一种4站情况下基于TDOA/FDOA的无源定位方法

在基于时频差的三维运动目标无源定位系统中,针对在4个接收站的情况下搜索法实时性低的问题,提出了一种基于改进的加权最小二乘法（MWLS）与萤火虫算法（FA）相结合的无源定位方法（MWLS-FA）。该方法的第1步通过构造一组新的方程来对加权最小二乘（WLS）方法进行改进,使得改进后的WLS方法在4站情况下也能得到目标位置和速度的初始值,第2步利用这个初始值为FA方法提供一个动态的搜索区域,同时在约束条件的添加和参数选择两个方面针对性地对FA方法做出了调整和改进。仿真结果表明,该方法在4站情况下对目标的定位精度可以达到克拉美罗下限（CRLB）,而且在实时性和抗噪性方面优于传统的搜索法,同时该方法在5站情况下的抗噪性能优于两步加权最小二乘法（TSWLS）和约束加权最小二乘（CWLS）法。     

天线组阵中SUMPLE算法的合成相位漂移补偿

针对SUMPLE算法在低信噪比时存在的相位漂移问题,在分析权值估计误差引起的合成信号相位漂移现象的基础上,提出一种以固定时刻合成权值作为参考的补偿算法。该算法以收敛后某个固定时刻的合成权值作为参考,其他时刻的相位补偿值通过与该参考权值进行相关计算得到。从理论上分析了该算法的可行性,并进行仿真验证。理论分析与仿真结果表明,所给出的相位补偿方法能有效地消除合成信号的相位漂移现象,补偿后的合成信号相位中心稳定。     

基于定位误差修正的运动目标TDOA/FDOA无源定位方法

针对时差(TDOA)、频差(FDOA)无源定位的两步加权最小二乘(TSWLS)方法定位均方根误差(RMSE)和定位偏差适应测量噪声能力差的问题,在分析了影响两步法定位性能的因素基础上提出一种基于一阶泰勒级数展开的定位误差修正方法。该方法的第1步和两步法相同;其第2步避免了两步法第2步中引入估计偏差的平方运算,利用一阶泰勒级数展开得到第1步定位误差的线性最小均方估计,修正第1步定位结果得到目标位置和速度的最终估计,从理论上证明了该方法可以达到定位的克拉美罗下限(CRLB)。计算机仿真对比了新方法和TSWLS方法、基于泰勒级数(TS)展开的迭代极大似然(ML)方法以及约束总体最小二乘(CTLS)方法的定位性能,新算法复杂度和两步法相当,且均方误差和定位偏差低于两步法、泰勒级数法和CTLS方法。     

连续相位调制解调技术研究

连续相位调制（CPM）是一种相位连续的恒包络调制方式,以其较高的功率有效性和带宽利用率,在未来军用遥测系统中具有广阔的应用前景。研究适用于多进制部分响应CPM信号的相干解调技术,阐述了如何在信号状态网格图的基础上应用维特比算法对信号进行解调,并给出了最大似然序列检测（MLSD）接收机的结构。在高斯白噪声信道下对该算法进行性能仿真,结果表明,在载波恢复准确的情况下,该算法能够得到最佳的解调性能。     

一种基于观测站数目最小化的TDOA/FDOA无源定位算法

在三维（3D）运动目标无源定位系统中，无模糊定位最少需要4个观测站。而传统的两步加权最小二乘（TSWLS）及其改进的闭式算法至少需要5个观测站进行求解，当减少一个观测站时，这些闭式算法往往无法提供可靠解。针对这一问题，提出一种最小化观测站数目的到达时间差（TDOA）与到达频率差（FDOA）定位算法。该算法是一种闭式解法并且能够在三维场景下仅使用4个观测站进行定位。该算法分为两步：第1步分离传统的TSWLS算法中未知参数空间，建立了一组新的等式，并且利用加权最小二乘（WLS）算法得到目标位置与速度的初始值；第2步利用泰勒级数展开算法将中间变量线性化，对目标位置和速度初始值进一步校正。理论分析证明了在适当的噪声水平下该算法能够达到克拉美罗界（CRLB）。此外，计算机仿真表明仅使用4个观测站时，该算法对于近场以及远场目标参数的估计精度在测量噪声较小时可以实现CRLB；并且还表明使用5个观测站估计时，该算法比TSWLS及其改进算法能更好地适应大的测量噪声。     

