微波功率均衡器的小型化设计

文章设计出一种小型化的微波功率均衡器。分析了均衡网络中谐振吸收枝节的特性,并讨论了谐振单元间匹配网络的设计原则与约束。对谐振单元和级间匹配网络的参数进行设定和调整,并利用仿真软件进行优化分析,可以设计出满足目标响应的均衡器。基于该方法,设计了频段为1GHz-2GHz、小型化的微波功率均衡器。     

星间光通信中压电偏转系统控制算法研究

针对星间光通信中压电偏转系统通道间强耦合和系统状态量无法得到的问题，提出了分散式李亚普诺夫自适应控制系统。该系统采用分散式控制技术，引入非线性和参数漂移误差项，使通道间耦合作用动力学模型更加精确，增加自适应反馈和自适应前馈控制项，以提高控制自适应性和跟踪精度，并结合李亚普诺夫稳定性理论确定各自适应参数以保证系统的稳定性。仿真结果表明了该控制器可有效提高跟踪精度，抑制通道间耦合和卫星平台振动，从而证明了本文所提出控制方案的有效性和可靠性。     

基于变结构控制理论的BTT导弹自动驾驶仪的三通道独立设计

对于倾斜转变导弹而言，现有的自动驾驶仪三通道独立设计方法都是在忽略通道间耦合关系前提下根据经曲控制理论的单变量频域方法设计的。本文基于变结构自适应控制理论。提出一种新的ＢＴＴ导弹自动驾驶仪三通道独立设计方法，该方法不仅在其设计过程中保留了通道间的全部耦合因素，而且控制律完全基于被控对象参数变化的上下界，无需对系统进行在线参数辨识，从而提高了设计的准确性，增强了系统的适应性和鲁棒性。运用所提出的方法     

6G时代卫星算力网络发展思考

卫星已被广泛认为是6G网络的重要组成部分，卫星算力网络结合实时网络和计算资源状况，进行卫星计算节点间的任务调度，能够满足多样性业务的时延要求，实现在轨通信、处理、存储等资源的高效利用。首先，阐述卫星算力网络的概念内涵，对卫星通信网络的发展现状和趋势进行了总结；其次，从总体架构、硬件组成和软件架构三方面给出了卫星算力网络的设计考虑；最后，对卫星算力网络所面临的技术挑战进行总结，对卫星算力的发展进行了展望。     

BTT导弹的变结构解耦控制系统设计

倾斜转弯（Bank-to-Turn，BTT）导弹由于气动外形不对称，以及存在较大的滚动速率，其各个通道之间存在强烈的耦合。本文在变结构控制理论对外界扰动的不变性原理的基础上，采用变结构控制方法设计了BTT导弹的输出解耦控制律。仿真结果验证了本文设计的变结构解耦控制器对于导弹这类参数快速时变，通道间耦合严重，有不确定因素的系统能够实现解耦控制，并具有动态响应快，超调小的特性。     

基于鲁棒近似方法的高超声速导弹复合控制方法研究

针对导弹在超高速飞行时产生的通道间强耦合、模型强不确定性,用反馈线性化与鲁棒近似复合控制方法进行控制器设计。用反馈线性化抑制通道间的耦合,用鲁棒近似方法抑制参数偏差。仿真验证了控制方法的有效性。     

偏转头导弹建模及控制方案设计

针对采用侧滑转弯方式的偏转头导弹,设计了三通道独立控制方案,给出了俯仰和偏航通道的稳定回路和过载控制原理图,设计了控制器。将弹头驱动系统的输出与导弹数学模型输入转换关系作为一个模块加入稳定控制回路,可简化控制设计,提高控制精度。偏转头导弹运动模型的俯仰和偏航通道相互独立,而滚动通道与其余两个通道间存在耦合。将滚动通道运动模型中的耦合项视作扰动,采用变结构控制理论设计自动驾驶仪,控制律的设计基于被控对象参数摄动的上下界,增强了控制系统的鲁棒性,仿真分析表明采用该方法设计的控制器能够抑制外界干扰和参数摄动,可以为偏转头导弹控制系统工程设计提供参考。
     

基于负载均衡的导航时分网络建链优化技术研究

导航卫星可基于相控阵星间链路构成覆盖全球的时分捷变网络,文章针对卫星之间建链拓扑的优化问题进行研究。首先,建立导航卫星星座动态时分建链的拓扑模型,确定了在特定路由策略下,信息路径及网络节点负荷由网络拓扑唯一确定的原则,并分析了导航卫星网络业务流量不对称的特征。然后,基于导航星座模型提出基于目标评价函数进行负载均衡的网络拓扑优化方法,形成建链优化方法的计算步骤。最后,以网络时延和接入能力为指标验证时分网络建链规划方法对负载进行均衡的性能。仿真结果证明了基于负载均衡的时分网络建链优化方法的可行性,对全球卫星导航系统的星间链路管理与运行具有参考价值。     

网络拥塞控制概述

论文介绍了网络拥塞的相关知识,着重分析了网络拥塞产生的原因及其危害,并结合实际提出了避免网络拥塞的策略,（1）合理设计网络拓朴结构;（2）合理设计路由器的缓冲区;（3）增加资源能力;（4）均衡链路负载。由此可以看到,网络拥塞控制必须协调数据源和网络中间节点,乃至客户机一起协调工作。     

