基于二分法的EKF SLAM算法

针对基于点特征的SLAM算法对实际环境描述运算量大的缺陷,提出了基于二分法的线特征SLAM仿真算法。通过判断机器人点到线特征直线的垂足所在位置选择不同的计算顺序,避免了直接求解带来的较大运算量。算法分析表明,该SLAM算法可以减少运算量,提高计算速度,并增强机器人的构图定位能力。基于该算法进行了仿真实验,实验结果表明,该算法有效地提高了运算速度,使得机器人可以更好地完成构图定位任务。     

基于杂波子空间估计的MIMO雷达降维STAP研究

 多输入多输出(MIMO)雷达是近年来出现的一种新体制雷达,针对MIMO体制的机载雷达开展空时自适应处理（STAP）技术研究是值得进一步努力的方向。本文研究了机载MIMO雷达STAP技术的降维算法,通过对STAP技术杂波抑制原理进行分析,推导并得到一种基于杂波子空间的降维算法。结合扁长椭球波函数（PSWF）的特点,提出了一种基于杂波子空间估计的降维算法,并与若干降维算法的杂波抑制性能进行比较。结果表明,当存在阵元幅相误差时,该算法在保持杂波抑制性能的同时能够有效地降低STAP算法的运算量。     

非正侧视阵列机载雷达多空间角补偿算法

 非正侧阵列机载雷达的杂波分布随距离变化而变化,各距离单元的杂波分布不再满足独立同分布条件,造成统计型空时自适应处理(STAP)处理器性能下降。本文提出了一种多空间角补偿(MSAC)的非正侧视机载雷达杂波抑制方法,该方法先通过角度-多普勒补偿(ADC)预处理以消除在谱中心处的杂波非均匀,然后采用MSAC法在多个多普勒方向使参考单元和待检测单元的杂波谱保持一致,从而进一步消除在其余方位的杂波非均匀。仿真结果表明了该方法的性能明显优于ADC法,且运算量增加不多。     

非均匀环境下利用单个数据集的STAP算法

对非均匀环境下利用单个数据集的机载雷达空时自适应处理(SDS-STAP)算法进行了研究。针对现有单个数据集类空时自适应算法存在的问题,提出了一种基于对待测数据集进行空时二维滑窗处理的二维幅度相位估计(2D-APES)算法。该算法利用回波的统计信息,不仅放宽了算法处理器对于雷达系统阵元数与脉冲数选取的约束,而且能够有效抑制杂波及待测单元内的干扰,同时降低了处理器的计算复杂度。最后,仿真数据及实测数据实验验证了所提算法的正确性与有效性。     

基于粒子群算法的发动机部件模型求解

传统求解航空发动机部件模型中的非线性方程和共同工作方程组的方法因对初值的依赖使得模型并不总能收敛。首先针对模型中的非线性方程求解的特点,在带邻域的粒子群算法的基础上,将收敛因子、被动聚集压力因子和自适应惯性权重引入算法,提出一种混合粒子群算法HPSO1。而对模型中的共同工作方程组的求解,则是在基本粒子群算法的基础上,将收敛因子和被动聚集压力因子引入基本粒子群算法,提出另一种混合粒子群算法HPSO2。实验仿真表明HPSO1和HPSO2均克服了对初值的依赖性,因而对发动机部件模型求解是有效的。     

一种新的玫瑰扫描目标跟踪边界重心法

针对自动寻的导弹玫瑰扫描目标跟踪方法中由于扫描过程非线性引起的目标采样非线性,导致求取目标重心算法的运算量和计算误差大等问题,提出了一种基于格林公式的、新的求取目标重心的边界重心法,该方法仅使用目标边界上的采样点。通过对运算量和计算误差的理论分析,与现有的权重重心法相比,本方法可以有效解决采样不均匀的问题,同时运算量减少了90%,误差仅为权重重心法的下界。另外,本方法也可用于基于图像信息的凝视目标跟踪等类似算法中来提高跟踪准确性及运算速度。     

基于3DT的空时自适应单脉冲参数估计算法

空时自适应处理(STAP)是机载预警雷达抑制杂波和干扰的一项关键技术,而多普勒三通道联合自适应处理(3DT)是适合工程实现的降维(RD)STAP方法。STAP目标检测后还需进一步估计目标的角度参数,因此将自适应单脉冲(AM)技术引入3DT,提出了一种高精度联合估计目标速度与方位空间角的空时自适应单脉冲算法。理论分析与仿真实验结果表明,当目标多普勒频率偏离检测多普勒单元中心频率时,该算法能同时减少目标多普勒跨越损失和空时导引矢量失配损失,进而提高输出信杂噪比(SCNR),改善目标测角精度。     

