机载三通道SAR/GMTI性能分析及改进方法

在分析经典的三通道SAR(Synthetic Aperture Radar)地面动目标指示(GMTI,Ground Moving Target Indication)方法原理的基础上,提出一种较全面三通道SAR/GMTI性能评价方法.该方法同时考虑了载机存在速度误差、通道不匹配、杂波内部运动和系统噪声等主要误差因素,并分析了各种因素对系统性能的影响.经典的三通道SAR/GMTI方法存在的缺点是不能同时提高最大不模糊可检测速度、最小可检测速度和盲速指标的性能以满足系统设计的要求.给出了一种新的天线布置方案和动目标检测方法,改进的检测方法在不增加通道数的前提下,较好地解决了该问题,具有很好的实用性.最后通过计算机仿真验证了新方法的可行性.     

基于随机截尾数据下Weibull分布的参数极大似然估计与应用

对服从Weibull分布的随机截尾数据建立似然方程,给出形状参数和尺度参数的极大似然估计,通过参数极大似然估计对火箭发动机试车试验数据进行了可靠性评估分析,算例得到的形状参数估计值与实际工程应用的经验估计值十分接近。     

基于屏蔽数据的航空电源系统可靠性分析

当航空电源系统具有屏蔽寿命数据时,研究逆Weibull型部件可靠性的估计问题.利用Bayes方法和极大似然方法,给出了逆Weibull型部件可靠性的Bayes估计和极大似然估计.利用随机模拟方法对两种估计的结果进行了比较.     

冲击杂波下的MIMO雷达DOA估计方法

研究了对称α稳定分布(SαS)冲击杂波下的多输入多输出（MIMO）雷达目标波达方向（DOA）估计问题,分别提出基于分数低阶最小方差无畸变响应(FrMVDR)的MIMO雷达DOA估计算法和无穷范数归一化最小方差无畸变响应（Inf-MVDR)算法。FrMVDR算法,首先进行冲击杂波特征指数的估计,然后使MIMO雷达接收阵列的分数低阶输出功率最小,实现MIMO雷达的DOA估计。为了避免FrMVDR算法对杂波特征指数估计,提出Inf-MVDR算法,首先用无穷范数对接收信号进行归一化处理,使归一化后的阵列输出功率有界,继而采用传统MVDR算法进行DOA估计。计算机仿真验证了上述两种算法的有效性;同时仿真结果还表明在冲击杂波下,MIMO雷达的空间分集特性可显著提高DOA估计的精度。     

传递对准中载舰挠曲变形和杆臂效应一体化建模与仿真

 针对舰载机惯导系统大方位失准角传递对准的非线性问题,根据舰载机在载舰上的实际停放情况,引入舰载机标称坐标系,并综合考虑载舰挠曲变形和杆臂效应的影响,建立挠曲变形和杆臂效应加速度一体化模型,完善舰载机惯导系统大方位失准角传递对准线性化模型。采用“速度+角速度”组合匹配算法的滤波模型,对固定安装失准角和挠曲变形角进行了估计。结果表明,该模型在舰载机大方位失准角传递对准时可以满足对准精度和时间的要求。     

最小二乘支持向量回归机在发动机推力估计中的应用

实现直接推力控制的首要问题就是要估计出推力.基于最小二乘支持向量回归机提出了一种Wrapper算法进行特征选择,此算法不仅能降低计算的复杂度,而且能增强模型的泛化能力.另外,在对最小二乘支持向量回归机进行稀疏性建模的时候,用QR分解法代替传统的协方差法,增强了数值的稳定性.最后,推力估计器设计的应用实例,验证了本文提出的特征选择法和QR分解法进行稀疏性建模的可行性和实用性.      

固体火箭发动机的一种点火药量估算方法

针对传统经验公式估算点火药量存在的不足,从固相点火理论出发,推导得到固体发动机点火药量的计算公式.对不同配置的固体火箭发动机进行点火药量验算的结果表明,该公式估算的点火药量与发动机真实试验药量基本一致,估算精度明显优于传统经验公式,且公式通用性较好.      

改善三元子阵测距精度方法研究

在水声领域,三元子阵测距、目标运动分析(TMA)和匹配场处理(MFP)是被动噪声测距的3种主要技术。文中以三元子阵测距声呐为研究对象,从波束形成、相关系数处理、测向精度改进等方面讨论提高时延估计精度的方法,对工程应用具有一定的参考价值。     

基于MCIS技术的相位差变化率单站无源定位

针对最大似然估计（ML）方法求解测相位差变化率单站无源定位问题计算量大、定位慢的问题,本文提出一种利用蒙特卡洛重要性抽样技术（MCIS）高精度、低复杂度的估计方法。根据Pincus定理推导出ML问题的近似全局解,利用重要性抽样（IS）技术构建符合高斯分布概率密度（PDF）的重要性函数,作为样本选取的依据,通过逆变换采样获得样本集,统计样本均值直接得到辐射源位置估计结果。MCIS方法简单易实现且运算量低,能够克服传统ML估计多维网格搜索耗时较长的缺陷,而且对目标位置初始估计误差有较低的敏感性。实验结果表明,MCIS算法在相同测量噪声水平下,定位精度优于EKF、NLS算法,有效减小了初始化估计误差对算法定位精度的影响,也进一步讨论分析了算法参数和不同观测条件对定位性能的影响。