一种基于贝叶斯估计的高分辨目标定向新方法

提出一种高分辨方位估计新方法。它是建立在阵列输出信号和噪声参数联合后验概率密度基础上的空间谱估计。仿真结果表明,该方法具有以下几个显著的优点：①极高的空间分辨率和估计精度;②可解相干源;③低信噪比、少快拍数的情况下很有潜力;④可以估计不同方向目标源的能量;⑤具有较好的工程应用前景。该方法和ＭＵＳＩＣ方法的性能进行了比较并给出计算机仿真结果。     

飞机纵向高阶等效系统品质参数辨识研究

对飞机纵向高阶等效系统模型的可辨识性进行了分析,指出原有的辨识飞行品质参数方法存在的问题,并提出新的解决方案,即首先对原始模型进行转换,得到一组可辨识性强的模型,然后综合引用极大似然方法和Ｅｘｔｅｍｅ单变量寻优方法辨识新的模型及参数,最后利用双步ＱＲ分解技术求出与原始模型中的相对应的。物理意义明确的飞行品质参数,另外,针对现代主动控制飞机时间延迟τ较大的特点,提出了一种新的处理时间延迟环节ｅ＾－τ     

经验Bayes估计在距离测量中的应用研究

根据Ｂａｙｅｓ方法的基本思想,研究多组距离（长度）测试Ｂａｙｅｓ估计,推导出均值、方差未知时的距离（长度）、密集度检验所用公式。举例说明Ｂａｙｅｓ假设检验有关问题以及各种决策的期望损失,距离（长度）测量采用经验Ｂａｙｅｓ方法比较古典方法估值准确度高,置信区间小,将明显减少测量次数,缩短测试周期,提高测试质量。     

基于速度预测的导引律剩余时间估计

将分段线性逼近与迭代求解的思想扩展到对导弹的时变速度进行分段预测,给出了适用于反舰导弹速度时变情况的大前置角下比例导引律和偏置比例导引律的剩余时间估计算法。该算法在现有分段迭代算法的基础上,依据闭环形式的反舰导弹速度微分方程,分转弯平飞段和近似直线飞行段2种情况,对导弹未来速度的大小进行分段迭代预测并对剩余时间估计进行修正。算法中还给出了偏置比例导引律作用下近似直线飞行段剩余飞行航程的估计公式。仿真结果验证了本文算法的有效性。     

火箭结构估重与总体优化设计的数字化实现及应用

火箭新型号总体方案论证时,一般借鉴国内外相近规模和相同推进剂火箭的结构系数进行类比确定子级结构系数,按照比例系数分配贮箱和壳段等部段的质量,但该质量分配不能反映载荷对结构设计的影响,在细化迭代设计中易造成方案无法闭环,导致设计工作反复。为了加快总体方案论证,提出一种基于载荷的箭体结构快速估重方法,开发形成结构估重数字化模块并嵌入总体设计平台。应用案例表明,提出的数字化估重平台能够有效提高估重精度,同时显著缩短论证周期,兼具总体方案比较和优化、全箭质量管理等功能,能有效降低方案推翻重新设计的风险,在新型号总体方案论证中发挥了重要作用。     

液体火箭发动机环境因子的修正逆矩估计

对文献 [1]提出的适用于大样本失效数据的逆矩估计法进行修正 ,针对液体火箭发动机飞行及地面试车数据的特点 ,提出了其天地环境因子的修正逆矩估计方法。与现有方法相比 ,本文提出的方法更加适用于小样本失效数据情形下环境因子问题的研究。最后用数值例说明了该方法的应用     

计及随机噪声的频域多输入多输出模态参数识别

提出了一种计及随机噪声的多输入多输出频域模态参数识别方法。该方法基于连续时间域的频率响应函数有理分式模型,利用Forsythe正交多项式改善求解性态,属频域的极大似然类估计方法。在最小二乘估计的基础上,利用"先验"的随机噪声信息进行优化迭代的极大似然估计,得到更优的模态参数识别结果。根据Cramer Rao下界不等式,在几乎不增加计算量的情况下获得所识别结果的不确定性信息,提高了模态参数识别的可靠性。采用GARTEUR飞机模型作为仿真算例,对本算法进行了仿真验证。     

混合高斯测量噪声下的多模型滤波

就带有混合高斯测量噪声的离散时间系统 ,提出了一种简化的多模型滤波。理论分析证明该滤波方法用较少的计算量得到了与交互多模型滤波相同的估计性能。为满足应用要求 ,给出了该滤波器的数值鲁棒实现方法。一个关于仅有方位测量的制导例子验证了该滤波算法的有效性。     

一种时间欠采样实时频率和二维角估计方法

提出了用均匀平行线阵和阵元输出信号的时间延迟估计时间欠采样来波频率、方位角和仰角的方法.该算法在DFT波束空间使用PRO-ESPRIT方法,实现频率无模糊估计,完成来波信号频率和角度的估计.频率间接估计算法是先估计数字频率,然后用数字频率求模拟频率,其估计方差比直接估计算法的方差要小几个数量级.仿真实验表明了算法的有效性.     

基于流形结构重建的多目标气动优化算法

在多目标优化中,Pareto解集是一个分段连续的k维流形,这一规律被传统进化算法所忽略。本文提出了一种基于流形结构重建的多目标优化算法,首先利用流形结构重建方法完成解集分布从目标空间到设计空间的映射,建立解集的概率分布,并在目标空间中扩展流形结构,从而借助解集在目标空间的推进来指导优化算法的快速演化。数值算例表明本文算法对于具有不同特征的Pareto前沿具有很好的适应性,能够极大提高算法的收敛效率。多目标气动优化算例验证,本文算法相比于常规多目标进化算法能够减少约80%的计算量,极大程度缩短了气动设计的周期。