频率及频率变化率的快速最大似然估计

信号参数估计是许多领域 (如雷达、通信、导航和声钠等 )都会遇到的共同问题。文中证明 ,牛顿法是实现频率 (η)和频率变化 (β)最大似然估值器的快速有效算法 ,并且详细分析了牛顿估值器的性能。研究证明 ,对于牛顿法 ,(η,β)是以三次方律收敛于真值 (η,β)的。模拟结果表明 ,当输出信噪比 ( SNR) o≥ 15 d B时 ,估计量的均方误差 ( MSE)达到Cramer- Rao界     

基于Poisson模型的湍流退化图像多帧迭代复原算法

随着航天空间技术的发展，空中目标的成像探测研究越来越重要。受大气湍流的干扰，观测到的目标图像是严重模糊的。为了从观察到的多帧含噪的湍流退化图像中将目标原图像有效地恢复出来，本文提出了一种新颖的基于图像统计模型的图像复原算法。跟据图像Poisson概率模型建立了有关多帧图像数据的对数似然函数，通过极大化该对数似然函数，推导出了目标图像及各帧图像点扩展函数的迭代求解关系。同时。将点扩展函数的支持域等先验条件有效地加入到迭代计算过程中，以便快速地利用迭代技术将目标图像和各帧点扩展函数估计出来。该算法能用少数帧图像极大程度地恢复出目标图像。为了验证本文算法的恢复效果和可靠性，对在强噪声污染条件下的湍流退化图像进行了恢复实验，实验结果表明本文算法对空中目标湍流退化图像的复原是非常有效的。     

日地系统拉格朗日点航天器编队飞行现状与关键技术

深空探测可以帮助人类研究太阳系及宇宙的起源、演变和现状,进一步认识地球环境的形成和演变,认识空间现象和地球自然系统之间的关系,因而具有重大的科学与技术意义。由于日地系统拉格朗日点附近的航天器编队适宜进行深空观测等科学使命,所以日地系统拉格朗日点航天器编队飞行技术就成为深空探测的重要技术之一。本文通过分析美欧若干日地系统拉格朗日点编队飞行使命,介绍了该项技术的发展现状,分析了拉格朗日点在深空探测中的战略地位,总结了日地系统拉格朗日点编队飞行的关键技术,并对这些关键技术进行了分析。     

人工拉格朗日点附近的被动稳定飞行

利用太阳帆能在三体问题中实现人工拉格朗日点,人工拉格朗日点克服了经典拉格朗日点位置固定的缺点,研究人工拉格朗日点的被动控制对深空探测有重要的意义。理论上人工拉格朗日点都不稳定,研究表明在被动控制下存在某些人工拉格朗日点的稳定特性与稳定平衡点非常接近,在工程上可以认为稳定。被动控制可以通过设计太阳帆来实现,本文给出了被动稳定太阳帆的设计,在该设计下考虑轨道和姿态的耦合动力学方程。基于该耦合方程研究了人工拉格朗日点的稳定性。仿真结果表明被动太阳帆使得人工拉格朗日点稳定。     

一种新的最大似然三参数单站无源定位方法

在质点运动学原理无源定位的基础上 ,提出了利用角度、角速度和多普勒频率变化率 (三参数 )等观测量进行最大似然单站无源定位的方法 ,并且分析了它的定位精度问题 ,通过仿真试验证明这种定位算法具有定位精度高和收敛速度快的优点     

液体火箭发动机初始雾化液滴分布预测

在简要描述使用最大熵原理预测初始雾化液滴分布的基础上,发展了较传统方法具有更大收敛域的数值计算方法,建立了离心式喷嘴雾化特性研究实验台,使用激光相位粒子分析仪进行了雾化粒径分布研究,结果显示实验数据同使用最大熵原理预测的分布吻合性较好,在此基础上最后提出了在液体火箭发动机雾化粒径分布预测应用中的策略。     

基于预警卫星观测的弹道导弹运动状态估计算法

针对预警卫星仅有角度测量信息,目标运动可观测性很弱,而导致最大似然弹道估计条件病态严重的问题,提出基于提供目标状态估计和联合误差协方差的Levenberg-Marquardt算法的修正最大似然估计(MML)算法.利用预警卫星初始观测时刻的目标高度和速度等部分先验信息作为伪测量量,推导出导弹运动状态参数估计的修正最大似然算法.最后,对算法进行了Monte-Carlo仿真研究,仿真结果表明估计误差同理论误差边界相当,验证了估计算法的一致性和有效性.     

不同风速下海洋粗糙面散射系数的计算

在考虑风速的条件下,计算了海洋粗糙面的散射特性。用矩量法(MOM)计算了一维介质海洋粗糙面在Durden-Vesecky功率谱下的散射系数,由此获得了一定风速时的双站散射系数。仿真结果表明,计算值与文献数据非常吻合。由计算的不同风速下双站散射系数可知,风速对海洋粗糙面散射特性的影响较大。在一定的海拔高度上,散射角相同(除后向散射方向外)时,风速越大,散射就越强。     

《公差原则》标准的分析及应用——最大实体要求

根据《形状和位置公差》标准中的公差原则和公差要求规定及工程中的实际需要,对最大实体要求的概念、图样标注方法以及它们在工程中的应用范围进行较详细地论述。     

网络最大流与最小割集的矩阵算法

本文给出了解决运输问题为中心的一类特殊的线性规划问题的新的、简便的算法。网络最大流与最小割集的矩阵算法,不仅能解决许多这类问题,而且能使最小费用流、分配问题和运输问题容易通过计算机来实现。