基于有色载入技术的天基雷达信号处理方法

为了消除天基监视雷达非稳态杂波图景的影响,文中讨论一种利用有色载入（Colored-loading,CL）技术计算杂波协方差矩阵的空-时自适应处理（Space-time adaptive processing,STAP）方法。首先根据先前相干处理间隔（Coherent process interval,CPI）立体数据和先验知识,对杂波区域分块定位。并根据最大似然估计准则,估计各杂波块回波强度。对杂波回波强度进行归一化,并在多个CPI上取平均,得到杂波反射特性地图。结合该地图和先验知识,计算当前CPI的杂波协方差修正矩阵,将该修正矩阵有色载入当前CPI的杂波协方差矩阵,并对有色载入后的协方差矩阵进行主要特征值分析和重构。仿真结果表明,在天基雷达杂波环境中,该知识辅助CLSTAP算法远优于传统的滑窗处理（Sliding window processing,SWP）STAP算法性能,且与理想STAP算法的性能接近。     

基于实测和差波束天线方向图的∑△STAP性能分析

基于实测和差波束天线方向图研究∑△STAP的性能,文中详细推导了和差波束天线方向图的空时二维杂波协方差矩阵和∑△STAP算法的最佳权矢量.理论分析和仿真计算结果表明,和差波束低副瓣增益有效抑制了旁瓣杂波,降低了杂波自由度.当杂波起伏或载机速度提高时,杂波自由度增加,∑△STAP算法的系统改善因子凹口相应展宽,慢动目标检测性能下降.∑△STAP算法能迅速应用于机载火控雷达,有效提高慢动目标检测性能.     

基于实测和差波束天线方向图的ΣΔSTAP性能分析

基于实测和差波束天线方向图研究ΣΔSTAP的性能,文中详细推导了和差波束天线方向图的空时二维杂波协方差矩阵和ΣΔSTAP算法的最佳权矢量。理论分析和仿真计算结果表明,和差波束低副瓣增益有效抑制了旁瓣杂波,降低了杂波自由度。当杂波起伏或载机速度提高时,杂波自由度增加,ΣΔSTAP算法的系统改善因子凹口相应展宽,慢动目标检测性能下降。ΣΔSTAP算法能迅速应用于机载火控雷达,有效提高慢动目标检测性能。     

通道幅相误差快速校正算法在空时自适应处理中的应用

雷达系统不可避免地存在通道幅相误差,导致空时自适应处理算法的性能下降。本文将通道幅相误差快速校正算法应用到空时自适应处理中,根据等距线阵杂波协方差矩阵的块Toeplitz-Toeplitz块结构在通道误差的影响下将改变这一特性,对通道幅相误差进行估计,并分析了空时自适应处理中有限样本数对算法性能的影响。仿真结果验证了该算法在空时自适应处理中的有效性。     

结构非平稳随机响应分析的Newmark递推算法

基于经典的Ｎｅｗｍａｒｋ响应分析算法，民出了关于结构受随机激励下非平稳响应分析的直接积分步骤。所得到的非平稳随机响应协方差矩阵计算公式是递推性的，计算效率高，易于在计算机上实现。对所导出的算法的稳定性进行了讨论，导出了稳定性准则。给出的算例表明，所导出的步骤具有比传统方法高得多的计算效率。     

ESPRIT算法在单快拍阵列信号中的应用

ESPRIT算法利用旋转不变技术估计信号参数,是近年来提出的阵列信号处理理论的一个新领域,它具有高分辨率、高精度、不需空间搜索等优点。单快拍总被当作相干信号处理,本文采用了Teoplitz结构协方差矩阵估计,起了空间平滑作用,所以可以估计相于信号源的波达方向(DOA),与标准空间平滑协方差矩阵估计相比较,Teoplitz协方差阵估计在总体上提高了信噪比,并且不牺牲阵列孔径。 计算机模拟结果表明,基于Teoplitz结构协方差矩阵的TLS-ESPRIT算法在20dB信噪比下,可以分辨出相隔0.2瑞利波束宽度的空间信号。     

