存在观测站位置误差的转发式时差无源定位

无源定位中,由于观测站安放在运动平台等原因造成的观测站位置误差会影响无源定位精度性能。另外到达时间差(简称时差)(TDOA)的转发式测量需要将不同观测站截获到的辐射源信号都转发到同一位置,如主观测站。针对这两个问题,提出了基于约束总体最小二乘(CTLS)的无源定位算法。首先将转发式时差的非线性定位方程转化为不需要中间变量的直接线性方程,再基于CTLS算法依次转化为约束优化问题和无约束优化问题,最后推导给出定位近似闭式解。仿真实验表明在观测站误差较大时,该算法与其他算法相比定位精度性能较好。     

宽带认知雷达低峰均比波形快速设计算法

发射波形设计是宽带认知雷达系统的关键技术。为了提高宽带认知雷达系统对距离扩展目标的检测性能,建立了目标检测模型,分析了系统的检测性能,在此基础之上研究了基于最大输出信干噪比(SINR)的低峰均比(PAR)波形设计算法。通过将原波形优化问题等效为接收权值与低峰均比波形的联合优化问题,同时利用循环优化的思想,提出了一种低峰均比波形快速设计算法。相比于现有的梯度法以及凸优化算法,该算法所设计的恒模波形信干噪比与二者相当,但算法实现难度明显变小,计算复杂度明显降低。仿真结果证实了算法的有效性。     

X射线脉冲星导航硬件脉冲轮廓累积研究

为了在X射线脉冲星地面实验系统仿真源模拟产生X射线的基础上,能够快速稳定地得到脉冲轮廓,采用硬件历元叠加的方法获得脉冲轮廓。研究了用硬件实现历元叠加及其数据整合的算法,该算法首先在MATLAB现场可编程逻辑阵列(FPGA)中实现,再通过MATLAB硬件描述语言(HDL)代码生成模块把算法转换成HDL,经编译后获得配置硬件的Bit文件,最终在开发板FPGA上实现数据处理的硬件模块。一段时间内的光子到达时间数据通过MATLAB算法得到的脉冲轮廓数据与通过硬件模块处理后得到的数据结果存在误差,在单个时间窗口内误差最大值为2个光子数,误差平均值占光子数统计平均值的0.084%;两组统计的脉冲轮廓数据中不同数据占总数据个数的9.481%,这样的误差不影响后端模拟导航模块的导航。利用硬件实现的历元叠加及其数据整合模块具有处理速度快、设备紧凑、功耗低的特点,为航天器利用X射线脉冲星导航提供了一种可行的硬件数据处理技术上的支持。     

基于等级状态方法的 军校本科学员学习能力评价模型

文章以等级状态方法为依托,构建军校本科学员学习能力评价指标体系,优选数据采集的方法途径,创建 数学模型,并进行实证分析,验证整套评价系统是比较客观的,具有推广应用价值。     

超声电喷推进机理研究

超声电喷推进是一种新型的电推进技术,主要用于解决胶体推力器等电推力器发射点集成困难、发射点数密度低的问题。通过将超声振动产生的大量微细驻波作为发射源,超声电喷推进将从根本上提高发射点的数目和密度,形成较大的推力密度。文章对超声电喷推进的发射机理进行了研究,得到相应的理论发射模型。通过对发射表面上微细驻波的形成过程、带电液滴的分离过程进行理论分析,建立了静电场条件下微细驻波波峰临界状态的平衡方程,推导出微细驻波波峰局部半径以及发射液滴尺寸的理论解,并提出了发射电流、比冲和推力的估算方程。在此基础上,分析了极间电场强度、超声振动频率、超声振动功率、推进剂性能黏度、推进剂表面张力系数和电导率对超声电喷推进性能的影响规律,并进行了试验验证。     