基于遗传算法的H∞混合灵敏度导弹解耦控制器设计及加权函数选择方法研究

导弹在大攻角再入飞行过程中,偏航通道和滚动通道存在着气动交连耦合,当耦合影响较大时,采用传统的把耦合项当作随机干扰的办法来处理,容易造成系统失稳。因此采用基于H∞混合灵敏度解耦控制的方法对通道间进行解耦,对于H∞混合灵敏度加权函数,通过遗传算法优化获得,并推导了H∞混合灵敏度标准型的建立过程和遗传算法优化加权函数的步骤。应用该方法,对导弹大攻角飞行过程中通道间的解耦控制进行设计。仿真表明,对参数不确定性的耦合系统,该方法具有良好的解耦性和鲁棒稳定性。     

一种面向空天飞机再入的智能自适应复合控制方法

针对空天飞机再入横、侧向通道的姿态控制问题，设计了一种智能神经网络自适应复合控制方法，基于误差反馈学习准则在线更新神经网络权重以补偿全量姿态控制律输出的姿态控制指令。同时，面向再入过程横侧通道的强耦合问题，引入了耦合控制系数，以降低横、侧通道间的控制干扰。此外，提出了一种自适应链式控制分配律，在控制信号中引入正交优化多正弦激励，基于递推最小二乘方法对气动参数进行在线辨识，进而实时更新链式分配策略。最后，对空天飞机再入横侧向通道的神经网络自适应复合控制方法进行数学仿真校验，验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于RBF神经网络的导弹智能控制系统设计

为智能化导弹所设计的导弹智能控制系统应能够充分利用战场信息,自主而准确地生成控制指令完成目标打击。首先建立导弹控制系统模型,并在特征点处设计符合性能要求的PID控制器。在深入分析径向基函数(RBF)网络的结构与训练方法的基础上,通过大量仿真数据对RBF网络进行离线训练,将其训练结果直接作为俯仰与偏航通道的控制器。而滚转通道为典型的2阶系统,可采用滑模控制律,并利用RBF网络实时逼近外界非线性干扰项以提高滑模控制器的性能。通过某型倾斜转弯导弹六自由度仿真说明了本文所设计的智能控制系统的有效性。     

弹道导弹显式制导的分析与研究

弹道导弹的制导方法是影响弹道导弹命中精度的关键因素。本文对此进行了深入研究。文章首先分析了影响制导精度和速度的原因。在此基础上，提出了一种基于神经网络的显式制导方法，这种方法利用神经网络进行弹道约束函数的解算，利用微分控制算法进行控制量求解，具有较好的应用价值，文中算例验证了算法的有效性。     

晶体生长炉神经元网络PID解耦控制系统

多温区晶体生长炉是一种多输入多输出、强耦合的被控对象。根据多温区晶体生长炉内温场分布的要求,提出一种神经元网络PID多变量强耦合系统控制器,通过在线学习自动调节控制器参数,同时实现解耦和控制作用。仿真结果验证了本方法对多变量强耦合时变对象具有良好的解耦性能和自学习控制特性,达到了系统所要求的控制指标。     

基于再励模糊神经网络的三轴稳定卫星姿态智能控制

将再励学习引入模糊神经网络的T-S模型,建立了模糊神经网络控制器和控制评估网络的再励学习算法,并应用于三轴稳定卫星的姿态控制。这种再励模糊神经网络不需要精确的卫星数学模型和学习样本,通过再励学习实现控制网络/评估网络参数的在线调节,具有比较强的适应性和学习能力。仿真结果表明,这种智能控制方法可以有效解决卫星的模型不确定性问题,提高了卫星姿态控制的精度和鲁棒性。     

一种基于家用控制的Ad Hoc网络体系结构

借鉴现有的Ad Hoc网络协议,提出了一种基于家用设备控制应用的Ad Hoc网络体系结构。它最大的特点就是适合家庭应用中简便、易实现、低成本的要求。研究结果表明,它适合低速、平等、多跳的家用设备控制网络。     

一种基于高斯-塞得尔迭代的信道均衡算法

由于运算量大,以及对快衰落信道的无能为力,自适应均衡器的使用受到了很大的限制。将高斯-塞得尔迭代用于信道均衡,提出了一种基于信道估值的信道均衡算法,主要分析了小数抽头决策反馈均衡器的性能,并与整数抽头均衡器作了比较。     

月球探测机器人运动控制算法研究

针对常规模糊控制的不足 ,本文提出一种模糊神经网络自适应控制 ,它综合模糊控制与神经网络控制各自的优点 ,实现模糊控制的智能化 ,并将其应用于月球探测机器人的运动控制中。仿真结果证明该控制方案的优越性、有效性和可行性     

用于月球软着陆最优轨迹跟踪制导过程的模糊神经网络控制方法

软着陆过程的制导控制已经成为月球探测中一个具有挑战性的问题。神经网络与模糊逻辑都是处理不确定性(受控对象缺乏精确的数学描述或具有非线性的复杂性)问题的有效手段。本文根据终端着陆条件和性能指标,以由Pontryagin’s极大值原理得出从近月点到月球表面的最优着陆轨迹为基础,给出一种基于模糊神经网络的非线性最优控制策略,使被控系统能够通过模糊神经网络的非线性映射能力实现某种最优的闭环制导控制。最后通过数学仿真验证了该控制策略的可行性与有效性。     

非线性飞行混沌运动的修正RBF神经网络控制

如何求神经网络控制使非线性空间飞行混沌运动不会发生。该法是在输出层用回归权代替常数权再用EM算法来估计回归权的参数 ,这样修正的RBF的神经网络控制就可使非线性空间飞行不会出现混沌现象。这种算法R Langari,L Wang&J Yen (1997) [1] 在研究径向基函数网络时提出过。其突出的优点是把复杂的多参数的最优化问题分离为N个小型最优化问题 ,这里N是隐藏层单元数。