基于CPSO的UAV编队集结路径规划

针对多无人机编队集结路径规划问题,提出了具有合作机制的分布式协同粒子群(CPSO)算法。为了满足无人机运动学约束,采用曲率连续的PH曲线作为备选路径。基于协同进化思想提出CPSO算法,为每架无人机规划出一条满足机间协同约束的最优安全可飞行路径。仿真结果表明,规划得到的多条路径能够满足无人机运动学约束、安全性及无人机之间的协同性要求;相比于协同进化遗传算法,CPSO算法搜索成功率更高,稳定性更好。     

应用自适应滤波抑制星载接收机带内干扰的探索

为抑制卫星内对星载接收机的带内电磁干扰,文章分析了星载接收机在卫星上的电磁环境,提出将自适应滤波器应用到星载接收机上降噪,设计了自适应滤波器及其算法,分析了噪声的多径效应对自适应滤波的影响,明确了接收机天线、信道增益设计要求。对自适应滤波器在抑制星载接收机带内电磁干扰的效果进行了仿真和分析。仿真结果表明:自适应滤波提高了星载接收机抑制卫星带内电磁干扰信号的能力,为星载接收机的电磁兼容设计提供了一种主动适应卫星平台电磁环境的新思路。     

一种利用沿航迹干涉合成孔径雷达复图像域数据的双边滤波算法

沿航迹干涉合成孔径雷达能够提供成像物体的雷达后向散射信息与运动信息,被应用于海面洋流流速测量与地海运动目标识别。在实际雷达系统中,由于系统误差、噪声以及回波信号的去相关导致干涉信息测量精度下降。针对上述问题,从信号处理角度提出一种利用沿航迹干涉合成孔径雷达复图像域数据的双边滤波处理算法。该方法利用像素点的干涉幅度、干涉相位以及空间物理分布信息的相似程度自适应地调整滤波器权系数,以平滑复图像域噪声和缓解传统多视滤波处理算法对图像分辨率的损失问题,从而提升干涉信息测量精度。根据沿航迹干涉合成孔径雷达海面舰船目标实测数据实验结果可得:相比于现有典型的滤波方法,所提算法能够提升干涉测量的精度,进而提升舰船目标与海杂波背景的干涉信息分布差异,为后续运动舰船目标的检测提供准确的干涉域特征。     

双轴连续旋转调制捷联惯导系统大失准角初始对准技术

由于可以补偿惯性器件在三个轴向上的输出误差，双轴旋转调制技术被广泛应用于捷联惯导系统(SINS)。选择了一种合理且实用的十六次序双轴转位方案，并对其调制原理和误差进行了分析。初始对准技术是捷联惯导系统的一项重要技术，其对准精度直接决定了后续导航的精度。在粗对准完成后，当姿态误差角较大时，后续的精对准误差模型呈非线性特性，故选择了滤波精度高、稳定性强的平方根容积Kalman滤波算法(SCKF)来解决这一问题。考虑到在实际对准过程中，量测噪声的统计特性易发生变化，将SCKF算法与Sage-Husa算法相结合，在传统Sage-Husa SCKF算法的基础上提出了一种改进的自适应滤波算法(ASCKF)。该算法采用QR分解来完成对噪声协方差的平方根矩阵估计，从而避免了传统Sage-Husa SCKF算法中所估噪声协方差矩阵不正定的问题。最后，通过仿真证实了ASCKF算法可被很好地应用于量测噪声统计特性发生变化的初始对准中。     

高超声速滑翔目标自适应跟踪方法

针对机动模式复杂多变的高超声速滑翔目标跟踪问题，提出了一种机动频率自适应跟踪方法。采用介于常速度和常加速度模型之间的Singer模型来表征目标气动力加速度的变化，从而建立跟踪系统的状态方程。根据地基雷达量测量获得系统的量测方程，鉴于距离和角度信息的量级相差较大将其由球形量测量转换为位置量测量。为了适应高超声速滑翔目标灵活多样的机动模式，基于正交性原理和无迹卡尔曼滤波算法实现了Singer模型中机动频率参数的自适应。利用滤波信息计算得到能够反映状态模型误差大小的调整因子，用于放大Singer模型中的机动频率，进而调整状态方程的过程噪声以降低模型误差。通过对2种典型机动轨迹的跟踪仿真，并与交互式多模型等方法进行比较，结果表明所提方法的跟踪精度高、计算量小，能够较好地适应阶跃机动和连续幅值变化的机动。     

大气中子诱发复杂航电系统SEE的试验评价与防护设计

研究了国外单粒子效应对航电系统影响的历史进展，介绍了航电系统单粒子效应试验评价中子辐射源、试验硬件、试验方法、试验程序及评估方法5个方面。国际航空标准根据航电系统的重要程度将其定义为A、B、C、D、E五级。为了确保A、B和C级航电系统的可靠性，提出了涉及顶层项目管理至元器件控制各个层面的防护过程，优化系统设计，以适应大...     

弹性体运载火箭建模及控制器设计

考虑运载火箭飞行过程中的弹性振动特性,对运载火箭进行全量动力学建模以及控制器设计。首先将运载火箭考虑为一维梁模型并建立全量动力学模型,分别引入自适应滤波姿态控制算法和H_2范数鲁棒增益调度控制算法设计控制器。仿真结果表明:在考虑舵机非线性情况下两种控制方法均能够满足精度要求,在具有较大外部扰动情况下,鲁棒增益调度控制算法相较于自适应滤波算法具有较强的鲁棒性。     

面向Web科学可视化的临近空间数据视频化方法

临近空间在科学、经济和军事等领域具有重要价值，高效便捷地进行临近空间数据Web科学可视化和信息提取是临近空间数据应用不断深入和扩展的必然需求，但是，已有的临近空间数据类型繁杂和数据量巨大，成为Web传输和实时可视化的关键瓶颈。从数据组织方法角度展开了研究，根据临近空间数据的特点，结合视频压缩原理，提出了将临近空间数据进行分解、插值和色彩空间变换处理形成图像后，选取适宜视频压缩编码方法将图像编码为视频。实验结果表明:所提方法可以实现临近空间数据在Web环境下的高效组织，在保障可视化质量的前提下通过降低数据网络传输量实现了临近空间数据的实时可视化需求。研究结果可以直接解决临近空间数据Web实时可视化问题，将为临近空间科学研究和知识发现提供可视化理论和技术支持，并为类似海量数据Web科学可视化提供方法借鉴。      

基于T-S模糊模型的模糊大系统的混合滤波

针对非线性大系统内部过程参数的检测估计,采用连续模糊大系统模型,利用lyapunov定理和分布式处理方法,给出了模糊大系统的H2/H∞混合滤波器设计方法。该方法在保证滤波误差系统全局稳定的同时,具备了H2/H∞性能。通过求解线性矩阵不等式,可以得到滤波器参数。最后,用一个数值例子验证了该方法的正确性和有效性。