基于轨道角动量的电磁涡旋SAR成像新方法

为研究电磁涡旋波在合成孔径雷达(SAR)领域的应用潜力,验证电磁涡旋SAR成像的可行性,将电磁涡旋与合成孔径雷达模型结合,通过使用单一模式的轨道角动量,用合成孔径原理实现方位聚焦。给出了基于电磁涡旋的SAR几何模型和回波信号模型,并提出了适用于电磁涡旋SAR的改进chirp-scaling(CS)成像算法。通过点目标仿真分析,验证了所提成像算法的有效性。该方法可为SAR系统新体制设计及雷达的研究提供参考。     

不同迎角下脊形前体绕流数值模拟研究

脊形前体有较强的背风涡流场,不同的前体形状对前体涡流场和气动力有很大的影响。本文针对脊形前体飞行器大迎角湍流大分离流动计算的困难,采用IDDES混合湍流模型,以及与之匹配的非定常算法,研究了不同来流迎角下脊形前体的气动特性,以及背风涡非定常演化、破裂的细致流动结构。选取了不同脊形角,以及不同上、下高宽比的脊形前体进行计算。计算结果表明,在迎角较小时,随着迎角的增大,前体主涡会逐渐增强,在迎角较大时,前体主涡破裂;在相同迎角下,脊形角较小时,前体涡较强,涡升力也更大;对于相同脊形角的前体,当上半截面高宽比较小时,前体主涡强度较大,前体涡破裂临界迎角较小,即会提前破裂。     

基于AFI混合聚类算法的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号标记数据量小、故障模式多样的现状，提出了一种基于AFI混合聚类算法的半监督式轴承振动信号故障诊断方法。利用小波包分解方法提取了信号的能量特征谱，并通过主成分分析方法增强了信号的特征；参考迭代自组织数据分析的“分裂”和“合并”的思想，为人工鱼群算法中的个体鱼增加了“分裂进化”和“合并进化”行为；采用模糊C均值方法定义了隶属度矩阵和目标函数，并利用改进的人工鱼群算法，迭代搜寻了目标函数的全局最优解，得到了各故障模式的聚类中心；通过计算测试数据的最近邻聚类中心，实现了故障模式识别。结果表明，该方法无需指定聚类簇数，能在标记数据量小的情况下完成训练，较同类方法表现出了更优的故障模式识别性能。     

多状态空间信息网络拓扑生成优化算法

依据空间信息网络（SIN）高动态性的特点，并考虑卫星工作的多状态特性，兼顾星间通信时延和拓扑抗毁性的要求，研究了多状态下空间信息网络拓扑生成及动态优化的问题。根据卫星星座的周期性，建立了一种卫星网络的拓扑周期表。综合卫星的可视性和连接度等约束条件，以网络平均和最大时延作为通信性能的优化目标，建立拓扑的多目标优化模型。提出一种改进的多目标模拟退火（IMOSA）算法，求解全局时延最优的卫星拓扑，并在考虑多状态情况下对链路进行优化，以满足网络高动态性。最后基于具有66颗低轨（LEO）的铱星星座进行仿真，研究表明：针对多状态条件下的铱星星座，该算法最大化减小了通信时延，得到抗毁性良好的拓扑结构，通信性能较之原有静态拓扑明显得到改善。     

基于激光反射层析法的换能器声场测量技术及仿真研究

换能器的辐射声场分布能够直接反映出换能器声学性能的好坏，若不能精确测量出换能器的辐射声场，则会对换能器的诊断和评估造成严重影响。从理论仿真的角度出发，推导了运用激光反射层析法重建换能器辐射声场的理论公式，着重利用推导出的理论公式对激光反射层析法进行了仿真计算。结果表明激光反射层析法能够精确地重建出换能器的辐射声场分布及声场中的声压量值，这为换能器的声场重建及声压测量提供了一种可行的方法。     

一种基于虚拟页地址映射的NAND Flash管理算法

本文提出了一种基于虚拟页地址映射的NAND Flash管理算法.该算法通过定义坏块表、对应表等结构，以及设计的坏块替换策略和虚拟页地址到实际物理页地址的转换算法，实现上层软件采用虚拟地址对NAND Flash的无坏块连续页地址访问.该算法是一种高效的地址映射算法，能高效地对数据进行索引，占用SRAM空间较少，使系统达到高性能，并使得闪存使用的更加稳定持久.     

基于改进粒子群优化模糊控制的MPPT算法研究

在光照强度和温度变化时,常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法难以快速准确地跟踪光伏系统最大功率点。针对此问题,设计了一种改进粒子群优化算法(PSO)的模糊控制器。首先,依据常规MPPT特性,设计了一种带调整因子的模糊控制算法以快速收敛到最大功率点；然后,采用参数自适应PSO对设计的模糊控制器调整因子进行动态优化。仿真结果表明:所设计的参数自适应PSO优化模糊控制器能快速准确地跟踪最大功率点,保证了MPPT的动态响应速度和稳态精度,提高了光伏系统的工作效率。     

存在干扰下的无人机中继站波束成形算法

无人机(UAV)通信具有部署快、使用灵活、通信质量好等优点,在无线通信领域具有广阔的应用前景。采用UAV作为中继站构成的增强型卫星通信网络经常受到各种干扰的影响,导致其性能急剧下降。以信干噪比(SINR)最大化为准则,UAV中继站发射功率满足要求为约束条件的优化问题的基础上,提出了一种基于最大瑞利熵的波束成形(BF)算法,得出最优权矢量。为了降低BF算法的实现复杂度,进一步提出了一种基于迫零(ZF)的次优BF算法。计算机仿真验证了这2种BF算法的有效性。     

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

一种圆锥运动条件下的等效旋转矢量算法研究

传统旋转矢量姿态算法一般采用陀螺的角增量信号来构造积分算法,当应用于输出为角速率的光纤陀螺捷联系统时,通过角速率提取角增量,算法会损失一定精度。提出了一种以陀螺角速率信号与角增量信号同时作为输入的改进旋转矢量姿态算法,进一步补偿了圆锥误差,提高了计算精度。仿真结果表明,该算法与传统二子样算法相比较,计算量相当,姿态精度、速度精度、位置精度有大幅度的提升。