子空间辨识方法的改进

针对现代航空发动机的自适应控制和故障监控领域建立物理意义明确的系统动态模型的需要，基于数字子空间状态空间系统辨识（N4SID）方法，提出并推导了指定状态为量的子空间辨识方法，并在某些双转子涡喷发动机气动热力学模型上进行了仿真实验，说明通过指定状态变量的子空间辨识方法可以得到较好的辨识结果。     

自适应滤波抑制电子设备窄带干扰的研究

针对电子设备内部、外部普遍存在的窄带干扰问题,提出了采用自适应滤波的手段抑制这种干扰信号的设想,分析了其抑制扩频信号多窄带干扰的性能,并对其做出了理论论证。     

基于正交函数的神经网络色谱曲线自适应在线滤波和压缩

由于正交基函数神经网络采用Givens正交学习算法，不是迭代算法，因而速度快，加之其无初始权值选择问题，不会陷入局部极小，所以本文选择此神经网络用于色谱数据的自适应在线滤波和压缩。实验结果表明，本方法滤波效果好，压缩比高，可实时完成，非常适用于色谱数据的在线处理需要。     

实现机翼前缘形状连续变化柔性机构的拓扑优化

 为了实现自适应机翼表面的连续准确变化和结构轻量化，将分布式柔性机构引入到机翼形状变化结构设计中。基于SIMP密度 刚度插值模型，以实际位移与目标位移之间的偏差最小为目标，建立了实现机翼前缘形状连续变化柔性机构的拓扑优化模型，采用Matlab编程对柔性机构进行了优化设计,并对不同参数变化的影响进行了讨论,最后使用Ansys9.0对其中一个优化结果进行了机构的仿真分析。研究结果表明：该机构可实现机翼前端0~8.14°的变化；不同的体积分数、驱动位置、权重因子将对优化结果产生不同程度的影响，从而证明了用分布式柔性机构实现机翼前缘连续形变的可行性和设计方法的有效性。     

探地雷达中目标的自适应检测与跟踪

提出了一种自适应α-β滤波算法，该算法可用于探地雷达对路面结构的自适应检测与分层。仿真实验的结果证明了算法的有效性。     

抗差自适应分步滤波算法在PPP/INS组合导航中的应用

针对常规抗差自适应滤波算法在PPP/INS组合导航应用中存在难以准确识别和分离观测粗差及运动异常对定位结果影响的问题，基于分类因子自适应滤波原理,提出了一种抗差自适应分步滤波算法。该算法首先执行第一步滤波,对状态模型异常信息进行隔离，仅对观测粗差进行诊断和抗差处理；然后在第一步滤波的基础上，执行第二步滤波，对状态模型异常进行诊断和自适应处理。算法分析表明，抗差自适应分步滤波算法可以准确地识别和分离观测粗差和运动异常扰动。实验结果表明，抗差自适应分步滤波算法能够进一步增强滤波算法抵抗观测粗差和运动异常扰动对滤波结果的影响，提高PPP/INS组合导航系统定位结果的稳定性和可靠性。     

基于自适应滤波的PCM／FSK软件解调方法

提出了一种新的PCM／FSK数字信号解调方法。通过采用最小均方误差自适应滤波算法，跟踪信号的单一频率，分析输出信号的包络，实现PCM／FSK信号的解调。详细介绍了此种解调方法的基本原理及实现过程，分析了影响解调性能的因素。计算机仿真结果表明，此方法比差分解调性能优越，抗干扰能力强，便于软件编程及DSP器件实现，具有一定的应用价值。     

基于改进UKF的组合导航系统航向角估计方法研究

为满足运载体长航时、高精度的导航需求,解决系统可观测性弱导致的航向角易发散的问题,提出了一种基于MEMS非线性组合导航系统的用于提高航向角估计精度的算法。通过采用单天线GNSS航向角作为量测量进行航向约束,解决了MEMS-SINS/GNSS姿态估计中航向角可观测性弱、估计值收敛差的问题;通过转弯判断规则和常规无迹卡尔曼滤波改进算法,抑制了偏流角对系统估计精度的影响。仿真结果表明,该算法有效地抑制了航向角估计精度差的问题,水平姿态精度达到0.01°,航向角精度达到0.1°,提高了系统的导航精度及可靠性。     

三维Euler方程非结构自适应网格投影和光顺技术研究

研究了三维Euler方程非结构自适应网格的投影和光顺技术.以ONERA M6机翼为计算模型,非结构网格为计算网格,守恒变量的范数为自适应加密准则,对采用一般自适应计算策略得到的网格和数值结果进行了分析,并发展了一种考虑网格投影和光顺的自适应计算策略.数值试验结果表明:通过对自适应所生成网格的投影与光顺,实现了自适应计算过程中的几何保真性,获得了相对光滑的压力分布曲线.     

无人机飞行控制技术初探

简要回顾了无人机飞行控制系统经典设计方法,然后着重论述了无人机飞行控制技术的最新研究成果,包括非线性动态逆控制、自适应反推控制等现代控制技术及包含神经网络PID控制、神经网络自适应控制在内的智能控制技术,最后对其作了总结。