贝叶斯推理运动轨迹相干累积的动目标检测方法

雷达理论和实践都表明相干累积是机动目标探测行之有效的方法,但其性能会因脉冲回波处理间隔内未知距离和/或多普勒的徒动而降低。为解决这个问题,提出了一种贝叶斯推理运动轨迹相干累积的动目标检测方法。首先,通过对脉冲压缩回波信号的距离频率进行翻转,就可从未翻转与翻转后的回波信号相乘的傅里叶逆变换中,提取出慢时间维描述待探测多目标运动轨迹的时频信号。视该时频信号中各目标运动轨迹为状态变量,获得的时频信号为观测,建立起多目标运动轨迹的状态空间模型。这样,据贝叶斯滤波推理出的目标运动轨迹,构建出快-慢时间维联合的二维匹配滤波器,就能补偿目标高速/机动带来的未知距离和/或多普勒徒动。理论分析和仿真实验均证明：所提算法适用具有复杂且未知运动状态的目标,且呈现出了优于文献报道方法的性能。     

异常值和未知观测噪声鲁棒的非线性滤波器

针对含异常观测值的非线性系统滤波问题，以Huber损失函数替代推导滤波器最大后验准则中观测误差的l₂范数，构造出了一种新的优化准则函数，从而给出了一种对异常值鲁棒的非线性后验线性化滤波器。分析表明：由于Huber损失函数兼具l₁和l₂范数的性质，从而使得由这个新准则推导出的滤波器，不仅具有l₂范数的低误差拟合性，也具备l₁范数对异常值的鲁棒性。而当观测噪声的分布未知时，通过引入箱线图法检测异常值，并对噪声统计分布的参数进行估计，进一步提出了对异常值和未知观测噪声分布鲁棒的非线性后验线性化滤波器。仿真实验验证了分析结果的有效性，并表明本文算法的性能优于现有文献报道的非线性滤波算法。     

空时自适应处理张量波束成形器的外积合成法

为了解决空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing，STAP）对足量平稳训练快拍的要求，给出了一种设计STAP张量波束成形器的新算法——空时自适应处理张量子波束合成（TSS-STAP）法。分析表明：STAP中所需要的张量波束成形器，可首先在张量的各个子维度上分别进行子波束成形器的设计，然后再由张量的外积运算合成各子波束成形器而得到。进一步分析表明：由于本文算法可在较低自由度（DoF）的子维度上对张量波束成形器进行设计，因此降低了设计所需要的训练快拍数和计算复杂度，同时也实现了有效的去相关处理，使得其在非均匀杂波环境下有更好的目标检测性能。在仿真实验中，所提算法有效提升了目标检测结果，同时降低了目标检测所消耗的时间。     

大角度斜置激光惯组与里程计组合导航方法

针对激光惯组斜置条件下惯组坐标系相对里程计坐标系是大角度的情况,建立了两坐标系之间的转换关系,推导了里程计输出转换的安装误差补偿模型,在补偿模型基础上给出了安装误差计算公式.以惯组位移与里程计位移之差作为量测值,建立了状态和量测方程,运用Kalman滤波技术实现惯组/里程计组合导航,最后通过跑车试验对提出的惯性/里程计组合导航方法进行了验证,结果表明了该方法的有效性.     

鲁棒成形极化敏感阵列波束的方法及极化估计

基于极化敏感阵列,提出了一种鲁棒成形阵列波束的方法。该方法首先将阵列的数据模型进行了重新描述,从而获得了信号波达角(DOA)和极化解耦的模型。借助于该模型并对信号的两个极化方向分别进行鲁棒约束,设计出了一个新的鲁棒空域波束空间成形矩阵,利用该矩阵可以获得信号两个极化分量的鲁棒估计。基于特征值分解的方法,最后给出了估计信号极化参数的方法。分析和数值仿真实验均表明:提出的方法,在对DOA估计误差以及阵列位置误差等造成的阵列失配具有较强鲁棒性的同时,也能有效抑制干扰和噪声,进而提升了极化参数估计的性能。     

基于Loop算法递归复杂曲面的数控插补技术

利用Loop算法对实际的复杂曲面的初始网格进行了递归重构,并把递归后的模型导入UG加工模块中进行处理,获得了相应的数控加工代码。然后对之进行了数控仿真与加工参数对表面质量影响的研究。结果表明:该插补算法数控插补精度很高,完全能满足复杂曲面超精密加工的要求。     

超精密机床减振分析

良好的减振措施是提高机床,特别是超精密机床加工精度的重要技术之一.本文以亚微米超精密车床为研究对象,论述了该机床从结构到材料选取上的减振特点,并重点进行了空气弹簧和空气静压轴承主轴减振分析,由理论分析和实验表明:减振措施合理,减振效果良好.     

超精密机床三自由度振动主动控制模型与仿真

建立了带高度控制阀的空气弹簧力学模型及超精密机床三自由度隔振模型,在原被动隔振的基础上采用对称输出反馈对其进行振动主动控制。MATLAB仿真结果表明:采用对称输出反馈可有效的降低系统振动水平,振动位移幅值可减小70%。     

振动主动控制中的三个问题

介绍了振动主动控制中的三个重要问题：传感器、作动器和信号处理，对常用的传感器、作动器的工作原理、特点和应用进行了分析，并对信号处理的两个重要技术：Fourier变换和小波分析进行了较详细的分析比较。