空域数据重排的后多普勒自适应处理方法

传统的后多普勒自适应处理方法,如因子法(FA)和扩展因子法(EFA)虽然能大大降低自适应处理时的运算量和独立同分布样本的需求量,但由于实际中均匀训练样本数目的限制,当天线阵元数进一步增大时,FA和EFA抑制杂波和检测动目标的能力会显著恶化。针对这一问题,提出了一种空域数据重排的后多普勒自适应处理方法。该方法将多普勒滤波后的空域数据重排为一行列数相近的矩阵,空域滤波器权系数也表示成可分离的形式,从而得到一双二次代价函数,利用循环迭代的思想求解权系数。实验表明该方法具有快速收敛,所需训练样本少的优点,尤其在大阵列、小样本条件下该方法抑制杂波的性能明显优于FA和EFA。     

一种基于特征空间的自适应天线旁瓣相消算法

把常规自适应天线旁瓣相消算法和特征空间技术相结合,提出了一种新的自适应天线旁瓣相消算法。该算法把常规自适应天线旁瓣相消算法的权矢量向由干扰特征矢量组成的干扰子空间投影,避免了由小特征值对应特征矢量组成的噪声子空间对权矢量的影响,与常规自适应天线旁瓣相消算法相比,该算法具有更好的干扰对消性能,其输出干扰对消比和波束方向图都能在很少的快拍下收敛。计算机仿真结果证实了这种算法的有效性。     

一种新的计算非稳态流动的自适应无网格方法

基于带权点填充布点方法,结合指定流场参数梯度的分布,提出了一种新的无网格自适应方法计算非稳态问题。该方法的自适应探测器 E 由节点的权重和参数梯度组成。使用自适应探测器识别出加密或者粗化的区域,形成加密空腔和粗化空腔,然后重新填充布点。新节点的权重由自适应探测器 E 结合该处的梯度大小通过预测-校正迭代算法计算得到。另外,由于参数梯度在激波附近波动范围比较大,所以新节点的权重存在最大值和最小值。首先对预先设置压强梯度的流场区域进行自适应布点,并与传统自适应布点结果进行对比,点云分布图显示所提自适应方法重新生成的点云结构疏密分布更加合理。进一步,将此自适应方法应用于 Riemann 问题和激波碰撞圆柱问题,计算结果表明该方法可以在节点数目较低的情况下显著提高运动激波的分辨率。在激波碰撞圆柱问题中,比较了使用自适应算法和非自适应算法得到相当的结果所使用时间,前者是后者的20.6%,因此该自适应算法在计算效率方面也具有较大的优势。     

NEW METHOD FOR REDUCED RANK STAP—NON CLUTTER CHANNEL METHOD

Space- time adaptive processing(STAP) is aleading technology candidate for improving detec-tion performance of advanced airborne early warn-ing radar.In practical radar systems,the optimumfully adaptive space- time processing[1] cannot al-ways be implemented because of the computationalcomplexity,so the design of suboptimum proces-sors has been one of the key topics in STAP.Sev-eral reduced- rank STAP methods have been pro-posed in recent years.For example,based on thegeneralized sidelobe…     

结构/直角切割网格下时域有限体积法在计算电磁中的应用研究

 采用有限体积法直接求解时域麦克斯韦方程组，研究了二维圆柱、翼型和三维球体、立方体、双球体等典型完全导电目标的电磁散射问题。空间离散使用近似黎曼解构建网格通量，并针对二维结构网格、三维自适应直角切割网格分别给出重构方法，时间方向采用二步龙格库塔法。计算与理论、实验或文献结果符合良好。     

圆台阵列杂波模型及空时二维自适应处理

针对圆台共形阵列,建立了空时二维自适应处理(STAP)的杂波模型,给出了圆台阵列杂波抑制最优权值的计算方法。在此基础之上,为了实现可应用到实际环境中的自适应处理方法,进一步讨论了将局部联合域(JDL)降维算法推广至圆台阵列中的问题。得出了圆台阵列JDL算法降维变换矩阵的表达形式,研究了参考波束的数目选取、波束指向等因素对降维损失的影响。理论分析以及仿真结果表明,通过合理选择通道数、波束方位向指向间隔等参数,该算法能够减少自适应波束形成的计算量,而且可以用较少的训练样本获得较好的处理性能。     

