水下多传感器基阵波束域高分辨方位估计方法及实验研究

针对水声设备的实际应用，给出了基于实测基阵阵列流形的波束域高分辨方位估计的MUSIC方法。在预形成多波束时，该方法采用适用于任意阵形的自适应波束优化技术，针对水下实际阵列设计超低旁瓣波束以抑制水面上分布的强干扰。为了减小实际阵列模型和理想阵列模型失配所带来的不利影响，在多波束设计时，利用实测阵列流形代替理想阵列流形进行设计，消声水池实验结果验证了该方法可以有效地降低系统中由于阵列模型失配所造成的波束域MUSIC方位估计方法的性能损失。     

一种导向矢量双层估计的稳健波束形成算法

针对自适应波束形成器在出现期望信号导向矢量失配和阵列流形误差时,性能急剧下降的问题,提出一种稳健的波束形成算法。该算法首先利用期望信号大致方位区间上的导向矢量构建一个线性空间,将期望信号导向矢量初步估计为该线性空间基向量的线性组合,再利用不确定集优化方法对初步估计的导向矢量进行校正,算法无需迭代求解,计算量较小。仿真结果表明该算法显著提高了波束形成器在导向矢量失配和阵列流形误差下的稳健性,输出性能优于目前的方法。     

一种导向矢量双层估计的稳健波束形成算法

针对自适应波束形成器在出现期望信号导向矢量失配和阵列流形误差时,性能急剧下降的问题,提出一种稳健的波束形成算法。该算法首先利用期望信号大致方位区间上的导向矢量构建一个线性空间,将期望信号导向矢量初步估计为该线性空间基向量的线性组合,再利用不确定集优化方法对初步估计的导向矢量进行校正,算法无需迭代求解,计算量较小。仿真结果表明该算法显著提高了波束形成器在导向矢量失配和阵列流形误差下的稳健性,输出性能优于目前的方法。     

一种导向矢量双层估计的稳健波束形成算法

针对自适应波束形成器在出现期望信号导向矢量失配和阵列流形误差时,性能急剧下降的问题,提出一种稳健的波束形成算法。该算法首先利用期望信号大致方位区间上的导向矢量构建一个线性空间,将期望信号导向矢量初步估计为该线性空间基向量的线性组合,再利用不确定集优化方法对初步估计的导向矢量进行校正,算法无需迭代求解,计算量较小。仿真结果表明该算法显著提高了波束形成器在导向矢量失配和阵列流形误差下的稳健性,输出性能优于目前的方法。     

一种导向矢量双层估计的稳健波束形成算法

针对自适应波束形成器在出现期望信号导向矢量失配和阵列流形误差时,性能急剧下降的问题,提出一种稳健的波束形成算法。该算法首先利用期望信号大致方位区间上的导向矢量构建一个线性空间,将期望信号导向矢量初步估计为该线性空间基向量的线性组合,再利用不确定集优化方法对初步估计的导向矢量进行校正,算法无需迭代求解,计算量较小。仿真结果表明该算法显著提高了波束形成器在导向矢量失配和阵列流形误差下的稳健性,输出性能优于目前的方法。     

一种导向矢量双层估计的稳健波束形成算法

针对自适应波束形成器在出现期望信号导向矢量失配和阵列流形误差时,性能急剧下降的问题,提出一种稳健的波束形成算法。该算法首先利用期望信号大致方位区间上的导向矢量构建一个线性空间,将期望信号导向矢量初步估计为该线性空间基向量的线性组合,再利用不确定集优化方法对初步估计的导向矢量进行校正,算法无需迭代求解,计算量较小。仿真结果表明该算法显著提高了波束形成器在导向矢量失配和阵列流形误差下的稳健性,输出性能优于目前的方法。     

