基于准循环双对角阵的LDPC码编码算法

针对校验矩阵形如准循环双对角阵的结构化LDPC码,对比研究了两类高效的编码算法:矩阵分解编码算法和分项累加递归编码算法,证明了两类算法从实现角度是等价的,但分项累加递归编码算法推导更为直观,且便于硬件并行实现。基于分项累加编码算法,提出了一种适合准循环双对角LDPC码的部分并行编码结构,设计实现了IEEE 802.11n标准中的LDPC码编码器。FPGA实现结果表明,所设计的LDPC编码器具有硬件开销较小、吞吐率高的优点,在码长为1944bit、码率为5/6时信息比特吞吐率最高可达13Gbps。     

对成像雷达的脉冲分段排序转发干扰

多假目标图像欺骗是目前宽带雷达干扰的难点。针对宽带雷达中常用的线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)信号,提出一种脉冲分段排序转发干扰方法。结合散射波信号模型,推导了合成干扰信号二维成像输出形式,讨论了假目标图像个数、分辨率与分段数以及转发次序之间的关系,并进行了仿真实验。结果表明该干扰方法可较便捷地产生多个沿距离向分布的假目标图像。结果对于成像雷达图像欺骗干扰具有理论指导意义。     

基于星历辅助的导航星座星间链路捕获初始信息求解算法

针对星间链路信号动态范围大、捕获时间要求短之间的矛盾,提出了一种捕获初始信息的求解算法。该算法基于导航星座的星历资源和动态特性,采用迭代的方法对信号传输时延和多普勒频率进行估计。分析指出,该算法实现过程简单,收敛速度快,估计精度高,两次迭代即可实现时延估计精度达到纳秒级,大大降低了捕获实现的难度和复杂度,适合星上资源要求比较严格的场合。分析基于北斗导航星座模型展开,对我国北斗导航星间链路的设计提供了参考。     

基于径向基代理模型的序列优化中自适应再采样策略

针对径向基插值代理模型样本点预测误差为零时无法获得误差函数进行序列再采样优化的问题,将样本点分布约束引入序列再采样过程,利用潜在最优解加速收敛性,提出一种适用于径向基插值代理模型序列优化的再采样策略,该策略兼顾仿真模型的输出响应特性与样本点的空间分布特性。仿真结果表明,使用该在采样策略后,算法寻优效率和精度均优于传统基于代理模型的优化方法,在对最优解进行有效预测的同时,能显著减少原始模型计算次数。     

惯组动态测试台误差分析及附加运动补偿算法

为了完成惯组的高精度、大动态测试任务,基于Gough-Stewart平台设计了电动六自由度惯组动态测试台。建立了系统的误差模型并分析了电动缸长度误差对系统精度的影响,分析了电动缸在惯组动态测试台运动过程中产生的被动螺旋附加运动,并对该运动补偿算法进行了研究。对被动螺旋附加运动产生的误差进行量化分析,结果表明,被动螺旋附加运动对惯组动态测试台的位姿精度存在非常显著的影响。为了消除该影响,编制了补偿算法,并将其应用于惯组动态测试台的实时控制系统中。实验结果表明,经过算法补偿后,惯组动态测试台的位姿精度达到了设计指标要求。     

天基光学短弧观测约束域的粒子群优化定轨方法

针对空间目标定轨问题,提出一种利用两段天基光学短弧观测数据的粒子群优化定轨新算法。在介绍天基光学短弧观测测量帧集、测量约束域及目标函数构造的基础上,为解决已有的基于网格搜索思想寻优的算法存在的多解、局部最优解及运算量过大等问题,提出了一种利用粒子群优化算法在约束域内对目标函数值寻优达到定轨目的的新算法。对算法的性能进行了仿真验证。多次仿真结果表明:该算法大大降低了计算量,且有效地解决了目标函数多解和局部最优解问题,对目标定轨的精度与定轨算法的克拉美罗下限接近。     

基于蚁群算法的电子设备多值测试故障诊断策略

测试序列优化设计是故障诊断中的重要组成部分,最优测试序列能提高故障诊断的效率,常见的故障诊断系统均基于二值属性,而多值属性系统的测试优化问题研究的较少。针对多值属性系统测试序列优化问题的特点,提出了一种改进蚁群算法,结合二值属性系统和多值属性系统的关系,设计了适应于多值属性优化的状态转移规则和信息素更新机制。针对在等测试费用和故障先验概率的情况下不能寻优的问题,制定了对应的优化标准,符合实际的测试需求。通过对比试验,证明了其能解决电子系统多值属性系统的序列优化问题,扩展了多值属性电子系统的测试优化策略。     

基于TDOA的无线定位算法改进

无线定位技术广泛应用于各个行业。首先分析了基于TDOA的Chan定位算法,针对Chan算法在测量噪声加大时定位精度下降的问题,将差分演进算法(DE)与Chan算法相结合,提出了一种Chan-DE复合算法,并通过仿真验证了Chan-DE复合算法的有效性。     

改进人工势场法与模拟退火算法的无人机航路规划

针对标准人工势场法应用于无人机航路规划存在的缺陷,建立了改进的人工势场模型:当航路点搜索陷入威胁区时,构造惩罚势函数并使用势场强度代替合力矢量控制进行路径规划,解决由于合力矢量为零引起的局部极小问题;利用模拟退火算法搜索威胁区内势场强度更小的点,使得航路点逃离威胁区,解决传统人工势场法中参数对搜索航路点逃离效果的影响;使用变步长法优化算法的收敛速度。仿真结果说明,该方法能够较好地实现无人机航路规划,且快速易行。     

基于θ-QPSO的战斗机机动规避优化方法

规避导弹攻击对于提高战斗机生存能力具有重要意义。首先,建立战斗机和导弹的运动模型及导弹导引律模型,采用直接多重打靶的参数化方法,将机动规避最优控制问题转化为非线性规划问题;采用相位角编码量子粒子群优化算法(θ-QPSO)实现参数寻优,并结合滚动优化的思想,利用模型预测控制得到规避轨迹闭环解和战斗机的实时控制量。最后仿真验证了该方法的合理性和算法的有效性。