深空大规模天线组阵布局设计

针对深空测控通信背景下大规模组阵的天线布局优化问题,给出了优化目标(即单元波束内合成波束附近的旁瓣最小化)以及优化边界条件(包括天线数、天线口径、工作频段、最小间距和最大布局范围等),并在此基础上建立了优化模型,理论分析表明,布局优化后的归一化旁瓣峰值比布局随机化的归一化旁瓣峰值低lnN/N(N为天线数)。最后基于梯度优化算法给出具体的优化流程并进行了仿真,仿真结果表明,在给出的优化边界条件下,优化后的合成波束方向图旁瓣峰值降到约-10dB,与理论分析结果基本一致。     

箭载共形相控阵天线设计仿真与测试

研究了基于阵因子函数的阵列天线设计方法,并成功应用于箭载中继卫星测控天线的设计与实现。本文分析设计了天线单元,推导了柱面共形相控阵阵因子函数,给出了天线阵的阵方向图函数,利用Ansoft HFSS软件进行了仿真优化和验证。样机的微波暗室测试结果表明天线满足工程需求。     

共形阵列天线单元极化形式的优化设计

由于共形载体曲率的影响,共形阵列天线的阵列流形具有多极化特性.为了利用共形天线阵列流形的多极化特性,提升阵列对空间目标参数的估计性能,将天线单元的极化参数引入到导向矢量建模中.更加完整地论述了共形天线阵列流形的特点.在此基础上.建立了优化设计天线单元极化形式的目标函数,基于交替优化思想.给出了共形阵列中各天线单元最优极...     

一种针对恒模信号的运动单站直接定位算法

相比于常规的"测向+位置估计"两步定位模式,以Weiss等提出的目标直接位置确定(DPD)算法具有估计精度高、分辨能力强和无需数据关联等诸多优点。基于该类定位算法的基本理念,提出了一种利用单个运动天线阵列对恒模(即相位调制)信号的DPD算法。首先,依据最大似然(ML)准则以及恒模信号的恒包络特征,建立了相应的直接定位优化模型;接着,根据优化函数的代数特征提出了一种有效的多参量交替迭代算法,用以获得ML估计器的最优数值解;此外,推导了针对恒模信源的位置直接估计方差的克拉美罗界(CRB),从而为新算法的定位精度提供定量的理论下界。仿真实验表明:相比于已有的基于单个运动天线阵列的直接定位算法以及传统的两步定位算法,通过利用恒模信号的恒包络特征可以明显提高目标直接定位的估计精度。     

基于非合作低轨卫星的测向交叉定位技术

根据非合作低轨卫星的特点，可以被动测量多颗卫星信号的来向，通过测向交叉的方式进行定位。但是通过星历解算出的卫星位置位于地心地固坐标系，用户测量的方位角和俯仰角基于站心坐标系。针对非合作低轨卫星测向交叉定位时目标用户角度信息与卫星位置基于不同坐标系的问题，提出了一种迭代最小二乘定位算法，通过迭代的方式不断收敛定位结果，能够在目标用户角度信息与卫星位置基于不同坐标系的情况下，解决非合作低轨卫星的测向交叉定位问题。仿真结果表明，基于迭代最小二乘定位算法能够实现非合作低轨卫星仅利用角度定位，并分析了测角精度、卫星轨道高度、参与定位卫星数与定位误差之间的关系。针对迭代的计算方法，分析了迭代过程中不同收敛条件下迭代次数与定位误差之间的关系。在保证定位精度的情况下，将迭代收敛范围设置为8~30 km，可以降低2~3次迭代次数。     

基于粒子群算法和仿真分析的飞机移动装配线平衡研究

针对飞机移动装配线平衡问题,提出一种改进的逆向差分粒子群算法,采用一种基于作业优先图的随机权重排列编码方法来表征问题的解,通过随机权重零入度排序算法进行解码将粒子编码映射为可行解,直接采用逆向差分变异算子更新粒子位置。为加速算法收敛,采用随机权重法和逆向位置法来初始化种群并在迭代过程中执行种群进化停滞判断及变异扰动策略。结合实际飞机脉动线项目应用本方法进行了设计,并在离散事件仿真平台Plant Simulation上建立了模型,通过仿真验证了本算法的有效性。     

