基于连续小波变换的飞行器结构模态参数辨识

给出了一种基于连续小波变换的多输入多输出MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)飞行器结构模态参数的辨识方法.对结构离散运动方程进行连续小波变换建立了小波域内的系统AR(Auto Regression)模型,AR模型的系数矩阵决定着系统的动力学特性,可以通过最小二乘法求得.模态参数可以通过求解由AR系数矩阵构成的特征矩阵的特征值来获得.与已有基于小波变换的模态参数辨识方法相比,该方法应用了连续小波的时移共变性和小波变换的滤波能力来确保辨识的效率.在辨识过程中,采用优化算法提高了辨识的精度和稳定性.算例仿真结果表明该方法具有较高的计算精度和稳定性,能用于飞行器结构模态参数的辨识.      

LPV模型的动态压缩测量辨识算法

在解决线性参变（LPV）模型的辨识问题上,最小二乘算法以结构简单、计算复杂度低等优点被大量使用。但最小二乘算法辨识结果受制于计算精度和模型近似精度,而这两者在同一个系统中是互斥的。因此,该算法的辨识结果与真值总是存在一定的误差。另外,在高阶LPV模型辨识或采样成本高的情况下,一般模型参数要多于辨识数据,而此时最小二乘算法很难得到稳定的辨识结果。本文提出的动态压缩测量辨识（DCMI）算法从两个方面提高在该情况下的系统辨识精度。其一,利用“匀速变化”及“非匀速变化”模型表示参变函数,以提高模型近似精度。其二,利用压缩感知理论的欠采样能力,在同等数据量的情况下提高参数的计算精度、扩大模型的计算规模。仿真结果表明,基于“匀速变化”模型DCMI算法可以准确地辨识出LPV函数,而且该算法在辨识数据不足的情况下仍然能够获得稳定的辨识结果。      

基于小波方法的挠性空间结构模态参数的辨识

研究挠性空间结构密集模态参数的小波辨识方法。利用系统脉冲响应的小波变换，对挠性空间结构低频密集模态的频率、阻尼与增益参数进行辨识。当小波的分析频率较大时，小波变换具有分离密集低频的能力。仿真与实验验证了方法的有效性。     

基于分层随机梯度辨识算法的传感器故障检测方法

提出一种基于两阶段递推随机梯度参数辨识的传感器故障的在线检测方法.相对于最小二乘参数辨识算法,随机梯度参数辨识算法所需计算量更小.针对计算能力受限的系统,提出基于随机梯度参数辨识的检测算法.通过分析可知,参数辨识精度越高时检测精度越高.为提高精度,给出基于两阶段递推随机梯度参数辨识的检测算法并设计基于最新估计信息的残差.除此之外,还给出新的检测算法与原有的基于最小二乘检测算法计算量的对比分析,并通过仿真实例,证明新的检测算法的优越性及有效性.     

基础激励下结构模态参数辨识

利用基础激励辨识结构模态参数的方法是一种在空间飞行器的研制中具有工程意义的模态分析方法。文中对这一方法做了较为系统的探讨,推导出了基础激励下频响函数的数学模型,其形式类似于传统方法中相应的公式,因而只需对测量数据稍作代数修改,即可利用现成的模态分析系统进行基础激励下模态参数的辨识。通过计算机仿真、悬臂梁试验及工程实例的综合分析,表明基础激励方法在工程应用中具有与其他传统方法同等的可靠程度。     

星载天线传感器优化部署的均匀设计方法

为提高模态密集大型星载天线在轨模态参数辨识精度,提出基于均匀设计的遗传算法对传感器数量和位置进行优化部署。根据模态空间H₂范数确定参振模态阶数;分别以测量信息正交性和能量最大为优化目标,引入均匀设计方法对传感器数量、种群规模、交叉概率和变异概率4个组合参数进行选取;采用特征实现算法进行在轨模态参数辨识研究。数学仿真表明：所提出的方法可以有效解决传感器数量和位置的优化部署问题,避免了以往人为经验选取参数时存在的主观性和盲目性问题。     

航天器动力学特性参数在轨辨识技术

从结构模态参数的可识别性出发,结合结构自由响应识别技术和数字处理技术,开发出大型航天器动力学特征参数在轨辨识系统,包括硬件系统和软件系统,其中软件系统由C+ +和汇编语言组合编写,系统各部分均模块化,可适用于较复杂的工程任务.在此基础上设计了模拟在轨航天器的试验验证系统,检验辨识算法和设计软件的可靠性以及航天器在轨辨识的实时性.该试验系统包括一个对称的双梁结构,利用对称结构的弱耦合可得到多个密集模态,该结构可模拟大型航天器在太空失重条件下所特有的动力学特征.试验表明系统辨识算法可靠,精度达到设计要求.     