适用于混合网格的约束最小二乘重构方法

为强化边界条件对计算流体力学(CFD)计算中流场重构过程的影响,基于三维任意多面体混合网格,对一种约束最小二乘法进行了研究。通过对不同边界类型的透明化处理,统一了约束方程组的形式,从而简化了该方法的应用。为了充分吸收消去法和加权法各自求解约束方程组的优点,提出了混合采用两种方法的思路。针对层流平板研究了加权法中加权系数如何取值问题,数值实验表明加权系数取到5基本已经足够大。最后通过亚声速层流平板和跨声速湍流ONERA-M6算例对比了混合法、加权法与原始最小二乘法,计算结果表明:约束最小二乘法相比原始最小二乘法的流场重构更加准确,特别是对边界质量较差网格的计算优势更为突出;混合消去加权法相比单独采用加权法的计算结果也有所改善。     

基于动态集成算法的航空发动机气路参数预测

针对单一学习机对航空发动机气路参数预测困难的问题,提出了基于动态加权核密度估计（DWKDE)组合方法的集成预测算法,该组合方法选择测试样本的近邻样本,通过评估学习机在近邻样本的局部性能动态确定各学习机的权值,并基于该权值利用加权核密度估计实现数据序列的集成预测。该组合方法不易受离群值和样本不对称分布的影响,将该组合方法用于AdaBoost.RT和AdaBoost.R2算法,获得了改进后的集成学习算法。实验证明:相比于神经网络和原始集成学习算法,改进后的集成学习算法较好地提高了航空发动机气路参数序列的预测精度,方均根误差（RMSE)指标至少可降低27%。      

外弹道加权最小一乘模型研究与应用

工程技术领域中常常要求算法具有较强的稳健性。本文讨论了最小一乘和加权最小二乘相比于传统最小二乘的优势，根据实际工程需要，引入自变量权系数设置方式，并采用遗传算法提高算法的收敛速度，提出适用于工程计算的加权最小一乘模型。通过弹道数据的仿真计算，加权最小一乘算法能够克服异常数据所带来的影响，减小各种相对误差水平，表现出较强的稳健性，验证了该算法的有效性和正确性。     

一种实现舵机带宽测试的系统辨识方法

本文讲述的是一种应用加权递推的最小二乘辨识算法测试舵机带宽的实用方法。文章简要介绍了舵机的工作特性和舵机模型的选取,概述了辨识算法的选取及实现过程,并在输入信号的选取和辨识数据的预处理等方面作了基本的探讨。文章还应用大量的实验数据分析了加权系数和遗忘因子的选取对实验结果的影响,最后验证了辨识结果的有效性。     

一种基于功率谱估计的图像相位匹配方法

相位相关法作为常用的相位匹配技术在使用中会遇到相位卷绕问题,一般频域求解方法需要进行相位解绕和最小二乘或RANSAC拟合,但相位解绕过程繁琐,且最小二乘拟合法易受噪声干扰,RANSAC拟合方法时间开销大.为此,提出了一种基于平均周期图法功率谱估计的相位匹配方法,将空间域问题转化到频域内求解,并成功规避了相位解绕步骤,相位匹配精度达到了亚像素量级.与经典频域分析方法对比,方法可在规避相位解绕的同时获得精度相当的有效结果.最后对方法的分辨精度进行了仿真分析,实验结果证明能够达到亚像素级的视差分辨率,为相位匹配在频域中的研究提供了新的思路.     

基于自适应修正曼哈顿距离的室内定位方法

在室内WiFi环境下,针对常见指纹匹配算法所忽略的信号波动问题,提出了一种基于自适应修正曼哈顿距离和AP选择的指纹匹配算法,并结合加权K近邻方法实现定位。首先采用AP选择算法获取部分受干扰程度小和出现频率高的AP,在指纹匹配时仅使用该部分AP的接收信号强度进行计算;在分析WiFi信号传播衰减公式和信号波动的基础上,提出了将自适应修正曼哈顿距离作为指纹匹配的度量距离,使用该距离旨在平滑信号波动对指纹相似度计算的影响;最后采用加权K近邻方法估计测试点的坐标。实验结果表明,在加权K近邻方法的框架下,基于自适应修正曼哈顿距离的定位算法在定位精度上优于基于欧氏距离、曼哈顿距离、余弦距离和Sorensen距离的定位算法。     

基于自适应遗传算法的DGPS整周模糊度快速解算

 鉴于遗传算法(GA)所具有的全局搜索特性,也为了更快速准确地解算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度,将自适应遗传算法(AGA)引入DGPS整周模糊度的搜索中。首先根据全球定位系统(GPS)载波相位双差方程求解出双差整周模糊度的浮点解,并以基线长度作为约束条件确定整周模糊度的搜索范围;然后利用白化滤波的方法对整周模糊度进行降相关处理,降低整周模糊度各分量之间的相关性;最后将自适应遗传算法应用在整周模糊度的解算过程中,搜索整周模糊度的最优解。仿真计算结果表明,与LAMBDA算法和简单遗传算法相比,自适应遗传算法能够快速地求解整周模糊度,也具有较好的可靠性和鲁棒性。     

