基于模糊层次分析法的航天测控方案优选决策

分析了航天测控任务重要度的影响因素,运用模糊层次分析法研究了航天测控任务方案的优选决策问题,详细分析了方案重要度排序的计算步骤,并通过实例计算证明了方法的简单可行性,该方法在处理航天测控冲突时有一定的应用价值。     

ISAR成像方位向定标方法研究

提出了一种适合工程应用的ISAR方位向定标方法,通过对相位数据的平滑、分段、拟合,完成了对转速的快捷准确的估算,同时分析了散射点分布对定标精度的影响,结合仿真和试验数据验证了方法的有效性,并根据工程实践的经验,提出了一些提高定标精度的准则。     

基于遗传算法的陆基导航布站方法研究

陆基导航是一种通过高精度的测距进行定位、定速的系统,其定位、定速精度与布站有密切关系.为优化陆基导航的布站结果,提高惯性+陆基复合导航精度,提出了一种基于遗传算法的陆基导航布站方法.推导了使用惯性+陆基复合导航的Cramer-Rao下界(CRLB),并以其作为遗传算法布站寻优的适应性函数,再结合其他影响布站的因素作为约束条件,形成了基于遗传算法的布站方法.数学仿真表明,通过该方法的布站可得到较为满意的复合导航的精度,在实际工程应用中具有重要意义.     

天线宽频辐射功率的FDTD数值计算

为了实现混响室的仿真电场值与实测值的直接对比,需要计算发射天线的宽频辐射功率．基于坡印廷矢量的面积分,利用时域有限差分算法和快速傅里叶变换,得到了天线宽频辐射功率的快速计算方法．应用该方法对半波偶极子天线和短偶极子天线进行数值仿真,通过仿真值与理论值的比较,验证了该方法的正确性．该方法适用于任何能够用FDTD进行合理建模的电磁设备的辐射功率计算,且一次计算即可得到宽频辐射功率,不仅为混响室仿真结果的归一化打下基础,而且也是分析其他电磁设备宽频辐射特性的可行方法．     

异步电机模型参考自适应滑模矢量控制系统研究

在异步电机矢量控制系统中,针对温度变化所引起的定子阻值改变对系统性能的影响,利用模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control,MRAC）技术对转子磁链进行了观测,并且设计了一种滑模速度调节器代替PI调节器,构建了基于模型参考自适应系统（Model Reference Adaptive System,MRAS）和滑模速度调节器的异步电机矢量控制系统。仿真结果表明：该系统能够实现磁链的准确快速辨识,具有响应速度快、鲁棒性强等优点,适用于温度变化较大的场合,为军用车辆电驱动系统的发展提供了有效的研究方法。     

风冷式质子交换膜燃料电池湿度调节特性分析

质子交换膜燃料电池（Proton Exchange Membrane Fuel Cells,PEMFC）的内部环境是影响电堆性能及寿命的重要因素,针对风冷式燃料电池运行特点,在分析燃料电池温、湿度环境控制方式的基础上,研究了反应风速对系统湿度特性的影响,提出了反应风速与温度对湿度进行联合控制的方式,并通过3kW小型燃料电池样机实验,验证了该方法的可行性。     

关于一类特殊的（α，β）度量的S曲率

构造了一类具有5个参量的特殊的（α,β）度量,在此基础上计算了其射影平坦的条件,并通过计算得出其具有常S曲率。     

逐步增加Ⅱ型截尾样本下k/N(G)系统可靠性指标的置信区间

在逐步增加Ⅰ型截尾样本下,研究k/N(G)系统可靠性指标的区间估计问题。假设部件寿命服从指数分布,利用极大似然法和Bayes方法,首先给出了部件失效率的Bayes近似置信区间,其次推导出了系统可靠度和平均寿命的Bayes近似置信区间的计算公式。最后给出随机模拟例子,并对置信区间的精度进行了讨论。     

分布式约束优化问题及其求解算法

分布式约束优化问题(DCOP)能够对多智能体系统(MAS)中的各种分布式推理任务进行建模,广泛应用于分布式规划、调度、资源分配等问题中。首先从DCOP的概念出发,引入一个典型的DCOP实例,在此基础上对DCOP问题求解的两类主流算法进行了详细介绍和比较分析。针对DCOP对现实问题建模中出现的部分集中式、硬约束、开放式、隐私和anytime等5个方面的问题进行了阐述,并介绍了相应的扩展算法。在动态实时问题,自稳定性与误差容错以及在物理分布式环境下仿真等问题仍需进一步研究。     

GM(1,1)和SVR的雷达电子部件状态趋势预测模型

为提高雷达电子部件状态趋势预测的精度,根据测试数据特点,提出了基于GM(1,1)与支持向量机回归(SVR)的组合预测模型。采用粒子群优化算法分别对GM(1,1)和SVR模型进行了改进,提高了单一模型的预测精度。在此基础上,结合GM(1,1)模型对趋向性数据的预测优势和SVR模型对数据波动的强适应性,达到了取长补短、相得益彰的效果。实验结果表明该组合模型不但具有更高的预测精度,而且对不同预测对象有更强的适应能力。