一种消除GPS模糊度相关性的新算法

 通过分析几种典型的整周模糊度去相关处理的方法 ,提出了一种简单快速消除GPS模糊度相关性的算法 ,介绍了算法中排序、整数LDLT 分解和模糊度筛选的处理过程 ,比较了该算法与其它算法性能上的差异 ,最后通过计算说明该算法的高效、可靠。     

舰舰导弹武器系统综合作战效能多因素模糊评估

讨论了目前舰舰导弹武器系统作战效能评估中的几点不足,提出了用多因素模糊评估的方法评估舰舰导弹武器系统的综合作战效能。首先,给出了多因素模糊评估模型,包括确定评估因素指标集和加权相对偏差距离最小法的评估步骤;其次,通过对具有典型意义的5种舰舰导弹武器系统的综合作战效能进行多因素模糊评估,给出了应用示例,并对评估模型进行了分析,得出结论。     

基于模糊理论的碟形飞行器复合控制分配策略

针对碟形飞行器变质量矩/推力矢量复合控制系统,研究了以输出误差和误差变化率为参考量及基于模糊理论的控制分配策略。仿真表明,这一设计能够实现两种控制方式的优势互补,达到了良好的控制性能。     

一种稳健的利用分布式小卫星获取宽域、高分辨SAR图像的方法

 传统星载合成孔径雷达(SAR)受最小天线面积条件的限制，其横向分辨率与测绘带宽度相矛盾，采用编队飞行的分布式小卫星SAR体制，可解决这一矛盾，即能够同时获得大测绘带、高分辨率的地面场景的SAR图像。主要研究如何在误差环境下抑制由小天线引入的多普勒模糊的信号处理方法。该方法利用子空间投影技术对导向矢量进行精确估计，在小卫星存在基线及其他误差时仍然能够稳健地恢复高分辨的二维SAR图像。     

应用Fuzzy ISODATA方法选择航空科研项目

 本文将Fuzzy ISODATA方法用于科研项目的选择,并结合中国航空发动机涡轮冷却专业的科研选题实例进行了定量分析。用Fuzzy ISODATA方法将14个备选项目按其对总目标的贡献值划分为3类。结果表明,该方法具有划分合理,结果直观,计算速度快便于对大量项目进行选择的优点。     

基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用

建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模.     

检测信号的温度补偿及线性化的计算机处理

微型计算机技术的迅猛发展，为检测技术的发展创造了条件。目前，在研究最大限度地提高现有检测系统的精确度、灵敏度、性价比、可靠性，扩大测量范围、缩小体积的同时，还应寻求检测技术的发展新途径。通过环境温度对传感器检测信号的补偿，计算机线性化处理方法，即可达到满足精度的要求。     

一种基于输出误差观测的冗余MEMS-IMU标定技术研究

针对传统六位置标定存在标定步骤复杂、标定时间长等问题，同时随着MEMS器件冗余数目增加和冗余配置结构复杂化，利用分立标定技术实现器件误差参数辨识的难度进一步增大，且不同配置结构所采用的标定方法存在通用性较差的问题。因此提出了一种基于Kalman滤波的冗余MEMS-IMU分立标定方案。该方案首先采用小角度建模法实现安装误差的精确建模；然后针对直接以转台三轴角速率为观测值，导致部分状态量不可观的问题，提出了以器件的输出误差值作为观测量、以器件误差参数作为状态量设计Kalman滤波器；最后设计了高精度三轴转台转位编排方式，并利用四陀螺冗余结构进行标定仿真试验。仿真结果表明：该标定方法与六位置标定方案相比，标定精度平均提高了11.37%，可实现MEMS器件误差参数的快速辨识，对实际工程实践具有一定参考价值。     

自组织模糊CMAC神经网络及其非线性系统辨识

 针对CMAC的特点,提出了联想度的概念,并由此设计了一种自组织模糊 CMAC神经网络( SOFC-MAC)及其学习算法,证明了SOFCMAC能以任意精度对非线性特性一致逼近。该网络具有学习速度快,逼近精度高及局部泛化能力等特点。歼击机系统特征模型辨识仿真验证表明了该方法的有效性。     

汽车尾气分析仪中的大气压力补偿技术

控制汽车尾气量的增加,是减少汽车废气污染改善人类生活环境的重要措施。汽车尾气分析仪主要是通过检测汽车尾气中不同气体的含量,以达到合理控制的目的。在对气体浓度的检测中,大气压力的影响不能忽视。本文围绕这个问题,详细讨论了大气压力影响的补偿方法。