一种导向矢量双层估计的稳健波束形成算法

针对自适应波束形成器在出现期望信号导向矢量失配和阵列流形误差时,性能急剧下降的问题,提出一种稳健的波束形成算法。该算法首先利用期望信号大致方位区间上的导向矢量构建一个线性空间,将期望信号导向矢量初步估计为该线性空间基向量的线性组合,再利用不确定集优化方法对初步估计的导向矢量进行校正,算法无需迭代求解,计算量较小。仿真结果表明该算法显著提高了波束形成器在导向矢量失配和阵列流形误差下的稳健性,输出性能优于目前的方法。     

一种导向矢量双层估计的稳健波束形成算法

针对自适应波束形成器在出现期望信号导向矢量失配和阵列流形误差时,性能急剧下降的问题,提出一种稳健的波束形成算法。该算法首先利用期望信号大致方位区间上的导向矢量构建一个线性空间,将期望信号导向矢量初步估计为该线性空间基向量的线性组合,再利用不确定集优化方法对初步估计的导向矢量进行校正,算法无需迭代求解,计算量较小。仿真结果表明该算法显著提高了波束形成器在导向矢量失配和阵列流形误差下的稳健性,输出性能优于目前的方法。     

一种导向矢量双层估计的稳健波束形成算法

针对自适应波束形成器在出现期望信号导向矢量失配和阵列流形误差时,性能急剧下降的问题,提出一种稳健的波束形成算法。该算法首先利用期望信号大致方位区间上的导向矢量构建一个线性空间,将期望信号导向矢量初步估计为该线性空间基向量的线性组合,再利用不确定集优化方法对初步估计的导向矢量进行校正,算法无需迭代求解,计算量较小。仿真结果表明该算法显著提高了波束形成器在导向矢量失配和阵列流形误差下的稳健性,输出性能优于目前的方法。     

一种导向矢量双层估计的稳健波束形成算法

针对自适应波束形成器在出现期望信号导向矢量失配和阵列流形误差时,性能急剧下降的问题,提出一种稳健的波束形成算法。该算法首先利用期望信号大致方位区间上的导向矢量构建一个线性空间,将期望信号导向矢量初步估计为该线性空间基向量的线性组合,再利用不确定集优化方法对初步估计的导向矢量进行校正,算法无需迭代求解,计算量较小。仿真结果表明该算法显著提高了波束形成器在导向矢量失配和阵列流形误差下的稳健性,输出性能优于目前的方法。     

主/被动雷达导引头信息融合方法研究

针对导弹制导系统的特点要求,研究了基于Kalman滤波的信息融合算法并将其应用于主/被动雷达多模导引头系统中。研究了基于标量加权的分布式融合算法和基于增广测量方程的集中式融合算法并进行了数字仿真。研究结果表明信息融合算法能够提高多模导引头的测量精度,使融合精度受单一传感器影响更小,同制导律的闭合仿真也表明信息融合技术提高了制导精度,减小了脱靶量;分布式融合算法更方便实现时间校准从而便利于多模复合制导使用。此外,所研究的融合算法计算量小,易于工程应用。     

自适应机翼的控制系统设计及其试验研究

针对自适应机翼的特点和研制要求,研究了控制系统的设计与实现,较好地解决了飞行中机翼参数时变的问题,并使系统对控制律做了合理的约束,根据最优控制理论对具体方案进行了理论分析和物理试验。结果表明,采用具有辅助模型自适应控制理论的控制器能够有效、准确、快速地达到设计目标跟踪和设计状态回归两项重要指标,系统的鲁棒性、收敛性和稳定性都得到明显体现,且能很好地实现在线控制。     

镦粗成形工艺的类等势场分析法

以镦粗成形工艺为例提出了一种新的适用于实时控制的快速模型构建方法。通过对镦粗件初始形状和终了形状电极的缩放,形成一个完整的静电场,并获得按照一定规律渐变的介于2个导体形状之间的等势线。根据其分布规律确定出坯料内部的流线和等势线以及坯料内部质点的流动情况,进行了相关场变量的分析计算,最后将计算结果与有限元法分析结果进行了比较,分析表明,该方法可行、计算结果可靠、计算过程快捷。     