峰值点非负矩阵分解聚类算法

非负矩阵分解模型是一种常见的数据降维方法。在现有非负矩阵分解算法用于聚类的研究中,每个类别一般仅由一个或者指定多个中心点表示,然而这种表示方式往往无法准确描述其类别的特征和结构,从而影响聚类效果。为了解决这个问题,本文提出了峰值点非负矩阵分解算法。该算法首先为数据集找到多个密度峰值点,并构建密度峰值点和样本点的二部图,然后利用二部图完成聚类。此外该算法引入流形图正则化项来充分利用数据间的流形结构信息,并给出了算法的迭代更新规则。在大量真实数据集上的实验结果表明,该方法可以更加有效地利用数据本身的结构信息,从而提高聚类效果。     

基于2DPCA的金属断口图像识别方法研究

针对PCA在金属断口图像处理中容易引发的维数灾难问题,提出了一种基于2DPCA的金属断口图像识别方法研究。在提出的方法中,2DPCA以最大化类间散度为准则,其协方差矩阵由原始图像矩阵直接构造。同时将提出的方法与基于PCA识别方法相比较。由实验结果可知:本文提出的识别方法计算量小且识别率也高于PCA识别方法。另外,选取合适的特征空间维数十分重要。当选取特征空间维数过小时,图像信息不完善,识别率低,而当特征空间维数过大时,图像信息冗余,计算量会加大。     

离散Ляпунов矩阵方程X-AXB=C的解

本文研究离散矩阵方程,导出了矩阵方程X-AXB=C的解的有限代数表达式,在此基础上,给出了一种新的直接的算法。     

基于遗传算法的无线传感器网络拓扑控制改进研究

针对无线传感器网络中节点能耗较高及网络生存时间较短的问题,提出一种基于遗传算法的拓扑控制策略.利用遗传算法良好的寻优能力来确定节点最优发射功率,同时设计了精英保留操作,提高遗传算法的优化速度.根据优化结果调整节点发射功率,可以改善网络拓扑、提升网络中节点能量使用效率.通过分析,在传感器节点非均匀布设时,本算法能够使得节...     

广义镜象变换及其在信号特征分析中的应用

本文首先介绍了镜象变换及其性质,并将其推广到复数空间中去,引出了广义镜象变换。广义镜象变换保留着镜象变换的主要特性。然后利用广义镜象变换提出了一种信号特征分析的新算法,即广义镜象变换-QR算法。它包括两大步骤:(1)利用广义镜象变换将Hermite阵化为实对称三对角阵。(2)利用带位移的QR方法求实对称三对角阵的特征值。文中给出了上述算法的详细流程。该算法具有收敛速度快和数值稳定的优点。我们将上述方法用于噪声中信号个数的估计问题,给出了Monte-Carlo模拟结果,验证了所述算法的有效性。在模拟实验中,假定天线阵为均匀线性阵,信号源为两个独立的等功率源,目标模型为Swerling Ⅱ,噪声为空间白色的和高斯的。干扰协方差阵由参考噪声样本估计得到。     

A Distributed Cooperative Localization Algorithm for Mobile Multi-platforms Oriented to Unpredicted Communication Topology

The cooperative localization(CL)is affected by the communication topology among the platforms. Based on the unscented Kalman filtering,the distributed CL(DCL)oriented to the unpredicted communication topology is investigated. To improve the adaptability,the character of the look-up Cholesky decomposition is exploited for the covariance matrix decomposing. Then,the distributed U transformation can be dynamically implemented according to the available communication topology. In the proposed algorithm,the global information is not required for the individual,and only the available information from the neighbor is used. Each platform's state can be estimated independently. The error covariance of the state estimates can be updated in the single platform. The algorithm is adaptive to any serial communication topologies where the measuring to the measured platform is a starting path. The applicability of the proposed algorithm to unpredicted communication topology is improved,remaining equivalent localization performance to free connection communication.     

