高速飞行器热结构工作时变模态参数辨识

高速飞行器由于其很高的飞行速度而无可避免地受到气动加热作用的影响,进而引起结构特性的时变。采用理论或有限元方法(FEM)进行数值分析,难以获取反映结构在飞行(工作)状态下的真实模态参数。通过辨识获取高速飞行器热环境下的时变结构模态参数是一项十分具有挑战性的任务。针对此问题,引入参数化时频域的最大似然方法,对气动加热作用下的高速飞行器升力面结构的时变模态参数进行了辨识。通过模拟真实飞行状态的数值算例研究,说明参数化时频域的最大似然方法能够很好地辨识出低信噪比(SNR)情况下的模态频率和模态振型,验证了参数化时频域最大似然方法适用于具有显著时变特征的高速飞行器热结构的时变结构模态参数辨识,可为将来相关的工程研究和应用提供良好的理论支持。     

基于偏最小二乘回归分析的装备研制费用估算方法及应用

介绍了寿命周期费用的概念以及各阶段分布情况;针对经典回归分析的不足,采用偏最小二乘回归分析对某装备样本数据进行分析建模;建立了研制费用与几个相关指标的回归方程,并将估算结果与经典的回归分析进行对比,验证模型的合理性。该模型能较好地反映了费用与各指标之间的关系,对后续寿命周期费用的分析与控制有一定的意义。     

静止单站纯方位目标航向估计及仿真研究

针对平面直角导航坐标系下匀速直航目标, 利用静止单站测得目标方位序 列, 基于纯方位目标运动分析(BO-TMA)理论, 采用拟线性处理方法, 对目标航向进行 递推式估计。通过多次仿真实验,研究了不同初始条件对目标航向估计性能的影响。该 方法要求简单,便于实现,所得结论为水下隐蔽单站仅利用目标方位信息快速判断敌方 运动态势及作战决策提供了参考。     

Distributed state estimation for heterogeneous mobile sensor networks with stochastic observation loss

The problem of distributed fusion and random observation loss for mobile sensor networks is investigated herein. In view of the fact that the measured values, sampling frequency and noise of various sensors are different, the observation model of a heterogeneous network is constructed. A binary random variable is introduced to describe the drop of observation component and the topology switching problem caused by complete observation loss is also considered. A cubature information filtering algo...     

Interplanetary shocks and sudden impulses during solar maximum (2000) and solar minimum (1995–1996)

In this work a study is performed on the correlation between fast forward interplanetary shock parameters at 1 Astronomical Unit and sudden impulse (SI) amplitudes in the H-component of the geomagnetic field, for periods of solar activity maximum (year 2000) and minimum (year 1995–1996). Solar wind temperature, density and speed, and total magnetic field, were taken to calculate the static pressures (thermal and magnetic) both in the upstream and downstream sides of the shocks. The variations of the solar wind parameters and pressures were then correlated with SI amplitudes. The solar wind speed variations presented good correlations with sudden impulses, with correlation coefficients larger than 0.70 both in solar maximum and solar minimum, whereas the solar wind density presented very low correlation. The parameter better correlated with SI was the square root dynamic pressure variation, showing a larger correlation during solar maximum (r = 0.82) than during solar minimum (r = 0.77). The correlations of SI with square root thermal and magnetic pressure were smaller than with the dynamic pressure, but they also present a good correlation, with r > 0.70 during both solar maximum and minimum. Multiple linear correlation analysis of SI in terms of the three pressure terms have shown that 78% and 85% of the variance in SI during solar maximum and minimum, respectively, are explained by the three pressure variations. Average sudden impulse amplitude was 25 nT during solar maximum and 21 nT during solar minimum, while average square root dynamic pressure variation is 1.20 and 0.86 nPa^1/2 during solar maximum and minimum, respectively. Thus on average, fast forward interplanetary shocks are 33% stronger during solar maximum than during solar minimum, and the magnetospheric SI response has amplitude 20% higher during solar maximum than during solar minimum. A comparison with theoretical predictions (Tsyganenko’s model corrected by Earth’s induced currents) of the coefficient of sudden impulse change with solar wind dynamic pressure variation showed excellent agreement, with values around 17 nT/nPa^1/2.     