基于响应面的变复杂度气动分析模型

结合变复杂度和响应面近似建模方法，采用CFD和工程估算气动分析方法，构建了基于响应面校准的变复杂度气动分析模型。以冲压发动机导弹为例，采用拉丁超方取样技术，选取6个CFD计算状态，建立了差值和比值校准响应面，并比较校准后的气动性能与CFD分析。结果显示，基于差值校准响应面的变复杂度方法具有较好的逼近能力和计算效率，适合于飞行器多学科设计优化过程的气动分析。     

基于信道辨识的自适应Turbo-OFDM系统性能研究

研究了信噪比对系统性能影响的规律,将信噪比分布分为高信噪比区、中信噪比区和低信噪比区3个区域。当部分平均信噪比分别取3个区域典型值时,引入迭代增益,判断典型信道状态对应的最佳迭代次数。将数据子信道对应的接收信噪比进行排序,计算部分平均信噪比,利用其进行聚类分析,对当前信道进行辨识,在不同的信道状态下,自适应选择迭代译码次数。仿真结果说明,在平坦慢衰落信道下,采用OFDM系统中基于信道辨识的自适应Turbo码译码算法,可以兼顾系统性能和译码速度,得到较低的平均误比特率和较高的平均译码速度。     

SAR图像双Markov-EAR模型的纹理无监督分割

单视SAR图像保留了最大的分辨率和场景可观测的全部纹理信息,根据单视SAR图像的统计性质,在双M arkov模型的框架下,对低层M arkov随机场提出了指数自回归EAR纹理模型,并对纹理含噪情形下的高层M arkov随机场模型给出了一种参数估计方法及相应的无监督分割算法。实验结果表明,与以往的有监督GAR模型和不考虑纹理的模型相比,无监督的双M arkov-EAR模型能大量降低分割时的错分率。     

铰链磨损可靠性分析及计算方法

探讨了铰链销和孔在周期性载荷作用下的磨损情况;以A rchard模型为基础,建立了在给定使用时间t时,铰链间隙增量的数值计算公式;将机构各尺寸参数、载荷、材料属性、许用磨损量等均视为随机变量,给出了单个铰链与多个铰链的可靠性分析方法和计算模型;并以曲柄滑块机构为例,验证了文中所建立模型与方法的有效性和可行性。     

应用等效电路模型的频率选择表面有效分析

给出了一种基于等效电路模型的频率选择表面(FSS)快速分析方法。对任意形状单元的FSS结构,采用并联组合形式的LC等效电路,并通过全波模式展开分析,采用线性最小平方拟合和线性代数方法求得到其等效电路参数。对三极形单元夹嵌FSS结构实例的分析表明,文中方法与全波分析结果的一致性非常好,并便于FSS结构的最优化设计,可扩展到多层FSS结构的分析。     

一种智能反步控制方法及其应用

针对反作用射流导弹的非线性和参数不确定性严重的特点,提出一种鲁棒自适应反步智能控制(Backstepping)方法。通过非特定的Lyapunov函数,采用遗传算法优化Backstepping镇定系数,得到适当的函数降低了当镇定系数不当时跟踪误差对控制律的影响。结合模糊小脑模型(FC-MAC)神经网络,推出系统参数不确定时的鲁棒控制律,克服了传统自适应反步法对模型不确定性要求线性有界问题。仿真结果表明,这种结合Lyapunov函数选择和参数优化的Backstepping方法鲁棒性强,受参数变化影响小。     

基于控制理论方法的跨声速弹性机翼反设计方法研究

结合飞行器在真实飞行条件下受到气动载荷结构发生弹性变形的问题,进行了基于控制理论的跨声速弹性机翼气动反设计方法研究。气动载荷及结构静弹性变形量由气动/结构方程的耦合求解得到。目标函数对设计变量的敏感性信息通过求解相应的共轭方程获得。大展弦比跨声速弹性机翼气动反设计算例结果表明发展的设计方法是成功的,计及静气动弹性变形影响的设计机翼压力分布能够收敛于目标机翼的压力分布。