线性极化敏感阵列的极化平滑算法及相干源参数估计

 研究了基于极化敏感阵列的相干信号参数估计问题。首先,提出一种利用均匀线性极化敏感阵列的新型极化平滑算法(ULAPSA),其能够处理更多相干信号的参数估计,且具有更小的计算量。然后,基于ULAPSA给出了波达方向（DOA）和极化参数估计的两种方法：第1种方法利用角度搜索得到信号的DOA估计,适应任何多分量的电磁矢量传感器阵列;第2种方法结合传播算子算法,无需奇异值分解和角度搜索,能够同时估计信号的DOA和极化参数。该方法适应完备的电磁矢量传感器、三偶极子或三磁环构成的矢量传感器。最后,通过仿真实验比较和分析了所提算法的性能。     

基于RELAX的空中多机动目标检测与参数估计

 针对机载雷达空中多机动目标的检测问题,提出了一种基于RELAX算法的空中多机动目标检测与参数估计方法。该方法将重构时间采样技术与RELAX算法相结合,有效地抑制了检测过程中强信号分量对弱信号分量的影响,在待测单元内存在多个目标时,能够获得很好的参数估计结果,并且在脉冲点数有限的情况下,该方法得到的参数估计精度依然很高。同时,本文还推导了空中多机动目标参数估值的克拉美罗界(CRB),为估计结果提供了理论下限。仿真结果证明了该方法的有效性。     

鲁棒成形极化敏感阵列波束的方法及极化估计

基于极化敏感阵列,提出了一种鲁棒成形阵列波束的方法。该方法首先将阵列的数据模型进行了重新描述,从而获得了信号波达角(DOA)和极化解耦的模型。借助于该模型并对信号的两个极化方向分别进行鲁棒约束,设计出了一个新的鲁棒空域波束空间成形矩阵,利用该矩阵可以获得信号两个极化分量的鲁棒估计。基于特征值分解的方法,最后给出了估计信号极化参数的方法。分析和数值仿真实验均表明:提出的方法,在对DOA估计误差以及阵列位置误差等造成的阵列失配具有较强鲁棒性的同时,也能有效抑制干扰和噪声,进而提升了极化参数估计的性能。     

聚焦变换在MIMO阵列方位估计中的应用

MIMO阵列是近年来信号处理领域提出的一种新体制阵列技术,可有效避免常规阵列中的相干源问题。为解决多载波造成的方位模糊,提出了一种基于聚焦变换的MIMO阵列目标方位估计方法。该方法将MIMO阵列接收信号分解为多个频率分量的信号,并通过聚焦算法将多个频率信号聚焦到同一信号子空间,然后对聚焦后的信号进行方位估计。仿真结果表明:与直接对MIMO阵列接收信号进行方位估计相比,该方法利用了MIMO阵列的回波不相干性和宽带信号能量,具有更好的分辨能力和更高的方位估计精度。     

基于FRFT的雷达信号chirp基稀疏特征提取 及分选

 特征分析是雷达信号分选识别的基础,利用稀疏分解思想对新体制雷达信号进行特征提取是一个新的研究方向。本文以分数阶Fourier变换的核函数作为稀疏分解的chirp基函数,将具有相近特征参数的chirp基函数构成基函数族用于稀疏分量提取,推导了在分数阶Fourier域基于匹配跟踪的chirp基函数族稀疏分解公式,然后利用chirp基稀疏分量的调频率和初始频率构成特征参数序列,将雷达信号脉冲分成5大类进行分选和识别,仿真分析验证了推导结果的有效性。结果表明对于具有线性或曲线时频特征的雷达信号在信噪比为-3 dB,采样频率为500 MHz,观测时间为2 μs,调频率不超过100 MHz/μs时,仍然具有95%的正确分选概率。     

基于改进ICPF的多分量LFM信号参数估计

针对线性调频信号参数估计中搜索匹配过程带来的计算量问题,提出一种基于改进ICPF的多分量线性调频信号参数估计方法。给出了一种基于非均匀快速傅立叶变换的ICPF改进算法,利用改进的ICPF算法估计线性调频信号的调频率,利用解线频调方法估计中心频率和幅度。方法避免了参数估计过程中的搜索匹配过程,计算复杂度低,在低信噪比条件下具有较好的估计性能。仿真结果验证了方法的有效性。     

