锥体目标空间进动特性分析及其参数提取

空间进动是弹道导弹中段飞行过程中锥体目标特有的运动特性，本文首先建立了锥体目标空间进动数学模型，给出了姿态角与空间进动参数的关系式，并利用进动参数获取了反映目标质量分布特性的惯量比。然后通过对目标RCS回波数据进行多项式拟合，估计进动参数，以此为雷达目标识别提供新的技术思路。仿真实验结果表明本文提出的算法能够有效估计出目标的进动角。     

全姿态动调陀螺定北仪研究

介绍一种全姿态定北装置，它以动调陀螺仪和加速度计为测量元件，利用正切法双轴测速定北和重力加速度信息，进行全姿态方位角计算，采用浮点片TMS320C32数字信号处理器（DSP）进行计算和控制，提高了系统的运算精度和速度，可快速自动准确测出真北方位角，着重讨论基于DSP的动调陀螺定北仪的原理，信号处理和误差分析，以及与人工调平定北仪的比较。     

压电智能结构传感器/作动器位置优化研究

研究压电主动结构振动控制当中传感器／作动器的位置优化问题。从系统的状态空间方程出发，在系统可控性、可观性Grammian矩阵特征值的基础上来描述性能指标，以控制能量最小化和传感能量最大化作为优化目标，利用遗传算法（GE）进行优化计算，计算过程中对传感器／作动器的位置采用二进制编码加以描述。通过对一压电板结构的仿真计算对该方法进行了验证，优化计算结果与枚举法结果完全相符，从而证明了方法的有效性。     

八作动器隔振平台的通道耦合分析及解耦控制

分析一种对称结构的八作动器隔振平台的通道耦合特性。分析表明由于结构对称，当有效载荷质心位于平台纵轴的延长线上，且有效载荷的惯性主轴与平台对称轴平行时，平台可分解成两个独立的单自由度系统和两个2阶耦合子系统。利用矩阵同时对角化方法对平台的2阶耦合子系统进一步解耦，仿真结果显示解耦控制能够衰减被动隔振的谐振峰，改进平台的隔振性能。     

磁悬浮控制力矩陀螺动框架效应的FXLMS自适应精确补偿控制方法仿真研究

在磁悬浮控制力矩陀螺（CMG）中，框架运动对磁悬浮转子支承系统的扰动可以采用角速率前馈加以补偿，但前馈系数固定时的补偿精度受磁轴承系统模型误差影响而显著下降。为了提高补偿精度，本文针对MIMO磁悬浮转子系统，提出一种基于FXLMS（filtered-X least mean square）算法的自适应前馈方法，采用梯度估计和最速下降策略推导前馈权值更新算法，并根据算法收敛性和收敛速度设计收敛因子和权初值。仿真结果表明，该方法收敛速度快，抗噪声能力强，相同模型误差情况下使转子的动框架位移降低到固定特性前馈时的20％，大幅度提高了动框架前馈补偿精度，有利于进一步提高磁悬浮CMG的力矩输出精度。     

采用共位配置的分布式压电敏感器和致动器的挠性结构振动控制

研究采用共位配置的分布式压电敏感器和致动器的挠性悬臂梁的振动控制问题，其中敏感器由压电聚乙二烯氟化物薄膜（PVDF）制成，致动器由压电陶瓷（PZT）或PVDF制成。本文首先建立系统的模型，设计了一种线性反馈控制方案，并应用无穷维空间的LaSalle不变原理，证明了相应闭环系统的渐近稳定性。     

用MTI多普勒处理机时无载波雷达信号的设计

具有反馈延时电路的多普勒处理器能够产生图钉状距离－速度分辨函数，该分辨函数是通过对由大量编码信号组成的无载波雷达信号进行处理而得到的。如果每一个编码信号都是具有一个主瓣而无时间副瓣的相关函数，那第只要对回波信号中的两个编码信号进行处理，动目标显示器（ＭＴＩ）多普勒处理器就产生图钉状距离－距离分辨函数，事实上ＭＴＩ多普勒处理器就是双脉冲相消电路的推广。当从固定目标或动目标反回信号的脉冲间隔时间与ＭＴ     

合成孔径雷达与动目标检测

在合成孔径雷达（ＳＡＲ）中，雷达与目标之间相对运动的精确知识是相干处理回波形成高方位分辨率图像的基础。因此，在ＳＡＲ中，对未知运动目标的检测和成像成为一个重要而困难的研究课题。本文较详细地阐述了ＳＡＲ中进行动目标检测的若干方法，包括反射率频移法、多视图像位移法和多天线多通道处理技术。还论述了动目标的定位和速率的估值等问题。     

一种新的动基座快速传递对准方案及其仿真研究

针对捷联惯导系统的动基座初始对准问题,提出了一种新的动基座快速传递对准方案。该方案采用速度 姿态变化量匹配,直接对主、子惯导导航坐标系之间的失准角进行估计,可以使航向失准角快速收敛。通过仿真,研究了注入噪声和测量噪声水平、机动运动强度和幅度、复合机动运动、载机运动方向等六个因素对对准性能的影响。结果表明:其对准性能取决于水平失准角的估计精度和速度;失准角的估计精度和速度与注入噪声水平和测量噪声水平、机动运动的强度和幅度有关;复合机动运动对对准性能有正反两方面的影响。     

基于统计参数分析和RBF网络的动调陀螺故障诊断方法

针对动调陀螺故障振动信号的特点,提出了一种基于振动统计参数分析和神经网络的动调陀螺故障诊断方法.该方法通过计算原始振动信号的一组统计参数作为表征故障的特征信息,以此作为RBF神经网络的输入参数来学习并识别陀螺故障.实验结果表明,采用对统计参数的计算能够简单、有效地提取陀螺故障特征信息;运用神经网络进行故障诊断建模,使诊断具有自适应、自学习的能力,诊断结果更加可靠.