基于线性调频波的有源对消隐身仿真及分析

有源对消隐身技术由于其适用性广、灵活主动及不破坏目标外形等特点而受到重视。针对其技术要求中的快速反应、延时较短的特点,提出了一种基于线性调频（LFM）波的对消系统方案。该方案对入射波采样后进行相位和频率的调制,然后直接转发,使其匹配滤波输出与原入射波的回波输出进行对消;探讨了有源对消技术的电磁学原理并以理想导电无限长圆柱为散射源,对平面波与柱面波的对消效果进行了仿真验证,得出不同视角、平面波与柱面波的夹角都会对对消效果产生影响的结论,且在两列波夹角为0°时达到最佳;推导了进行相位与频率调制的对消后信号输出公式,并利用MATLAB对其进行了仿真验证,结果表明,对消后输出信号峰值由时延脉宽之比决定,带宽对输出信号主峰的宽窄程度有直接影响。      

基于张量分解的动态Web服务推荐

在服务计算领域中,为了能够在大量具有相同功能的Web服务以及API等数据资源中选择适合用户的服务和接口,提出了服务推荐系统。当前常用的基于服务质量（QoS）的服务推荐系统所采用的模型假定服务的QoS值恒定不变,是一种由服务和用户的二元关系构成的二维静态模型。针对实际应用中,QoS是受到多种因素影响的变量这一问题,提出了一种可以描述多个影响QoS因素的张量模型,并利用张量分解算法来对服务推荐算法进行了改进。实验结果表明:提出的基于张量分解的服务推荐算法与6种现有算法相比较,预测服务的QoS值的绝对平均误差（MAE）不同程度地降低了20%~50%,并且所建模型能够描述更多的影响因素,从而可对服务进行动态推荐。      

动态测量数据的高保真容错Q-滤波算法

针对航天器遥测和跟踪数据非平稳、噪声干扰、数据散乱、野值多、真实信息往往被随机误差淹没等问题,提出一组新型滑动容错滤波算法,称Q-滤波容错算法。 采用原始数据滑动四分位滤波和滤波残差四分位过滤补偿相结合的方式,实现各种带野值、非平稳、强噪声干扰和超低信噪比的采样数据序列剔除野值、削弱扰动和提取信号。理论分析、仿真计算和飞行数据应用实例证实了该Q-滤波算法有强容错能力和提取采样数据本真变化的能力,可以从被噪声淹没和低信噪比的非平稳采样数据序列中或者在采样数据变化形态杂乱的情况下,高保真地准确提取测量对象的真实变化信息。     

多传感器多模型多尺度组合导航系统算法

多传感器组合导航系统是组合导航发展的方向之一。针对复杂环境,多模型自适应算法可以较好地解决模型及参数不确定的问题;而多尺度融合算法将基于模型的动态系统分析与具有统计特性的多尺度信号变换方法相结合,可有效提高系统的滤波精度。为此,文章将多模型估计与多尺度滤波算法相结合构成多模型多尺度滤波算法,该算法用于多组合导航系统后,经仿真验证,相对于多模型或单模型多尺度滤波算法,系统的滤波精度明显提高。     

光纤陀螺噪声对惯导系统精度影响的小波分析

针对当前典型光纤陀螺捷联惯导系统,研究了低动态条件下光纤陀螺输出信号的噪声特性,运用小波多尺度变换方法进行了噪声各频段分量对导航精度影响的深入研究及仿真分析,然后采用小波阈值去噪方法进行了实测数据滤波的有效性验证。结果表明,光纤陀螺噪声的低频段部分是影响导航定位误差的主要因素,而对陀螺高频段噪声的滤波措施对导航精度影响甚微。     

直接敏感地平的空天飞行器惯性/天文组合方法

传统的惯性/天文位置组合导航系统中,由于天文定位观测输出耦合了水平观测平台基准误差,往往存在系统噪声与量测噪声不完全独立的问题.针对此问题,分析了利用天文观测量修正惯性系下陀螺漂移的原理,提出了一种直接敏感地平进行天文解析定位及组合滤波的空天飞行器自主导航定位方案,并建立了相应的组合滤波模型.所提出的方法采用星敏感器和陀螺仪构造惯性基准,并在此基础上进行基于红外地平仪的天文定位解算,最后进行惯性/天文组合定位.该方案充分利用了星光敏感器在惯性系下姿态测量精度高的优点,并使惯性/天文组合定位滤波中状态噪声和观测噪声完全独立,仿真结果验证了该定位方法的有效性.     

航空推进系统性能寻优控制的系统模型

航空推进系统性能寻优控制是基于模型的控制技术,各部分采用的系统模型是其关键技术之一。根据性能寻优控制的原理,分析了系统模型选择的原则。详细描述了2部分核心模型：估计模型和性能优化模型。根据寻优控制实时计算的要求,给出了状态变量模型和稳态变量模型的线性化表达式,并介绍了工程实现时模型的使用方法。     

粒子滤波及其在航天器交会对接相对导航中的应用

在全面分析粒子滤波原理的基础上,提出一种改进高斯粒子滤波方法.该方法利用确定性采样滤波算法进行时间更新,替代高斯粒子滤波算法中的随机采样过程;另外,针对厚尾噪声情况,利用鲁棒统计方法对确定性采样滤波方法进行鲁棒性改进,并将其应用于所提出的改进高斯粒子滤波.将粒子滤波算法应用于交会对接相对导航问题,仿真结果表明,在多种测量噪声情况下,改进高斯粒子滤波较其他粒子滤波,能够在不过多损失估计精度的同时有效降低计算量.文中的研究成果为将粒子滤波应用于航天器导航问题提供了理论参考.     

基于变步长LMS算法的IMU信号降噪研究

针对遥测系统小型化惯性测量单元惯性敏感元件精度较低,随机噪声较大的情况,研究基于变步长LMS自适应滤波技术的IMU信号实时降噪问题。算法通过实时递推得到失调误差和输入信号的互相关系数估值,利用估值实现算法的变步长控制,克服了固定步长NLMS滤波在收敛速度、跟踪能力和稳态精度之间的矛盾,具有收敛速度快、稳态精度高、动态信号随机噪声抑制能力强的优点。实验表明,变步长LMS自适应滤波技术可有效降低IMU信号的随机噪声,为遥测系统测量精度的提高提供技术支撑。     

低成本无人机传感器配置方案的设计与仿真

以降低无人机制造成本为目标,在保证无人机安全自主飞行的前提下,提出了基于GPS和垂直陀螺、GPS和三轴速率陀螺及GPS和低成本惯性组件的3种低成本传感器配置方案,并针对每种方案在工程中遇到的问题,采用低通滤波、高通滤波和卡尔曼滤波等数据融合算法予以解决,最后在MATLAB平台下对每种传感器配置方案进行仿真验证.研究对比表明,对于自身稳定性较好的无人机,该3种传感器配置方案均能够实现姿态控制、高度控制、滚转控制以及航迹控制.