一种基于角度-多普勒补偿的均匀圆形天线机载雷达杂波抑制方法

采用均匀圆形相控阵天线的机载雷达杂波分布随距离变化而变化,各距离单元的杂波不再满足独立同分布的条件,造成统计型空时自适应处理(STAP)器性能下降。基于此,本文建立了均匀圆形天线机载雷达模型,对其杂波分布进行了分析,得出了空间角随阵元数非线性变化的特性造成其杂波距离维分布非均匀的结论。研究了一种均匀圆形天线机载雷达杂波抑制方法,该方法先通过修正的角度 多普勒补偿(MADC)预处理消除在杂波谱中心处的非均匀,再利用基于导数更新(DBU)技术进一步减小在其他方位杂波的非均匀程度。仿真结果表明了该方法的有效性。     

气体动理论BGK格式的网格自适应方法

为了提高气体动理论BGK（Bhatnagr-Gross-Krook）格式在超声速流动问题计算时激波捕捉的准确性与计算效率,提出了一种适用于气体动理论BGK格式的网格自适应加密方法。该方法采用基于四边形的链表技术来描述网格的拓扑结构,在物理量重构过程中,使用了在四边形网格中表现优异的van Leer限制器,以保证粗细网格过渡处物理量重构的精度。用跨声速翼型绕流（马赫数Ma=0.85）、超声速前台阶流（Ma=3）和高超声速圆柱绕流（Ma=8.03）等多个典型算例验证了BGK自适应网格方法。计算结果表明,自适应网格BGK方法在保证数值精度的前提下,可大幅度提高计算效率。这为该方法用于高效地解决复杂问题提供了一种选择。     

A Parallel Adaptive 3D MHD Scheme for Modeling Coronal and Solar Wind Plasma Flows

A parallel adaptive mesh refinement (AMR) scheme is described for solving the governing equations of ideal magnetohydrodynamics (MHD) in three space dimensions. This solution algorithm makes use of modern finite-volume numerical methodology to provide a combination of high solution accuracy and computational robustness. Efficient and scalable implementations of the method have been developed for massively parallel computer architectures and high performance achieved. Numerical results are discussed for a simplified model of the initiation and evolution of coronal mass ejections (CMEs) in the inner heliosphere. The results demonstrate the potential of this numerical tool for enhancing our understanding of coronal and solar wind plasma processes. This revised version was published online in June 2006 with corrections to the Cover Date.     

基于三迭代与二阶锥规划的机载MIMO雷达稳健降维STAP方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)中期望目标导向矢量的失配问题,提出一种基于三迭代(TRIA)与二阶锥规划(SOCP)的稳健降维MIMO-STAP方法。首先将MIMO-STAP权矢量分解为发射、接收、多普勒3个低维权矢量的Kronecker积,然后分别限定实际发射、接收、多普勒导向矢量与假定导向矢量之间的误差范数边界,通过优化最差性能,利用SOCP对各个低维权矢量进行三迭代求解,最后进行权矢量合成。该方法在保证机载MIMO雷达获取稳健STAP性能的同时,通过三迭代降维处理,能够有效降低训练样本数需求与运算复杂度,因此更具有实际应用价值。仿真结果验证了算法的有效性。     

量测数据自校准融合方法

提出了一种量测数据自校准融合方法,给出量测数据系统误差(未知输入)的自识别自校准公式与计算步骤,能够自动对量测数据中事先无法校准的系统误差进行识别、估计、补偿和修正,从而减小系统误差的影响。建立多传感器的数据融合公式与计算步骤,进而降低偶然误差的影响。分别对线性系统和非线性系统进行了详细讨论,并进行了大量实例计算和仿真模拟验证。从两个算例计算结果可以看出:该方法的相对误差至少要比传统方法减小45%,且计算简单,便于工程应用。      

面向多级加筋壳的高效变保真度代理模型

多级加筋壳结构作为一种新颖的航空航天薄壁结构,具有轻质、高承载的优势。由于其加筋结构复杂,导致基于高保真度模型的多级加筋壳后屈曲分析耗时较长,提高其后屈曲分析及优化效率对于多级加筋壳快速设计具有重要的意义。变保真度模型在复杂工程问题的设计与优化过程中得到了广泛的应用,其通过桥函数连接高保真度模型和低保真度模型,具有预测精度高和计算成本低的优点。首先建立了多级加筋壳结构的高保真度模型和低保真度模型,并基于高斯过程回归构建了多级加筋壳结构的变保真度模型,然后基于变保真度模型的最大均方根误差方法开展自适应加点。结果表明,在达到同样的较高预测精度水平时,基于提出方法构建的变保真度模型比直接采用高保真度模型构建的代理模型节约了60%的计算成本,表现出优异的效率优势。同时,还探讨了不同类型低保真度模型对于多级加筋壳结构变保真度模型预测精度的影响。分析结果表明,对于多级加筋壳承载力评估这类典型的后屈曲问题,建立可捕捉后屈曲特性的低保真度模型能有效提升变保真度模型的精度。