雷达对抗侦察数据关联规律挖掘算法研究

目前,雷达对抗侦察数据的分析和总结主要依靠情报分析员的经验和知识,随着侦察数据与日剧增以及战时极大量数据的可能出现,人工分析侦察数据变得捉襟见肘。数据挖掘的渐渐兴起和挖掘算法的不断改进,使得这个问题的解决有了可能。根据雷达对抗侦察数据的特点和作战运用要求,运用数据挖掘方法,分析了雷达对抗侦察数据关联规律挖掘算法,并给出了基于权重的挖掘算法、强关联规律挖掘算法以及备用信号挖掘算法。     

民用飞机地面转弯时重心侧向过载系数的分析与研究

对民用飞机地面疲劳载荷进行计算分析,对于结构减重和保证飞行安全具有至关重要的作用。根据民用飞机地面转弯时的受载情况,重点分析地面转弯速度与转弯半径的变化关系,并基于现有的地面转弯侧向载荷谱,确定民用飞机地面转弯时的重心侧向过载系数的取值范围。通过对比国外机型的实测数据,给出进行疲劳当量分析时,地面转弯时的侧向过载系数的建议值。     

视觉导航下基于H2/H∞的航迹跟踪

为了从理论上研究视觉导航系统的特性,首先在物理上将视觉导航系统划分为传感器(摄像头、激光测距仪)和视觉处理计算机。针对视觉处理计算机,建立视觉位置测量模型。将视觉位置测量模型的不确定性分为参数不确定性和输入干扰2种。然后通过仿真详细分析了视觉位置估计针对不同模型不确定性的敏感程度。最后在引入视觉位置测量模型不确定性的基础上研究H₂/H_∞混合鲁棒控制在航迹跟踪上的应用,并给出了保证航迹控制系统稳定性和跟踪性能情况下的视觉位置测量模型摄动范围,对计算机视觉算法的研究具有一定的指导意义。     

前置隔板对圆柱绕流影响的实验分析

对经典的圆柱绕流模型,运用前置隔板对流场进行控制。利用粒子图像测速(PIV)方法在自循环水槽中研究了雷诺数为1 800时,柔性和刚性2种不同刚度的前置隔板对圆柱绕流的影响。研究发现:柔性隔板自由端的弯曲增加了对流场的额外扰动,并且柔性隔板弯曲变形会诱导产生脱落涡,导致尾迹流场的主频发生变化。在圆柱下游流场,无隔板工况与柔性隔板工况的回流区长度相当,刚性隔板工况的回流区相较之下则更长。结果显示:前置隔板还能在一定程度上减小圆柱绕流的阻力。      

载人深空探测任务航天医学工程问题研究

航天医学工程问题关系到载人深空探测任务中的人员生存及健康。文章从人员长期生存的生命保障、变重力生理效应及防护、地外环境效应与防护、人员生理健康监测与维护、人员心理健康等方面的问题入手,分析了问题产生的原因及解决的必要性,并提出了解决思路,为后续深入开展相关关键技术的攻关提供参考。最后,以载人月球基地任务为案例,提出了生命保障、变重力防护、辐射及月尘防护、生理及心理健康监测及维护等问题的解决方案。     

SINS基于非线性量测的大失准角初始对准算法

针对陆用捷联惯导系统(SINS)大失准角初始对准问题,提出一种基于二阶非线性量测的二阶泰勒级数展开的初始对准算法。首先,将大失准角非线性对准问题,转化为具有线性系统方程和二阶非线性量测方程的滤波问题。然后,设计基于二阶非线性量测方程的二阶泰勒级数展开的滤波算法,可以在任意姿态和无初值条件下进行初始对准和参数估计。最后进行车载对准试验,结果表明,新算法可以在300s内完成实现大失准角初始对准,对准精度与传统分段对准算法相当。     

航天器轨迹偏差的非线性非高斯预报方法

针对航天器轨道偏差传播问题,提出一种高斯和模型与状态转移张量结合的预报方法。该方法使用多个子高斯分布加权拟合状态偏差分布,再以高阶状态转移张量分别预报每个子高斯分布,以捕获偏差分布的非高斯性,减小预报误差。将其应用到航天器二体轨道问题中,对比分析不同方法的预报结果。仿真结果表明,该方法可以逼近Monte Carlo仿真的预报精度,并显著提高计算效率,对长时间预报问题,效率提高可达数十倍。该方法面向一般的非线性系统状态偏差预报问题,尤其在长时间仿真预报时兼具很好的精度和计算效率。     

月球探测软着陆与采样返回段弹道确定

针对月球探测中软着陆与采样返回段弹道计算问题,提出用数值逼近弹道确定方法。通过B样条对探测器状态进行建模,进而综合全弧段数据进行统计定轨的方法。由于样条法良好的数值逼近性能,使得该方法对探测器弹道异常复杂情况下的状态确定较为有效。对嫦娥三号探测器动力软着陆弧段进行了仿真与实测数据处理。分析了采样返回段的基本动力学与控制特征,为后续的嫦娥五号探测器的软着陆及其采样返回提供初步的可行弹道计算方法。在嫦娥三号探测器动力落月段实测数据处理中,通过评估,该段弹道确定精度优于100 m,其弹道末点与NASA的月球勘测轨道器（LRO）给出的结果差异优于50 m,证实了文章提出的软着陆弹道确定方法的有效性。     

一种适用于空间监视跟踪的递推滤波算法

针对空间监视跟踪环境中对于包含角变量的状态向量估计存在精度较低的缺点,利用Gauss von Mises（GVM）多变量概率密度分布,提出一种基于矩匹配的GVM参数估计方法,并在此基础上改进GVM分布的确定性采样方法,建立针对GVM分布的递推滤波算法,该算法充分考虑了流形的内蕴结构,克服了传统滤波方法假设状态向量定义于欧氏空间及采用欧氏空间中高斯分布模型的局限性。仿真结果表明,该滤波算法能有效估计状态变量的后验概率分布,对角变量的估计精度明显优于扩展卡尔曼滤波方法(EKF)。     

一种基于压缩感知的高分辨率宽测绘带合成孔径雷达成像算法

针对高分辨率宽测绘带合成孔径雷达（High Resolution Wide Swath Synthetic Aperture Radar, HRWS SAR）在俯仰向波束形成受地面目标高程影响造成增益损失以及在方位向非均匀采样造成模糊的问题,文中提出了一种基于压缩感知（Compressed Sensing, CS）技术的HRWS SAR成像算法。根据SAR系统和平台参数建立精确的观测模型后,通过求解优化问题直接准确地估计出了在地面高程变化影响下的目标来波方向（Direction of Arrival, DOA）并重建了非均匀采样下的方位向观测场景,从而实现了HRWS SAR在俯仰向和方位向的非模糊成像。仿真结果表明了本文算法的有效性。