基于周期LFM本振的同步Nyquist折叠接收机 多分量信号参数估计算法

 Nyquist折叠接收机(NYFR)为一种新型侦察接收机结构,可利用单/双片模数转换器(ADC)同时完成多Nyquist区域内的宽频段信号采集。本文对NYFR结构进行了改进,提出了多分量信号的参数估计算法。首先,引入了同步结构,对NYFR进行了改进,得到了同步NYFR(SNYFR);其次,以本振为周期性线性调频(LFM)为例,分析了多分量信号的输出结果;然后,提出了去斜函数(DF)以用于检测信号的Nyquist区域;最终,根据区域信息完成了信号的各参数估计。计算量分析与仿真表明,所提算法计算量小且在信噪比(SNR)优于-9 dB时性能已接近克拉美-罗(CRLB)下限。     

基于互相关和混沌振子阵列的转子早期碰擦故障检测

为了提高早期故障检测的准确性和有效性,提出了运用互相关去噪和构建混沌振子阵列,通过阵列扫描实现早期微弱故障的多个特征频率信号检测的方法.该方法将经过互相关去噪后的信号送入到混沌振子检测阵列中,让其作为混沌检测系统周期策动力的一部分,通过混沌检测系统相轨迹变化检测出表征同一微弱故障的多个频率信号.飞机转子系统早期碰擦故障检测为例验证了该方法的可行性.      

使用电场传感器阵列的水下运动目标检测与参数估计

研究了基于电场传感器阵列的水下运动目标检测与参数估计方法。在背景噪声为高斯白噪声和目标作匀速直线运动的假设下,利用电场传感器阵列获取的船舶水下准静态电场空时特征,通过广义似然比检测和随机搜索寻优算法,可实现对海水中运动船舶的目标检测和参数估计。仿真试验结果表明:在信噪比大于0 dB时能够取得较好的估计精度;在信噪比低至10 dB时仍能有效检测目标。     

动目标微光信号实时检测算法及其应用

本文总结了对CCD传感的动目标微光信号的检测与跟踪方法。经过计算机仿真比较分析,推荐四种工程上较为实用的方法。对原始图象进行梯度运算是HOUGH变换的一个步骤,本文发现用螺盘梯度算子获得的梯度图。取最大梯度分量组成梯度幅度图比取各个梯度分量的矢量和效果要好。本文还发现HOUGH空间中的量最好选各个梯度分量的和矢量的方向。本文提出了将奇异值分解(SVD)技术应用于CCD动目标微光信号检测的一种方法。这种方法的背景噪声抑制能力强,且运算量较常规SVD方法的少得多。将这些方法应用于实时处理的物质基础是专用阵列信号处理机。这是今后发展二维及多维信号实时处理的途径。     

增广拉格朗日子集模拟优化方法

传统的工程结构优化设计方法在求解多设计变量、多约束条件的结构优化设计问题时,存在诸多不足,针对上述问题,基于增广拉格朗日约束处理方法和子集模拟优化方法发展一种新的结构优化设计方法——增广拉格朗日子集模拟优化方法(ALSSO).该方法首先利用拉格朗日乘子法处理多重约束条件,然后利用子集模拟优化方法对转化后的无约束优化问题进行求解;对罚函数因子的更新方法进行改进,以保证收敛过程的稳定性;利用两个算例对该方法的计算精度、稳健性以及计算效率进行验证,并与其他优化方法进行对比.结果表明:增广拉格朗日子集模拟优化方法具有非常优秀的寻优性能.     

小失效概率情况下的全局可靠性灵敏度分析的高效方法

针对目前很多算法都无法准确、高效地计算小失效概率（10^-4,甚至更小）情况下的全局可靠性灵敏度问题,本文提出了一种高效求解小失效概率情况下的全局可靠性灵敏度新算法。所提算法通过扩大标准差构造重要抽样密度函数来进行空间分割（SP）,再与无迹变换（UT）结合,利用函数在分割后的子空间内非线性程度的降低和无迹变换方法可以高效计算低非线性程度函数的前二阶矩,来高效准确地计算小失效概率情况下的全局可靠性灵敏度。所提算法的优点有：重要抽样密度函数的选择可以使得空间分割时向重要区域偏移,并且在分割区域内功能函数的复杂性被降低,从而可以利用无迹变换方法高效计算失效概率,进而高效求得全局可靠性灵敏度。与已有的算法相比,算例说明了本文所提方法的优势。     

基于水平集方法的连续体结构拓扑优化方法研究

考虑到现有各种连续体结构拓扑优化方法的优缺点,提出了一种新的连续体结构拓扑优化新策略。该方法将无网格法和水平集方法结合起来,充分发挥各自的优点,使得该拓扑优化新策略具有良好的收敛性和计算精度。     

