基于最优估计神经网络的惯导系统初始对准研究

本文研究了一种基于卡尔曼滤波原理权值更新的多层神经网络学习算法，对此算法进行了详细的推证，并将该算法运用到惯导系统的初始对准过程。仿真结果表明了这种神经网络结构用于惯导系统初始对准问题的有效性，既可获得与卡尔曼滤波器相同的对准精度，又提高了系统的实时性。从而得到了利用神经网络解决惯导系统初始对准问题的一种有效算法。     

广义回归神经网络在MC-CDMA空频多用户检测中的应用

简要分析介绍反传神经网络、径向基神经网络与广义回归神经网络。广义回归神经网络与传统的基于反传算法的神经网络相比,具有收敛速度快,鲁棒性强等优点。将广义回归神经网络技术援引到MC-CDMA系统的空频多用户检测中,进行收敛性和误码率的仿真计算。仿真结果表明,广义回归算法比反传算法收敛速度快,广义回归神经网络空频多用户检测的误码率比单天线多用户检测的低。     

控制系统故障诊断的模糊神经网络方法研究

控制系统的不确定故障诊断是目前尚未解决的问题。传统的神经网络方法和模糊推理方法为解决这一类故障诊断问题提出了一些算法。然而上述两种方法难以提高不确定故障诊断的性能。为此本文结合模糊理论的推理能力和神经网络学习的能力提出模糊神经网络故障检测方法。该算法同时具备模糊理论的处理不确定和不准确信息的能力和神经网络的自学习能力。本文结果应用到某运载火箭控制系统的故障诊断,仿真结果表明,本算法有效,较好地解决了控制系统不确定故障诊断问题。     

一种用于频率可重构超宽带天线的改进的nABD测向算法

测向系统对于频带宽度、测角精度及测向范围等方面有着较高的要求。针对这一问题,对于接收天线的频率响应、阻抗带宽特性进行了可重构设计,以达到测向系统对宽频带的要求。同时,在所设计天线元方向特性的基础上,对传统的比幅测向算法nABD进行研究,给出相应的天线元加权系数调整方法,以获得较优的测角精度和测向范围。由仿真结果可知,所设计天线具有较好的工作频率范围与可重构阻带特性,所提测向算法可以获得较高的角度分辨率和较大的测向范围。     

适于惯导系统初始对准的神经网络实时算法研究

通常卡尔曼滤波器被用于解决惯导系统的初始对准问题。由于卡尔曼滤波的运算时间与系统阶次的立方成正比 ,所以当系统阶次较高时 ,滤波器会失去实时性。而神经网络具有函数逼近性能 ,实时性又好。为此 ,本文研究了一种基于扩展卡尔曼滤波原理的权值更新多层神经网络学习算法 ,对此算法进行了详细的推证 ,并将该算法运用到惯导系统的初始对准过程。仿真结果表明了这种神经网络结构用于惯导系统初始对准问题的有效性 ,既真正获得了与扩展卡尔曼滤波器相同的对准精度 ,又大大提高了系统的实时性     

欠采样条件下的正弦信号时差估计

针对正弦信号时差估计的多解模糊问题,提出采用多周期取点欠采样和多重相关方法来解决。这种方法可有效降低处理的复杂度,增大时差估计的范围和稳定性,避免噪声及干扰对时差估计的影响,最重要的是它能够适用于高频信号(如雷达、电子战等)的测向、测频等处理,促进这些高频系统的数字化接收机处理的实现。仿真实验证明了算法的性能和优越性。     

一种改进的短时数据高精度测频算法

原短时数据高精度测频算法在某些频率范围内无法实现对频率的准确估计,分析了产生这一现象的原因,并提出了一种改进的短时数据高精度测频算法。在低信噪比条件下,改进算法可以实现对采样率范围内所有频率的高精度估计,其性能接近Cramer-Rao(CR)下界。     

基于RBF神经网络的非均匀阵列波达方向估计

通过构建RBF(径向基函数)神经网络测向模型对非均匀阵列的单信号源和多信号源进行来波方位估计。仿真实验表明,在非均匀阵列情况下基于RBF神经网络的DOA估计方法比常规的测向方法具有更高的估计精度和时效性。     

雷达侦察系统采集相位的测频技术

介绍了采集相位测频的速率以及等间隔相位采集实现测频的基本方法。分析了利用相位延时方法的相位延时滤波器和双回路解调的测频技术，讨论了随机相位波动产生频率的变化，以及衡量频率波动的测量频率范围内的最大均方根值误差。     

一种宽带测向接收机高频前端设计

介绍了一种0．2-20GHz干涉仪测向接收机微波前端研制思路。分析了测向天线阵设计布局和宽频段微波通道超外差实现方案,中频采用宽带和窄带两种带宽切换,并针对窄带通道易受测频误差和频综分辨率偏差影响,采用两级搜索方式消除误差以准确侦收辐射源信号。理论分析和工程试验结果表明该接收机具有灵敏度高、截获概率大、测向精度高、体积小等优点。     