基于最小偏度采样的卫星自主导航SRUKF算法

针对航天器自主导航系统对可靠性、精确性和实时性的要求,将最小偏度采样策略和平方根Unscented卡尔曼滤波(SRUKF)算法相结合,提出了一种改进型SRUKF算法,该算法在保证滤波精度和标准Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法相当的条件下,通过引入最小偏度采样减少了采样点数,提高了计算速度,以协方差阵的平方根代替协方差阵参加递推运算,减少了计算机舍入误差.将该算法应用于磁强计/雷达高度计组合导航系统中,仿真结果表明:该算法保证了估计精度,较大地减轻了计算负担,具有算法简单、计算效率较高的特点,能够满足卫星自主导航系统的要求.     

基于遗传算法的无传感器永磁同步电机控制优化

基于实数编码遗传算法．实现对无传感器永磁同步电机(PMSM)控制器参数的选取和优化．速度的估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,以PMSM转子速度的测量值与估计值的偏差信号作为遗传算法自适应度求取的依据,实现协方差矩阵中参数的在线调整,节约了系统协方差参数的求取时间,提高了估计器的估计精度。基于dSPACE的快速控制原型工具验证了该方法的有效性。     

基于模糊判断的产品方案综合决策方法研究

产品方案综合决策的主要任务是根据用户提出的功能要求从多个方案中选择实现该功能的最佳结构，这是一个复杂的多目标离散决策问题，层次分析法（Analytical hierarchy process,AHP)是解决这个问题的有效方法。本文在研究AHP产品决策方法的基础上，指出了传统模糊AHP算法具有依赖于判断矩阵的结构、计算复杂、不便于工程应用等局限性，提出在产品方案决策中用模糊特征向量法和区间判断的定量化方法来改进AHP算法，并以某企业专用齿轮箱产品设计方案为例证明了AHP改进算法的有效性。     

Compensation Algorithm Based on Estimation State for Transmission Delay in Cooperative Localization

In order to maximize the utilization of the observation information in the cooperative localization, a com- pensation algorithm based on the estimation state is presented for transmission delay. Under the framework of the Kalman filter, two different processes of state estimating with and without transmission delay are investigated and contrasted. The expression of difference quantity caused by transmission delay is derived. It is used to compensate the present estimation state instead of the observed information compensation. According to the characteristics of state transition matrix, an equivalent expression of which successively impacts on the covariance factor in delay time is obtained. The simulation results show that the present estimated state is effectively corrected by transmis- sion information and the relevance among agents is accurately updated. As a result, a higher positioning accuracy is achieved. Meanwhile, the consumption of recording and multiplication of the state transition matrix is saved.     

一类二阶守恒单调重映算法

在大变形流体力学问题的数值模拟中，经常会涉及到计算网格的重分。基于不同网格的物理量传递便是所谓的重映技术。重映算法是任意拉格朗日一欧拉方法的重要组成部分，本文描述了一类适用于任意网格的二阶守恒单调重映算法。该算法分为网格内物理量的多项式重构、近似积分计算、物理量的单调修正三个部分。本文采用了最小二乘法的思想构造了网格内物理量的梯度，并且通过对物理量的单调修正，保证了算法的精度和单调性。该算法计算公共表面上的网格间质量的改变，所以可以在任意网格上使用。通过一系列数值算例验证了该算法，并说明本文给出的算法是有效可行的。     

风洞自由飞试验中气动参数辨识准度评价方法研究

当高超声速风洞自由飞试验的测量数据被有色噪声污染时,传统的Cramér-Rao界作为参数估计准度的度量往往过于乐观。文本采用一种修正协方差方法来处理传统的最大似然估计的残差,以便计算出有色残差情况下精确的Cramér-Rao下界,对辨识参数结果进行不确定度评价。以10°半锥角尖锥模型为例,通过大量的Monte Carlo仿真试验和风洞试验验证了修正协方差方法的有效性。结果表明,在风洞试验测量存在有色噪声情况下,修正协方差方法给出的标准差均值约为传统的Cramér-Rao界方法给出的标准差的3~5倍,与参数估计的统计标准差一致,客观反映了参数辨识结果的精准度。