Extended dynamic system modulation for real-time obstacle avoidance

In this paper, a novel real-time obstacle avoidance method based on Dynamic System (DS), is proposed. The proposed method ensures the impenetrability of multiple convex obstacles by online modulating the original velocity field of the DS. It can be applied to perform obstacle avoidance in the state space of the DS with both autonomous and non-autonomous DS-based controllers. While realizing the obstacle avoidance, the equilibrium points of the original DS can be saved. The modulation matrix form is extended based on the earlier dynamic system modulation methods of the literature. The asymmetric modulation provided by this method allows the modulated DS to satisfy the dynamic constraints of a class of DSs. In addition, the proposed method has the inherent ability of multiple-obstacle avoidance and the direction selectivity of avoidance maneuver. Moreover, to solve the simultaneous guidance and obstacle avoidance problem, a guidance law for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) based on the proposed method, is designed. Finally, a numerical simulation is performed to analyze the performance of the proposed method and the obstacle avoidance guidance law.     

双轨火箭橇全时程动力学仿真分析研究

随着用于武器系统的新理论、新技术和新材料的发展,火箭橇的应用越来越广泛。本文针对双轨火箭橇系统,建立了橇轨-滑车系统的动力学分析模型。建立了橇车三维实体模型的简化与优化匹配方法,推导了考虑阻尼、橇轨间隙以及不平顺度的火箭橇运动动力学方程组并进行了求解。对于橇车动态特性计算问题、橇车设计与载荷预测,具有重要的理论与应用价值。     

一种用于小波网络综合的自构造算法

讨论了一种新颖算法来进行小波网络综合。这种算法拥有自构造能力。用这种方法 ,网络可以从一个空的隐层神经元开始 ,然后自动增长。仿真表明 :所提算法优于已报道的其他算法 ,并给出了部分仿真结果。     

一种辐射环境下小子样试验评估方法

对元器件在辐射环境下的小子样试验评估方法作了分析研究，基于元器件辐射损伤阈值服从正态分布的假设，采用基于虚拟增广的小子样试验评估方法对元器件抗辐射能力进行评估，得到了元器件在给定置信水平下的损伤阈值下限及在给定辐射水平下的生存能力，通过实例验证了评估方法的可行性。在labview开发环境下完成方法的软件研制。方法可为航天器的抗辐射加固设计与评估提供有益参考。     

基于分解策略的涡轮叶片可靠性及多学科设计优化

将反一阶可靠性分析方法与多学科可行方法相结合,提出了一种适用于涡轮叶片复杂结构的可靠性及多学科设计优化方法.在优化过程中使用Kriging近似模型并不断提高模型精度,解决了多学科可行方法反复调用仿真程序进行多学科分析,计算量较大的问题.该方法将可靠性分析与多学科优化过程分离,提高了优化计算效率.以某型涡轮叶片的设计优化为例,对该方法进行了验证并与传统双循环方法进行了对比.结果表明,优化结果满足可靠性的要求,与双循环方法相比优化效率提高63.8%,证明了该方法在工程应用中的可行性和有效性.      

涵道风扇式无人机的优先级控制分配

涵道风扇式无人机是一种冗余配置操纵面的飞行器，其控制分配问题通常使用伪逆法求解，然而伪逆法不能对任意可达的期望力矩都返回容许控制，使冗余的操纵面牺牲了部分控制能力。提出一种优先级控制分配方法，该方法先对期望力矩进行矢量分解并划分优先级，再求解约束最优化问题得到容许控制。相比于伪逆法，所提出的方法可对更大范围的期望力矩返回容许控制，而且当期望力矩不可达时，可以防止系统因执行器饱和而产生输出耦合。将所提出的方法应用到涵道风扇式无人机的控制分配中，仿真及飞行试验验证了该方法的有效性。     

基于偏导数的全局灵敏度指标的高效求解方法

在全局灵敏度分析领域,基于偏导数的全局灵敏度指标由于其优良的特性得到了广泛的关注。针对目前求解基于偏导数的全局灵敏度指标计算效率低的问题,提出了一种高效的求解方法。该方法利用乘法降维近似地将响应函数展开为连乘积的形式,从而将求解偏导数全局灵敏度的高维积分问题转化为一维积分的连乘积,在保证计算精度的前提下大大降低了求解基于偏导数的全局灵敏度指标的计算量。在求解特定点的偏导数时,采用了复数步长方法,提高了计算精度。最后,通过算例验证了所提方法的准确性和高效性。