LEO卫星网络路由算法的OPNET建模与仿真

由于OPNET没有提供标准卫星模块和星上路由器模块,这给卫星网络仿真带来一定难度 。针对LEO卫星网络路由算法,提出了一种OPNET路由仿真模型。该仿真模型主要由卫星网络 域、卫星节点域和路由进程域组成。卫星网络域实现网络拓扑结构的动态变化,节点域利用 无线仿真机制进行数据的发送和接收,路由进程域完成具体算法的实现。为了检验模型的性 能,仿真分析了几种典型的星上路由算法。结果表明,提出的仿真模型是正确可行的,且具 有一定的通用性,为卫星通信网络性能的仿真和分析提供了一种简单有效的途径。
     

网络化战争中的复杂网络拓扑建模

网络化战争中网络拓扑模型的构建是利用复杂网络理论研究网络化战争的基础。本文根据网络化战争的特点,从复杂网络动力学角度,对BA模型进行扩展,通过在节点分类和连接规则两方面增添假设,构建了网络化战争中的复杂网络拓扑模型。仿真结果表明,在该演化规则下生成的网络具有无尺度和小世界特性。对网络模型抗毁性的研究为网络化战争中攻击节点的选择及网络的构建和改进提供理论依据。     

无线传感器网络中故障节点检测与修复方法综述

无线传感器网络WSNs（Wireless Sensor Networks）的网络故障节点问题已引起人们的极大关注。针对这个问题，将修复方法分为可连通情境下修复和非连通情境下修复，并将二者进行对比分析，对不同类型的故障节点检测算法进行了归纳，最后对无线传感器网络中故障节点检测与修复的发展进行展望。     

一种基于RTK的遥测设备方位零位标定方法*

针对现有遥测设备方位零位标定方法不满足机动测控需求的问题，提出一种基于旋翼无人机及实时动态 RTK 载波相位差分技术的遥测设备方位零位标定方法，推导测向关键算法，完成方位零位标定系统设计。通过采用数据同步匹配、异常值剔除及随机误差平滑等算法提高标定精度。测试及分析结果表明，采用该方法的方位零位标定精度可满足当前 S 频段和 Ka 频段遥测设备要求。     

一种适用于地球空间传感器网络的TCP Vegas模型

针对地球空间传感器网络中由正反向链路带宽不对称引起的正向链路吞吐量下降问题，提出一种基于时延且能够维持反向链路确认频率的拥塞控制模型。该模型基于反向链路中确认分组的排队时延，在反向链路发生拥塞时，降低确认分组的发送频率，以缓解反向链路的拥塞程度；而在反向链路没有发生拥塞时，加快确认分组的发送频率，以提高正向链路中数据分组的吞吐量。同时，该模型将确认分组的延迟发送时间追加到最小往返时延中，提高了最小往返时延的准确程度，从而提升模型的正向链路拥塞控制效果。仿真试验结果表明，该模型可以有效地解决由于反向链路拥塞所造成的正向链路吞吐量低的问题。     

激光外差干涉技术在固体发动机振动中的应用

利用激光外差干涉技术对工作中固体火箭发动机的振动频率及强度进行了研究。在实验室环境下建立一套激光外差干涉系统,对某型号发动机进行振动测量实验。实验表明,激光外差干涉测振系统测量带宽7.8 Hz,测量标准偏差小于5.6×10-8,振镜实验测量结果与振源频率相吻合,系统探测信号强度和物体振幅呈线性关系。激光外差干涉技术在发动机振动测量过程中具有一定的应用价值。     

某平台卫星发射及在轨力学环境测量与分析

为获取航天器准确的发射及在轨力学环境数据,设计了一套具有数据采集、存储和传输功能的星载测量系统。利用该系统对某大型平台卫星发射飞行过程进行了测量,获取了星箭界面及卫星结构典型位置在发射主动段的正弦振动响应、随机振动响应、冲击响应及在轨微振动的环境数据。将测量数据与星箭载荷耦合分析结果、地面力学试验结果进行了详细对比,结果表明:星箭载荷耦合分析的结果在星箭界面处横向相对准确,而纵向在有限频段准确,其他频段及星上分析结果均大于测量结果,即存在极大裕度;地面试验结果大于测量结果,意味着有较大的裁剪设计空间。测量数据对后续卫星模型修正、试验条件设计、相似平台卫星抗力学环境优化、部组件设计等均具有重要的参考价值。     

空对空单站被动跟踪体制与精度仿真分析

比较了空对空单站被动跟踪的只测角(BO)、角度相位差变化率和角度频率变化率三种典型定位跟踪体制的性能。基于状态及不同的测量模型,给出了扩展Kalman滤波(EKF)算法,讨论了测量精度对跟踪效果的影响。仿真结果表明:角度频率变化率体制的可观测性优于BO和角度相位差变化率体制;对辐射源匀速运动,观测器匀速运动即可跟踪;与BO测角体制相比,角度相位差变化率和角度频率变化率体制增加了观测量,跟踪收敛速度快。     

一种改进的系统偏差估计算法

雷达组网系统首先要解决误差配准问题,用以准确地估计和消除系统偏差。实时质量控制RTQC算法是一种经典的配准算法,但是该算法提出时并没有考虑随机量测误差对配准性能的影响,现对这一问题进行了分析,在其基础上构造了一种关于量测和系统偏差的线性模型。然后根据这一线性模型提出了一种改进的基于广义最小二乘的误差配准算法,并对算法的性能进行了比较和分析。仿真结果表明,本文提出的算法能有效地进行误差配准。