地球同步轨道SAR曲线轨迹模型和成像算法研究

由于地球同步轨道合成孔径雷达(GEO SAR)轨道高度高,地球自转对其影响较为严重,其相对地球的运动变得更为复杂,低轨SAR中的直线轨迹模型已不能精确逼近其真实成像几何,基于该模型推导的成像算法也不再适用。针对这一问题,本文首先根据GEO SAR平台的运动特点,使用高阶逼近模型建立了适用于GEO SAR长合成孔径时间的斜距方程,并结合级数反演法,推导出该斜距方程下的二维频谱高阶近似表达式。在此基础上提出了一种二维频域成像算法并分析了其运算量。该算法所有操作都由快速傅里叶变换和相位点乘完成,具有较高的效率。点目标仿真结果表明本文斜距方程精度较高,该算法能实现GEO SAR全孔径高精度成像。     

Numerical orbit integration based on Lie series with use of parallel computing techniques

This article outlines necessary steps to perform numerical orbit integrations based on a Lie series approach. Its implementation requires an efficient evaluation of resulting series coefficients. As an example we treat the classical main problem in satellite orbit calculation (_J2$J_2$ only) and the case of a 4×4$4\times 4$-gravity field. All calculations were performed in very high precision with up to 100 significant digits. In comparison to independent third party computations this approach led to superior results referring to the verifiable constancy of various integrals of motion. To achieve a performance similar to classical numerical integrations in terms of acceptable computing time, at least for non-Keplerian motion problems, we exploited parallel computing capabilities. For our examples, run times were improved by several orders of magnitude, depending on the actual chosen precision level (up to a factor of 50,000 in case of double precision). Here we present the mathematical framework of the proposed orbital integration scheme as well as the work flow for its application in a multi-core, parallel computing environment.     

基于级数反演法的变速运动SAR回波二维频域模拟算法

针对变速运动平台,提出了一种基于级数反演法的SAR回波模拟二维频域的算法。建立了变速运动模式SAR的几何模型,利用级数反演法,得到了较为准确的信号2维频谱表达式,并对由变速运动引入的大场景空变性进行了分析,给出了空变性相位误差补偿因子,实现了回波信号的精确仿真。分析表明该算法能够在保证较高的相位精度情况下大大的提高SAR回波的仿真速度。仿真结果证明了该算法的有效性。     

奇异谱分析在故障时间序列分析中的应用

由于日益增长的飞行安全和飞机维护质量需求,飞机使用可靠性已经成为一个重要的研究领域。从某航空公司波音737飞机使用过程中现场所记录的18年的故障数据出发,应用奇异谱分析（SSA）方法,对故障时间序列进行了建模和预测,进一步以预测结果的均方根误差（RMSE）最小为优化目标对SSA模型参数进行了优选。在此基础上,提出了一种更为广泛的模型组合方法和实现算法,这种方法采用不同的时间序列模型来构造SSA分解出的趋势、周期和残差等成分。通过与三次指数平滑（Holt-Winters）、自回归移动平均（ARIMA）2种时间序列模型的实验结果对比,SSA及其参数优选和模型组合方法在故障时间序列分析中具有更好的拟合和预测精度。      

基于多小波的Volterra级数非定常气动力建模方法

非定常气动力建模除了要准确描述气动力的非定常特性,还要反映其非线性特性。Volterra级数因为对系统非线性具有很强的描述能力正日益受到重视。一阶Volterra核只能表达线性特性,要建立反映非线性特性的非定常气动力模型,需要引入二阶核甚至更高阶核的影响。高阶Volterra核辨识的主要困难在于待辨识参数的数量随着核阶次的增加而呈指数增加导致计算难度急剧加大,即出现所谓维数灾难问题。以一种分段二次多小波为基函数将Volterra核展开,求解一个高维病态方程组来计算展开系数,利用小波的多分辨分析在时间和频率两个维度的分解特性将方程降维,最终将问题转化为求解一个低维方程组得到稳定解。通过NACA0012翼型在马赫数0.8下作沉浮运动时,升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数的二阶核和三阶核的辨识构建非定常气动力模型,然后由此计算不同减缩频率下的气动力并与CFD结果进行比较,验证了Volterra级数对非线性非定常气动力的描述能力和多小波处理方法的有效性。     