微处理机在相关辨识中的应用

本文以Tp801单板机为主体,外加接口电路,用相关辨识的方法,测试了飞轮的脉冲响应。文中介绍了在线相关辨识的算法、程序、实验电路、实验结果及调试经验。     

基于视觉测量的太阳翼模态参数在轨辨识

针对传统接触式振动测量方法的缺点,提出一种基于视觉测量的太阳翼模态参数在轨辨识方法.具体过程包括相机标定、标志点检测、三维坐标解算和模态辨识等.利用两台相机和一台计算机构成的双目立体视觉测量系统进行了地面试验,测量得到了太阳翼测点处的振动位移响应,然后采用ERA算法辨识出了真实太阳翼的两阶主要模态参数.通过与激光测振仪测量结果进行比较,验证了上述方案的有效性.实验表明,视觉测量方法设备简单,灵活性高,是一种理想的在轨振动测量方法.     

一种基于方差的自适应火星图像阈值选取算法

在基于光学成像的深空探测自主导航中,图像边缘处理直接影响视线矢量的提取,从而对自主导航的精度产生较大影响。传统的Otsu算法更侧重同区域灰度的均匀性,适用于图像中目标区域和背景区域面积相差不大的情况,因此在自主导航初始阶段,导航精度较低。根据深空探测巡航段拍摄到的火星图像的特点,基于已有火星探测任务的实拍图像,在Otsu算法的基础上,重新设计准则函数,提出了一种基于方差的火星图像阈值自适应选取算法。该算法将灰度值高于待定阈值的区域的方差表示为待定阈值的函数,以函数一阶微分的最大值对应的灰度值作为最优阈值。该方法具有计算量小、图像分割精确的优点。仿真结果表明,相较于传统的Otsu算法,通过该算法得到的图像阈值能够实现更高的视线矢量提取精度及自主导航精度。     

一种互相关法测量相位噪声理论及仿真分析

相位噪声测量是无线电计测领域的重要研究内容，随着信号源等各种信号仪器设备的不断发展，相位噪声测量技术方面也产生了更高的要求。介绍了互相关法测量相位噪声的理论与仿真分析方法，通过理论推导阐释了互相关法抑制干扰噪声的原理，在推论的基础上建立了基于MATLAB的仿真分析模型，仿真验证了不同互相关次数下，系统噪声底部的改善程度，并进一步分析了双通道相关性对互相关运算结果的影响，得到了对应的仿真验证结果，为相关的工程设计提供参考。     

导航卫星测距码的优选方法

传统的选择民用测距码可选择组合码的范围较小,难于获得足够多的卫星地址码数和良好互相关性能。文中提出的n级线性移位寄存器的m序列及其优选对的全域搜索算法和导航卫星测距码的生成方案,能够获得所有可能的码序列组合,优选的Gold码族能够产生足够数量的、具有良好互相关性能的测距码序列。通过对比分析优选测距码与GPS C/A码的可分配码数量、自相关及互相关函数特性,初步说明优选测距码的优越性及其优选算法的可行性。     

基于互相关矢量图的车牌定位新算法

互相关矢量图是由流场粒子图像测速的互相关计算结果绘成的矢量图形,提出一种车牌自动定位的新算法--VMLA算法,该算法基于字符笔画左右边缘之间的互相关矢量图的结构特点,可以从复杂车牌图像背景中搜索到车牌的正确位置.VMLA算法具有较强的车牌大小自适应性和实时处理能力,540幅车牌图像的实验结果初步验证了该方法的有效性.     