一般概率测度的核估计

在测度弱收敛的意义下，研究了一般概率测度μ的核估计μn，得到了它的渐近无偏性、强相合性及在给定条件下的收敛速度。     

机翼重量分配方法在轻型飞机中的应用

针对目前飞机初始设计阶段的机翼重量估算公式变量较多，条件限制因素较复杂的情况，提出了一种按照机翼重量分配来估算重量的方法。把机翼重量分配到：承弯结构、承剪结构、分布气动载荷结构、起落架影响结构、前后缘结构、襟副翼机构，燃油影响结构、以及其它附属结构。此方法已经在大型飞机的机翼重量估算上取得了良好的效果。通过与一系列常用机翼重量估算公式的对比分析，并且利用已知的10种轻型飞机完成了算例，结果证明此方法有很强的适应性。     

基于卫星观测数据的弹道导弹初始状态估计

利用卫星探测数据对大气层外飞行的弹道导弹弹道进行估计。在极大似然估计中,由于卫星探测导弹运动的可观测性较差,使初始点估计变得十分病态,传统的Gauss Newton迭代算法不再适用,而采用较为复杂Levenberg Marquardt算法,分别对单颗卫星和两颗卫星的情况进行了Monte Carlo仿真,得到了各自的归一化残差测量误差(代价函数),结果表明该算法有效。     

基于粒子群算法的多波位高度估计方法

为解决雷达斜视模式下对目标区域的高度估计问题,提出了一种基于粒子群算法的多波位高度估计方法。利用粒子群优化算法建立约束条件和目标函数,通过多次迭代使目标函数趋于一个最优值,同时得到高度的最优解。利用粒子群优化算法求解多波位测高方程组可减小方程组近似处理误差。此外,利用粒子群优化算法可随时更改波位数目,增强了该测高方法使用的灵活性,有效提高了高度估计精度。通过理论仿真和实测数据仿真分析,验证了粒子群优化算法在求解多波位测高方程组时的有效性。结果表明:该方法具有较高的高度估计精度。     

一种多尺度稀疏极化敏感阵列及其DOA估计方法

针对单个电磁矢量传感器(SS-EMVS)的孔径受限和传统稀疏阵列无法提供目标极化信息的问题,结合分离式电磁矢量传感器和稀疏阵列,提出了一种由SS-EMVS组成的多尺度稀疏极化敏感阵列。该阵列的阵列单元为1个完整的分离式电磁矢量传感器,沿y轴分布,整个阵列按阵元间距分为2个均匀子阵,而且这2个阵元间距都可以大于入射信号的半波长,从而构造一个多尺度稀疏极化敏感阵列以得到目标波达方向(DOA)的高精度估计值。该阵列结合了SS-EMVS可降低阵元互耦和稀疏阵列可扩大阵列孔径的优点,提高了目标DOA估计精度的同时降低了阵元互耦,并且对噪声也具备较好的鲁棒性。而在算法上,首先利用矢量叉积算法得到目标方向余弦的低精度无模糊估计值;其次根据2个子阵的空域旋转不变性得到目标方向余弦的高精度模糊估计值,针对这些方向余弦的估计值提出了一种多尺度解模糊算法,可得到目标方向余弦的高精度无模糊估计值;最后经过运算得到目标的高精度DOA的估计结果。仿真结果证明了所提阵列和算法的有效性。该阵列可应用于某些空间受限的实际应用场合中,如安装在飞行器上的传感器阵列,从而发挥电磁矢量传感器的单天线多分量的特点,也可以与MIMO雷达进行结合,借助极化信息提高雷达系统的检测性能和目标二维DOA的估计精度。