基于曲面特征的截断线掩膜解相技术的研究

在条纹投射测量方法中,由于三角测量法固有的特点,将有效测量区域从含有背景、阴影、表面不连续等区域的条纹图中分辨出来,完成相位去包裹计算,是一个实际测量中的难点之一。本文借鉴图像分割的原理,对调制度分布图进行分析,提出一种基于调制度自动分割的物体轮廓有效测量区域自动识别方法,实验结果表明,该方法能够实现阈值的最佳选取,自动识别物体轮廓有效测量区域,并根据变形图与极点的关系,提出由A trous algorithm of wavelet transform(多孔小波算法)来检测曲面变形的奇异点,通过奇异点辅助来连接截断线,从而实现快速有效地解相并提高三维测量的精度。     

用强耦合RANS方法模拟旋翼悬停流场

在旋转坐标系下,将Spalart-Allmaras(S-A)一方程湍流模型和Reynolds-averaged NavierStokes(RANS)方程耦合成一个新的RANS方程,并发展了基于多块重叠网格的强耦合RANS求解方法,用于直升机旋翼悬停流场的数值模拟.为了提高计算效率,针对多重网格方法在多块重叠网格上实施的困难,提出了一种基于重叠网格的多重网格实施方法.通过对Caradonna-Tung(C-T)和ONERA 7A旋翼悬停算例验证了发展的强耦合RANS方法和基于重叠网格的多重网格实施方法的有效性.研究结果表明:发展的基于重叠网格的多重网格方法有较高的计算效率,3层网格的加速比约为7.7;强耦合RANS法的计算精度明显高于传统的松耦合RANS方法,特别是在与阻力相关性能参数的预测中,强耦合RANS方法的预测结果更加精确.     

A class of near optimal JPDA algorithms

The crucial problem in multiple target tracking is the hit-to-track data association. A hit is a received signal from a target or background clutter which provides positional information If an incorrect hit is associated with a track, that track could diverge and prematurely terminate or cause other tracks to also diverge. Most methods for hit-to-track data association fall into two categories: multiple hypothesis tracking (MHT) and joint probabilistic data association (JPDA). Versions of MHT use all or some reasonable hits to update a track and delay the decision on which hit was correct. JPDA uses a weighted sum of the reasonable hits to update a track. These weights are the probability that the hit originated from the target in track. The computational load for the joint probabilities increases exponentially as the number of targets increases and therefore, is not an attractive algorithm when expecting to track many targets. Reviewed here is the JPDA filter and two simple approximations of the joint probabilities which increase linearly in computational load as the number of targets increase. Then a new class of near optimal JPDA algorithms is introduced which run in polynomial time. The power of the polynomial is an input to the algorithm. This algorithm bridges the gap in computational load and accuracy between the very fast simple approximations and the efficient optimal algorithms     

机载聚束式SAR中空变相差的分析

总结了聚束式SAR随空间变化的相位误差的自聚焦补偿方法,并通过分析当目标存在一定运动时所产生的相位误差而分析了聚束式SAR的空变相差的来源、散焦、对成像和图像质量的影响。文中给出了空变相差的数学模型,通过理论推导得到了相应的结论,仿真计算则证实了所得的结论。这些结论将直接应用于对已有空变相差自聚焦方法的改进,从而得到更为精确、高效、实用的空变相差自聚焦补偿算法。     

复杂几何域中不可压流动的多重网格计算

本文首次将多重网格中的全近似格式FAS用到一般曲线坐标系下交错网格布局的SIM-PLEC算法中,采用三个流动结构:渐扩平面通道、收扩管流和轴对称弯曲管流作为算例,通过与单网格在不同Re数、不同网格点数和不同几何结构上的迭代性能的对比,证明多重网格克服了曲线坐标系下单网格SIMPLEC算法的不足,大大提高收敛速度,节省CPU时间。      

航空发动机叶片三坐标测量优化采样方法

针对航空发动机叶片三坐标检测测量效率低的问题，提出了一种适用于翼型曲面三坐标测量优化采样算法。基于杠杆平衡系统，对现有采样算法做了统一的数学描述；并通过引入挠率信息，使得曲率-弧长采样算法适用于空间曲线，并在此基础上研究了基于前、后缘线选取叶片被测截面的算法；研究了弧长分量与曲率分量的比例系数的优化方法。最后，对多个叶片模型进行采样实验，计算重构误差并与等参数采样、等弧长采样、曲率采样、等弦公差采样、加权曲率采样算法对比，结果表明优化采样算法精度提高11.2%以上，与等步长采样方法对比，测点数减少92.3%。