两相流中的速度分离和相关法测量

本文讨论两相流流动中的速度分离和相关法在两相流测量中的应用。在密度差别较大时,存在着不同介质间的速度分离,给相关法测量带来困难。但相关法仍是一种较好的选择。文中列举了速度分离的两种典型形式,并给出了气液两相流管道中的试验结果。在垂直管道中,很容易避免偏正型流动,实现各向同性的介质分布和较均匀的速度分布,流速测量比在水平管道上容易。用相关法在垂直管道上进行的测最一般反映被载介质的运动。     

Non-stationarity and cross-correlation effects in the MHD solar activity

The analysis of turbulent processes in sunspots and pores which are self-organizing long-lived magnetic structures is a complicated and not yet solved problem. The present work focuses on studying such magneto-hydrodynamic (MHD) formations on the basis of flicker-noise spectroscopy using a new method of multi-parametric analysis. The non-stationarity and cross-correlation effects taking place in solar activity dynamics are considered. The calculated maximum values of non-stationarity factor may become precursors of significant restructuring in solar magnetic activity. The introduced cross-correlation functions enable us to judge synchronization effects between the signals of various solar activity indicators registered simultaneously.     

Using cross-correlation techniques to assess the validity of AP8 at low altitude

Background effects, such as single event upsets, are used as proxy data sets to evaluate AP8 at low altitude. The approach is to use a 2-D (longitude and latitude) cross-correlation between the background data set and the current-epoch AP8 predicted fluxes. The technique can be used to determine the energy of the particle that is producing a particular effect. This cross-correlation technique shows that using AP8 with a present-epoch magnetic field model accurately predicts the present location of the South Atlantic Anomaly proton flux enhancement and that a dual-peaked intensity structure above 100 MeV in the model is an artifact of AP8 and its interpolation routines.     

一种基于多重互相关的相位差测量新方法

本文研究了一种新的相位差测量原理,利用正弦信号的特性,直接对两路同频的正弦信号进行互相关运算,得到两路信号的互相关函数,同时保存两路信号的相位差信息,并多次对两路互相关函数进行互相关运算得到多重互相关函数,再利用相关原理对两路信号的多重互相关函数进行求解相位差信息。同时讨论了AD量化位数,信噪比,采样点数,谐波含量对本文算法的影响,实验结果表明本文算法能有效的提取两路同频正弦信号的相位差信息,算法简单,物理意义明确,具有一定的应用价值。特别适合与低信噪比或负信噪比下高精度的测量,并有很高的测量精度。     

基于集成学习的遥测数据互相关结构知识发现

针对传统遥测数据相关性分析方法仅能发现相关程度知识，无法提供相关结构丰富信息的问题，提出一种神经网络与极限梯度提升（XGBoost）集成的遥测数据互相关结构知识发现方法。在对遥测时间序列进行线性、单调性、序对一致性、散点图形状4个维度相关结构信息标注的基础上，将混合采样、代价矩阵、神经网络、XGBoost算法相结合，直接对遥测数据进行分类得到其相关结构类别或相关关系有无的知识。采用量子卫星任务数据进行实验的结果表明:较之于原始XGBoost模型、融合混合采样与代价矩阵的XGBoost模型，所提方法在受试者工作特征（ROC）曲线、F1-score等性能指标方面具有更高的分类精度，且对类别不平衡数据不敏感，是一种适用于遥测数据互相关结构知识发现的有效方法。      

基于半无码的P(Y)码自相关GNSS-R海面测高方法

针对传统GPS C/A码延迟测高方法测高精度低和互相关测高方法时延波形信噪比低的问题,研究了基于半无码的P（Y）码自相关海面测高方法。首先,通过理论测高精度模型,对比分析了C/A码和P（Y）码的测高精度;然后,描述了L1、L2双频反射信号基于半无码的P（Y）码自相关处理架构,并论述了测高模型和L1、L2双频电离层时延误差修正方法;最后,利用模拟的L1、L2反射信号对比分析了基于半无码的P（Y）码自相关、C/A码自相关以及信号互相关方法的海面测高精度。结果表明:相比于C/A码自相关和信号互相关测高精度,基于半无码的P（Y）码自相关的测高精度分别提高了3.97倍和1.47倍。