一种盲多波束形成GNSS天线阵抗干扰算法

天线阵抗干扰是现代卫星导航接收机抗干扰的重要手段。传统的天线阵波束形成类算法能够在抑制干扰的同时提升抗干扰后输出信噪比,但是在信号捕获阶段,由于缺少先验信息的支持,该类算法无法在信号方向形成增益。因此,提出了一种盲多波束形成的天线阵抗干扰算法,通过形成多个波束覆盖天线阵上半球面,可在无先验信息的条件下对卫星信号形成增益,从而提升信号捕获阶段信噪比,使得接收机在干扰环境中具备更强的信号捕获能力。仿真结果表明:与传统的天线阵抗干扰算法相比,提出的算法能够在有效抑制干扰的同时显著提升接收机信号捕获成功率。     

MIMO-OFDM中一种新的接收算法

建立了基于空时分组编码的多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）发射模型,提出了基于该发射模型和软输入软输出（SISO）技术的多用户似然迭代接收算法,该算法通过采用分组接收和简化的SISO多用户检测算法,使得接收算法具有较低的复杂度和较快的收敛性能。给出了该算法的具体实现框图,通过仿真实验验证了该算法的快速收敛性和有效性。     

基于微型固体推力器阵列的轨道控制点火算法

为了解决基于微型固体推力器阵列轨道控制的推力器组合点火问题,优化了阵列布局,使其适用于轨道控制,得出了推力器坐标位置分布律。在此基础上研究了推力器阵列组合点火算法,建立了相应数学模型,进行了算法验证。仿真结果表明,设计的推力器阵列优化方案能够满足皮纳卫星轨道控制要求,所建数学模型能有效解决点火问题,设计的算法能够实现较快寻址。     

层叠支持向量机的研究

层叠支持向量机是一种新型的SVM训练方法。该方法通过对训练集子集的优化来实现对整个训练集的优化,从而能够快速地解决大规模训练集的分类问题。对Cascade SVM中训练集的划分提出了一种新的划分方法。初步实验结果表明,该划分方法使得Cascade SVM迭代次数更少,收敛速度更快。     

基于SA-DPSO混合优化算法的协同空战火力分配

针对超视距(BVR)多机协同空战中,火力单元采用一次性完全分配原则容易造成资源浪费的问题,提出了一种新的火力分配数学模型。该模型带有毁伤概率门限,能够保证在满足毁伤概率门限的前提下,优先保证威胁度大的目标被分配且选择对各目标相对贡献较大的火力单元,使其对目标的毁伤概率平均值达到最大且尽量少地消耗火力单元,从而节省和充分利用火力资源。在此基础上,提出采用模拟退火(SA)-离散粒子群(DPSO)混合优化算法求解协同空战火力分配,提高了算法收敛速度、精度以及全局搜索能力,避免陷入局部极小。仿真算例验证了新模型的优点以及SA-DPSO混合优化算法的有效性。     

基于改进蚁群算法航空电缆路径规划

针对航空电缆在布局空间安装中存在的可靠性差，效率低和成本高等问题，提出了一种基于改进蚁群算法的航空电缆布局路径规划优化方法。对布线安装空间进行栅格化处理，通过分析航空布线要求与约束条件，对待布线安装空间进行模拟真实环境建模，获得的建模空间用于航空电缆的二维布线路径优化。采用了向终点方向引导的转移规则，并增加转弯拐角惩罚因子，来改进启发函数，减少了路径搜索的盲目性，提高了规划路径平滑度；采用一种自适应调整方式的信息素挥发因子，提高算法的搜索效率和后期收敛速度；引入了遗传变异，避免算法陷入局部最优。在仿真实验中，将所提出的方法与其他算法进行了对比分析并表明：应用该算法优化后总体电缆的路径布局电缆路径明显减少、即电缆长度用量减少；拐点数明显减少、即电缆电器性能变好，能够提供航空发动机系统的稳定性。验证了该算法的可行性和有效性。     

用于雷达方位超分辨的约束迭代Tikhonov正则化算法

针对Tikhonov正则化算法噪声适应能力差和不便于引进额外的约束对解进行限制等缺点,利用迭代Tik-honov正则化算法对雷达方位超分辨进行研究,证明了迭代Tikhonov正则化反卷积公式的收敛性,分析了迭代Tik-honov正则化算法的频域性质,在存在噪声的情况下,提出相应的噪声抑制方法,得到约束迭代Tikhonov正则化算法。针对不同信噪比情况进行了计算机仿真实验,结果表明,与迭代Tikhonov正则化算法相比,约束迭代Tikhonov正则化算法具有较强的噪声适应能力,与常用的约束迭代方法（CID）算法相比,具有较快的收敛速度,初步验证了算法的有效性。     

