北斗/罗兰C组合导航系统研究

为解决我国缺乏拥有自主控制权的无源三维导航定位系统与军用、民用领域迫切需要三维导航定位的矛盾,提出了一种将我国已有的"北斗一号"、"长河二号"和军网等资源进行优化组合,构成我国区域性的自主三维导航定位系统的方案。介绍了组合系统的原理与组成,分析了组合系统定位精度。初步研究和实验表明,该方案有助于缓解我国防建设对三维导航定位的急需,克服(或缩小)"长河二号"在东南沿海地区的定位盲区,消除军事装备使用GPS、GLONASS等外国导航系统的风险。     

采用共位配置的分布式压电敏感器和致动器的挠性结构振动控制

研究采用共位配置的分布式压电敏感器和致动器的挠性悬臂梁的振动控制问题，其中敏感器由压电聚乙二烯氟化物薄膜（PVDF）制成，致动器由压电陶瓷（PZT）或PVDF制成。本文首先建立系统的模型，设计了一种线性反馈控制方案，并应用无穷维空间的LaSalle不变原理，证明了相应闭环系统的渐近稳定性。     

用遥测数据预报导弹落点的误差分析

针对利用遥测数据进行导弹落点预测这一方法 ,分析了误差源 ,在此基础上建立并编写了干扰弹道模型 ,研究讨论了这种方法在进行落点预测时所造成的预测误差。计算结果表明 ,仅仅利用遥测数据进行导弹落点预测有很大的误差 ,必须结合外测手段才能做出较为准确的落点预测     

基于偏差信息的星载计算机系统负载平衡算法的研究

相邻结点负载平衡算法具有计算简单、额外开销小的优点。但由于采用局部的观点平衡负载，限制了结点信息得到的范围，使得系统在某种情况下达不到全局平衡，本文提出了基于偏差信息的星载计算机系统负载平衡算法，它改变了结点传递的实际负载信息，使修改后的负载信息能体现出结点及其周边结点的负载形势，以此弥补了相邻结点负载平衡算法的不足，并将其应用在星载计算机系统上，首先，介绍了相邻结点负载平衡算法及其存在的不足；其次，描述了基于偏差信息的星载计算机系统负载平衡算法，最后，通过仿真实验，给出了这种算法同其它几种负载平衡算法的比较，并证明了它的正确性与可行性。     

小波变换在遥测信号检测中的应用

为了更好地分析和处理弹载固态记录仪所记载的助推火箭在发射时对弹体的冲击和振动信号，本文利用小波变换所具有的空间局部化性质，在对原始采样数据的奇异性及奇异性位置和奇异度的大小的分析中，以及在导弹型号试射实验的后视数据分析中，取得出了良好的分析效果。     

基于MDO方法的月球探测卫星总体设计

根据月球探测卫星任务及环境的特点,在将多学科设计优化(MDO)方法用于卫星总体概念阶段的设计。分析了卫星总体设计中轨道设计、卫星设计和发射选择间的耦合关系与协同效应,建立了MDO的简化模型。用单级整体优化策略(AAO)和多岛遗传算法(MIGA)进行优化。算例结果表明,MDO简化模型可有效解决卫星概念设计阶段中的多学科耦合。     

通用航空飞行器气动布局设计优化

研究了通用航空飞行器气动布局设计优化问题。应用基于二次曲线的模线设计方法，实现了通用航空飞行器的参数化外形建模。采用修正的牛顿流理论进行高超声速气动特性计算。在保持纵向稳定性的条件下，以升阻比和容积效率最大化为目标，建立通用航空飞行器气动布局多目标优化模型。应用基于小生境竞争排挤机制的多目标遗传算法求得优化模型的非劣解集。将物理规划设计方法与稳定、高效的粒子群优化算法相结合，有效地求解该优化模型的折衷解。优化结果表明本文的通用航空飞行器气动布局设计优化方法是有效的。     

平流层飞艇优化方法和设计参数敏感性分析

平流层飞艇优化设计对飞艇体积、重量、成本、工作能力、承载能力等有重要影响。提出采用总重最小的优化目标对平流层飞艇进行优化,给出了平流层飞艇总体参数估算方法,建立了平流层飞艇优化流程,编制了计算程序,并对平流层飞艇进行了尺寸优化。分析表明:(1)为达到最小代价(总重或成本)的目标,平流层飞艇设计不能片面追求阻力最小或者浮力最大,应综合考虑浮力与推力,进行尺寸优化;(2)平流层飞艇运行地理纬度、在一年中的运行时段、抗风能力、有效载荷重量、再生燃料电池比能量、蒙皮比重量等参数对飞艇优化设计尺寸有重要的影响。     

基于改进的Toeplitz化处理的相干源非均匀线阵自适应波束形成算法

针对相干源非均匀线阵的波束形成,提出了Toeplitz化的基于特征空间的线性约束最小方差自适应波束形成算法(TELCMV)。该算法利用阵列接收信号的相关性进行Toeplitz化处理、把期望信号方向向量向信号子空间投影、进行线性约束最小方差波束形成来得到TELCMV权向量;TELCMV权向量没有包含噪声子空间的分量,而期望信号和干扰信号的输出不变,所以提高了输出信干噪比(SINR),收敛速度也快,在低信噪比和小快拍数下能取得较好的波束形成性能。仿真试验结果证明了TELCMV算法的优越性能。     

实现多模型同时镇定的神经网络方法

针对实际系统中经常存在的多模型情况，给出了一种用神经元网络实现多模型同时镇定的设计方法。该方法以经过训练的神经网络控制器代替常规控制器，可同时镇定多个模型。最后，对一个用线性方法不能同时镇定的多模型问题，用神经网络方法实现了其同时镇定。