基于主成分法的侦察雷达系统效能评价*

为评估雷达系统的效能优劣,应用主成分分析法建立雷达系统效能评估模型,引入施密特正交法对原始数据进行预处理,解决了由于指标间的多重相关性导致的结果失真问题,并以某型雷达及其三种改进型的系统效能评估为例,进行了实例仿真,为评估和改进现有侦察雷达的效能提供了参照。     

基于改进AHP与集对分析法的防空兵群阵地选择

防空兵群阵地选择是防空兵力部署的前提条件,阵地选择与配置的正确与否是防空兵部队能否有效进行抗击敌空袭兵器的一个重要因素.在分析以往防空阵地优选方法不足的基础上,提出了基于改进的层次分析与集对分析的多因素优选方法,建立了防空兵群配置地域方案优选的模型.通过实例分析了影响防空兵群阵地选择的相关因素,确定了配置地域优选的指标体系,用三标度法确定指标因素的权重,以相对贴近度的大小对待选阵地进行优选和排序.该方法能够定性与定量相结合,模型简单规范,为防空兵群阵地优选提供了一种有效的方法和途径.     

一种面向频域的通信信号盲干扰检测算法

针对低干信比和复杂动态情况下传统的干扰检测算法效率不高的问题,提出一种基于盲通信信号频域处理的未知干扰自动检测算法。该方法首先借助快速独立成份分析(FICA)从频谱差分数据中分离干扰和通信信号成份分量,然后利用各分量的峰度作为干扰与通信信号的识别特征检测干扰。实验结果表明,此算法能有效地在干信比小于5 dB的情况下从盲通信信号背景中自动提取未知干扰的信息,实现高精度地盲干扰检测。     

基于S变换的跳频信号参数估计

对跳频信号的时频域进行分析和参数估计是识别、跟踪及干扰跳频信号的重要基础。针对接收到的未知任何先验参数的跳频信号,提出了一种基于S变换(S-transform)的跳频信号参数估计算法,通过S变换,能正确估计出跳频信号的跳频周期、跳变时刻及跳频图案。仿真结果表明,与平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)进行比较,该算法能够在低信噪比条件下,在时频域中有较好的解析能力,提高了跳频信号参数估计的准确性。     

考虑扰动引力影响的弹道助推段误差传播解析计算方法

针对地球扰动引力对弹道导弹惯性导航精度影响日益突出这一问题,研究了沿弹道扰动引力的多项式拟合方法,并基于线性系统理论和弹道摄动思想推导了用于求解扰动引力对弹道助推段状态影响的完整解析表达式。同时考虑扰动引力影响与导弹视加速度之间的耦合特性,将扰动引力引起的视加速度偏差视为扰动引力影响的附加补偿项,并进行迭代修正。仿真结果表明:扰动引力拟合残差小于3×10~(-7)m/s~2,考虑耦合项修正的弹道误差传播解析模型计算残差减小为原有方法的1/3,计算时间仅为直接采用弹道积分求差法的1/10。     

应用锤击法的大型复合材料桁架结构段自由振动分析

复合材料桁架结构以其轻质和优异的力学性能应用于大型航天航空飞行器结构,其承载能力和振动特性是决定其应用效果的关键因素。本文考察了大型碳纤维/环氧复合材料方形截面桁架结构段的自由振动特性。采用锤击法实验测试得到了复合材料桁架结构段自由振动的模态和频率,并与有限元数值模拟结果进行对比分析,论证了锤击法测试振动特性在复合材料桁架结构上应用的可行性和准确性。     

图像恢复中的稳健交替方向乘子法

交替方向乘子法在解决线性逆问题(包括图像恢复)中取得了良好的效果,但是其效果对惩罚参数的选择非常敏感,不利于具体的应用。提出基于惩罚参数自适应选择原理的稳健交替方向乘子法,对其优化条件和收敛性进行了详细分析。实验表明,在基于Parseval紧框架的图像恢复应用中,该算法不但对惩罚参数的选择表现出良好的稳健性,而且效果优于交替方向乘子法,并优于其他目前热门的算法。     

机体/推进一体化飞行器动导数频域计算方法

运用Etkin非定常气动力模型,将谐波平衡法应用于复杂外形动导数辨识。计算结果表明:谐波平衡法和时域方法的动导数辨识结果一致,与实验值吻合,验证了程序的正确性和谐波平衡法的可靠性。采用谐波平衡法对类X-51高超声速机体/推进一体化飞行器WR-A进行动导数辨识,并与时域方法的计算结果比较,考察了该方法在复杂外形下数值模拟非定常流动和动导数辨识的能力。实验结果表明:对于WR-A这种复杂外形飞行器,谐波平衡法也能在保证精度的同时具有较高的计算效率。     

临近空间拦截弹最优弹道跟踪制导律

针对拦截临近空间高超声速飞行器的弹道跟踪过程,基于线性二次型调节器理论和高斯伪谱法设计一种跟踪制导律。为了对标称弹道进行精确跟踪,考虑线性二次型跟踪问题,应用最优控制理论推导最优解的充要条件,得到带时变增益的线性状态反馈控制量的表达式;基于高斯伪谱法,在离散的勒让德-高斯点上利用标称弹道数据计算差分矩阵和系数矩阵,求得状态扰动反馈控制律。仿真结果表明,与基于求解矩阵黎卡提方程的方法相比,该方法选取较少的节点即可获得高精度的反馈控制量,且运算效率大幅提高,满足在线实施要求。     

Steady‐state diffusion approximations for discrete‐time queue in hospital inpatient flow management

In this article, we analyze a discrete‐time queue that is motivated from studying hospital inpatient flow management, where the customer count process captures the midnight inpatient census. The stationary distribution of the customer count has no explicit form and is difficult to compute in certain parameter regimes. Using the Stein's method framework, we identify a continuous random variable to approximate the steady‐state customer count. The continuous random variable corresponds to the stationary distribution of a diffusion process with state‐dependent diffusion coefficients. We characterize the error bounds of this approximation under a variety of system load conditions—from lightly loaded to heavily loaded. We also identify the critical role that the service rate plays in the convergence rate of the error bounds. We perform extensive numerical experiments to support the theoretical findings and to demonstrate the approximation quality. In particular, we show that our approximation performs better than those based on constant diffusion coefficients when the number of servers is small, which is relevant to decision making in a single hospital ward.