基于预测滤波器的GPS姿态估计

采用预测滤波器,利用全球定位系统的双差相位观测量实现载体姿态估计。该方法对初值的选取具有鲁棒性,可以在天线和可见星较少的情况下快速收敛到姿态精确解。仿真结果显示,该方法的姿态估计结果可以与基于非线性最小二乘的姿态估计结果相比拟,且受初值的影响小;采用双差相位测量比采用单差相位测量可以得到更佳的姿态估计效果;当使用三基线的天线阵时,在飞行机动较大的情况下采用近似正交布局的天线结构可以更好地估计姿态。     

小波域的自适应波束形成算法

在分析传统自适应波束形成的基础上,首次提出了一种小波域的自适应波束形成算法。与通常的自适应波束形成算法相比,该算法利用小波变换对小波空间进行了分解,信号经小波变换自相关性会下降,收敛速度提高,同时在此分解过程中,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明了该算法收敛速度较快,且计算量增加较少,易于实时实现,而且具有较好性能。同时仿真实验表明该算法收敛速度与小波基和尺度的选择有关,尺度越大收敛速度越快;对于同一小波基系列,小波基的正则性越好收敛速度越快。     

基于模拟退火粒子群算法的波浪发电系统最大功率跟踪控制

波浪发电系统最大功率点跟踪控制中,传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为此提出基于模拟退火算法的粒子群优化方案。该算法每次更新粒子的速度和位置时,通过比较当前温度下各个粒子的适配值与随机数的大小,从所有粒子中确定全局最优解的替代值,从而使粒子群算法在发生早熟收敛时能够跳出局部最优并快速找到全局最优解。仿真结果表明,与传统粒子群优化算法相比,模拟退火粒子群算法可有效避免波浪发电系统陷入局部最大功率点,并快速实现全局最大功率跟踪,提高了波浪能捕获率。     

机翼结构布局优化的并行子空间方法

机翼内部构件的布局优劣在很大程度上影响着机翼结构质量,因此进行布局优化设计尤为重要。采用并行子空间方法求解机翼结构布局优化的问题,将机翼结构布局设计问题分为梁站位优化、桁条优化和厚度优化三个并行的子空间,设计变量在各自的子空间内单独优化;各子空间优化结束后,在系统级中协调三个子空间的设计变量,保持最小质量的子空间的优化变量不变;采用近似一维搜索的方法协调其他子空间的设计变量,然后进行变量迭代直至收敛。结果表明:该方法具有较高的优化效率,能够取得较好的优化结果,具有实际工程应用价值。     

机翼和翼身融合体跨音速绕流有限元算法的研究

从全速位方程出发研究了机翼和翼身融合体跨音速绕流的有限元算法。给出适用于有限元法和复杂外形的块结构网格生成技术和使单元系数矩阵积分数目减少2/3的方法;并发展了一种内存量少的总体系数矩阵存贮方式。为了提高有限元离散方程组解的精度和加速收敛,提出α—GMRES算法代替传统全速位方程有限元解法中所习用收敛慢的线松弛迭代解法。通过机翼和翼身融合体实例考核,效果是好的,为飞行器先进气动布局的数值计算提供了一种新的有效算法。     

机载天线及其布局设计要求

结合机载天线的实际工程应用,从载机平台物理性能、任务系统功能要求、天线方向图覆盖以及系统电磁兼容性等几个方面对如何合理地设计天线布局进行了分析;列举了一些任务系统天线的最优布局位置,进一步说明了合理的天线布局是载机平台的物理性能和系统电气性能的折衷结果,并针对未来机载天线的发展趋势提出了一些看法。     

基于鲁棒迭代学习的四旋翼无人机轨迹跟踪

针对四旋翼无人机高精度轨迹跟踪问题,充分考虑外部扰动等因素,提出了一种带遗忘因子的基于可变增益的前馈-反馈鲁棒迭代学习控制算法。其中,前馈迭代学习控制器采用选择迭代学习方案,弥补了传统的基于遗忘因子迭代学习控制方法的不足,且控制器学习增益可随迭代变化,可以加快算法的收敛性。反馈控制器采用比例-微分控制器,可以保持系统稳定并且加快跟踪误差收敛速度。最后通过收敛性分析和四旋翼仿真试验验证了所提出算法的有效性,所设计算法具有很好的鲁棒性和较高精度。