考虑膨胀效应的UH模型及其有限元实现

超固结非饱和土统一硬化(UH)模型在分析超固结非饱和土问题中有广泛的适用性,其不仅可以使超固结状态下的湿化模拟更为合理,也能够反映超固结非饱和土的硬化、软化等特性。在超固结非饱和土本构模型的基础上,考虑土体团粒的吸水膨胀作用,提出了考虑膨胀效应的UH模型。该模型只比超固结非饱和土UH模型增加了一个参数,不仅能够描述普通加载路径下超固结膨润土的应力应变特性,还能反映其在湿化路径下的膨胀效应。基于有限元软件的二次开发平台,进行了考虑膨润土膨胀效应UH模型的有限元实现,并通过对三轴试验和膨胀力试验的数值模拟,验证了模型子程序的合理性。      

基于Bayesian-MCMC估计的隐身飞机RCS模型优化

对隐身飞机的雷达散射截面(RCS)统计建模时,传统方法通过直接计算RCS样本的统计特征估计模型参数,可能会产生较大的拟合误差。本文提出采用贝叶斯-蒙特卡罗(Bayesian-MCMC )方法提高起伏模型的参数估计精度,从而减小模型的拟合误差。首先将卡方分布模型和对数正态分布模型进行贝叶斯推导,得到其特征参数的后验估计表达式。然后采用MCMC算法构造后验分布的马尔可夫链,从而计算特征参数的估计值。最后通过比较2种方法的拟合曲线及其误差可知,本文方法适用于2种起伏模型,模型参数的估计误差比收敛误差门限值低1~2个数量级,2种分布模型的拟合精度均提高50%以上。      

三维全五向编织复合材料细观结构实验分析

对三维(3D)全五向编织复合材料的细观结构进行了实验研究,三维全五向编织复合材料是一种新型的编织复合材料,其细观结构对预测材料的性能有重要作用。采用显微计算机断层成像(micro-CT)技术得到了三维全五向编织复合材料的截面图片,通过在碳纤维试件中混编入少量玻璃纤维作为示踪纱,提高了示踪纤维束在截面图片中的的对比度。并通过三维重建得到纤维束实体模型,结合CAD技术对纤维束的横截面形状与空间走向进行了研究。结果表明:编织纱与轴纱纤维束的截面形状在材料不同区域与不同的花节高度内是变化的;在不同区域,编织纱的空间走向也是不同的;而轴纱在空间上基本保持伸直。由于编织纱对轴纱的挤压使轴纱表面产生螺旋状的压痕。      

面向智能环境的活动模式迁移学习

针对智能环境中活动模式的学习和挖掘花销大、难以实际操作等问题,提出了能够有效地将已有活动模式迁移到新环境的整体框架。迁移学习框架将活动模式的迁移过程分解为轨迹的迁移和触发持续时间的迁移,首先对已有活动模式中的活动轨迹以及触发持续时间模糊化;然后采用备选轨迹生成(ATSG)算法在新环境中生成备选轨迹集;最后采用相似度计算(SC)算法进行活动模式中的轨迹与备选轨迹间的匹配,利用活动轨迹映射(TM)算法和触发持续时间迁移(TDT)算法对活动信息进行迁移,从而在新环境中得到活动模式。理论分析和实验结果表明,相比于基于频繁模式挖掘得到活动模式的方法,本文方法大幅度地降低了得到活动模式所需的时间开销,同时,利用本文方法获取的活动模式取得了较好的活动识别效果。      

面向多威胁的无人机智能目标跟随策略设计

随着无人机(UAV)一体化作战的不断发展,无人机在搜索到运动目标之后,需要立即转入跟随模式,考虑到战场环境的复杂性,研究了在多个威胁源条件下无人机跟随运动目标的问题,为了保证无人机的安全性以及跟随目标的精确性,提出了一种基于决策树的无人机智能目标跟随策略。首先对威胁概率图(TPM)进行建模;然后采用几何图法及任务优先级生成不同的规则,建立相应的决策树,并设计了不同规则下无人机飞行航向及速度指令;最后通过仿真验证所提出的智能目标跟随策略的有效性。