容错航空蓄电池电源及其均衡管理

航空蓄电池在实际使用中会出现电池性能衰退与退化速率不一致,电池组容量与使用寿命降低,甚至可能出现严重的安全事故。针对电池单体不一致性和故障隔离问题,提出一种蓄电池电源系统容错体系结构和分级容错控制策略,提出基于电池单体动态重构的主动均衡管理新方法,设计基于"冒泡沉底（BS）择优上岗"的电池单体实时动态重构策略。开发容错航空镍镉电池电源原理样机,给出系统实验性能分析,实验结果表明所提出的系统技术方案可行有效,能够快速隔离故障失效电池单体,明显改善电池不一致性,提高了电池组容量利用率和剩余使用寿命。     

高阶线性比例制导系统脱靶量幂级数解

脱靶量是导弹制导系统设计和评估的重要指标,对于一阶环节线性比例制导系统,可以得到脱靶量的解析解,而对于更接近实际的高阶制导系统一般得不到解析解,通常由直接仿真或伴随仿真获得;研究了高阶线性比例制导系统脱靶量的幂级数解,为脱靶量的解算提供一种新的手段。首先,构造伴随系统,假设伴随系统的解为幂级数与指数函数乘积的形式;然后,利用幂级数法给出了脱靶量的幂级数解的系数递推关系;进一步严格证明了脱靶量幂级数解的收敛性;最后针对一阶环节和高阶二项式环节等特殊制导系统,通过选取适当的指数衰减参数,得到了幂级数解系数简化的递推关系,并且一阶环节制导系统的幂级数解和解析解是一致的。在计算脱靶量时,实际用到的是脱靶量幂级数部分和,而部分和项数的确定依赖于指数衰减参数。因此,还分析了指数衰减参数对幂级数解部分和的收敛速度的影响,并给出了指数衰减参数与部分和项数的选取方法,为幂级数解的应用奠定了基础。     

基于模型预测控制的非线性飞行控制系统研究

应用泰勒级数展开方法设计了飞行器六自由度非线性模型预测控制器.通过对控制向量和输出向量的有限泰勒级数展开,确定闭环形式的控制输入.仿真结果表明:该方法能够适应控制项不完全或缺少控制项的病态情况,适当选择控制器的泰勒展开阶数可得到最优的控制结果,所设计的模型预测控制器具有很好的跟踪效果.     

非线性时间序列在卫星通信网络数据预测中的研究

卫星通信网络数据预测在卫星通信系统中起着重要的作用,是系统建模的主要研究内容之一。由于卫星通信网络数据的非平稳性和不可预知因素的影响,决定了应采用非线性时间序列建模方法来分析、预测。在分析通信网络数据的基础上,建立卫星通信网络数据的ARIMA模型,在确定预测模型的阶和进行参数估计后,给出不同预测步数条件下的通信网络数据流量的预测,并进行了仿真对比实验。仿真结果表明,该模型在预测步数较小的情况下,预测误差在4％左右,具有良好的预测精度,为卫星通信网络数据流量的预测、异常检测和网络负载预测的应用奠定了坚实的基础。     

基于相似匹配的液体火箭发动机故障模式挖掘

将时间序列相似性匹配方法引入到液体火箭发动机故障模式挖掘中。针对发动机试车数据的特点,提出了一种基于序变换的时间序列相似匹配算法。该算法具有对时间序列幅值和持续时间不敏感、抗噪声能力强等优点。对某型液体火箭发动机故障数据的相似匹配实验表明：该算法能够为液体火箭发动机的故障检测和诊断提供较好的技术支持。