓣,在大于－１３ｄＢ范围内幅度等化良好。     

基于LMI的磁轴承-转子系统鲁棒增益调度控制器设计

针对陀螺效应明显的磁轴承-转子系统转速变化引起的模型变化而带来的控制问题,提出基于LMI的鲁棒增益调度方法设计控制器.通过建立系统依转速变化的LPV模型,设计了鲁棒增益调度控制器,使转子在全转速范围内保证了鲁棒稳定性和性能.为降低控制器设计的保守性,可缩小转速区间设计控制器使控制性能得到提高.与基于LTI模型设计的鲁棒...     

一类带扰动时变系统的运动稳定性

本文引进矩阵测度概念,讨论了一类带扰动的线性与非线性时变系统的运动稳定性,所得到的渐近稳定性条件改进了文[1]的结果,并去掉了文[4]中要求系统的线性部分为李雅普诺夫可化组的限制条件。     

利用复单脉冲比的平面阵列雷达群目标检测方法

针对平面阵列雷达群目标检测问题,以矩形阵为例,详细分析方位向和俯仰向复单脉冲比虚部的统计特性;建立平面阵列雷达群目标检测模型,根据恒虚警检测原理推导复单脉冲比虚部的椭圆判决域,并利用复单脉冲比实部辅助判决,综合提出基于复单脉冲比的平面阵列雷达群目标检测算法。针对双目标情形进行仿真实验,结果表明:在较高信噪比、较大角度间隔以及幅度相当且相位差较大的条件下算法能够有效检测群目标。     

矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。     

基于改进K-L变换的特征提取技术

在模式识别中,为解决样本增加时,反复使用传统K L变换进行特征提取耗时多的缺点,提出了一种改进的K L变换方法,该方法利用快速递推算法来计算协方差矩阵,并使用矩阵扰动理论来求解协方差矩阵的特征值和特征向量。仿真试验表明该方法在确保计算精度的前提下,大大减少了运算时间。     

巨型机求解大型稀疏问题的Krylov子空间法

求解大型稀疏问题最流行的方法是建立在子空间投影技术之上的。这类方法的主要吸引力是仅需要使用矩阵向量乘法。我们给出PCG、GMRES、Lanczos和Davidson算法及在YH-I上的实现,然后比较每一方法的优缺点,并尽可能讨论其并行执行。