简化Q矩阵的渐增式扩张生成算法

简化Q矩阵（Qr阵）是规则空间模型与属性层次方法的重要概念。基于属性层次结构,提出有效／无效项目的定义,研究属性层次结构的可达矩阵与有效项目之间的关系,给出有效／无效项目的判定定理。基于逐步向前回归的思想提出了求解Qr阵的渐增式扩张算法,给出相关理论依据。在考虑有效项目数的基础上,与Tatsuoka方法进行了实验比较,对属性个数为10的情况采用线性回归方法为两种方法建立了数学模型。     

基于Roe格式的低速预处理方法研究

应用Weiss-Smith预处理矩阵,发展了Roe格式的预处理方法。在引入局部正交坐标系的前提下,推导了预处理后的Roe格式的定常及非定常形式,分别给出了一组适用于守恒变量的特征矩阵。最后就典型状态给出了验证算例,计算结果表明,本文发展的预处理方法正确可靠,在低速计算中大大提高了计算效率和计算精度,是一种非常有前途和价值的方法。     

基于高斯伪光谱的星际小推力转移轨道快速优化

针对星际小推力转移轨道优化问题,给出了一种基于高斯伪光谱配点的快速优化 算法。首先,基于归一化的改进春分点根数建立了星际小推力转移轨道的优化模型;然后, 采用高斯伪光谱配点策略对优化模型进行离散化处理,推力方向限制和天体星历分别作为路 径约束和事件约束,将轨道优化问题转化为一个大规模多约束参数优化问题;在此基础上, 基于高斯伪光谱的配点特性,推导出性能指标和约束方程的解析雅可比矩阵,保证了雅可比 矩阵计算的准确性和效率;最后,以利用太阳能电推进探测火星和水星为例,对所给算法进 行了数值验证。数值结果表明：高斯伪光谱方法可有效用于星际小推力轨道的优化问题,并 且与数值差分相比,解析的雅可比矩阵算法可提高计算效率67.78％。
     

多目标非脆弱鲁棒控制器在飞行控制系统中的应用

针对飞行控制系统中存在的多种不确定性,提出了飞行控制系统的多目标非脆弱鲁棒控制器的控制方法。由系统的H2性能、H∞性能、区域极点配置和保性能控制四种控制目标,用线性矩阵不等式(LMI)法导出多目标鲁棒状态反馈控制器的存在条件,同时考虑了飞行控制系统中控制器增益的加性摄动,设计的控制器实现了系统的四种性能指标优化。仿真实验结果表明:该控制方法有较强的鲁棒性。     

星载SAR成像处理系统中多线程矩阵转置的设计和实现

矩阵转置被广泛地应用在星载合成孔径雷达的地面成像处理中,由于对原始回波数据快速成像的需求,根据现有共享内存系统的特点,提出利用多线程矩阵转置的并行处理方法。在Linux环境下,利用基于Pthread的线程调度方法和封装类,在研究和分析矩阵转置的几种处理方法的基础上,设计和实现多线程矩阵转置。通过在HP Proliant DL580平台上的实验证明,多线程矩阵转置与传统的矩阵转置相比,能充分利用处理器的资源,具有良好的并行扩展性,有利于进行快速成像处理。     

一种稀疏阵列下的二维DOA估计方法

研究了稀疏阵列下二维波达方向（DOA）的估计问题,提出一种基于不动点迭代的空间谱估计（FPC-MUSIC）算法。首先建立基于矩阵填充的DOA估计信号模型,并验证该信号模型满足零空间性质（NSP）,其次通过不动点迭代算法将稀疏阵列信号恢复为完整信号,最后利用恢复信号估计二维DOA。该算法可在稀疏阵列下大幅度降低谱估计平均副瓣,在大幅度降低阵元数的同时具有较高的估计精度。计算机仿真表明：FPC-MUSIC算法可在稀疏阵列下准确估计二维DOA,验证了该算法的有效性和优越性。     

基于RIPless理论的层析SAR成像航迹分布优化方法

层析合成孔径雷达成像(TomoSAR)是通过同一观测区域不同入射角的多幅二维合成孔径雷达(SAR)图像在高程向进行孔径合成,从而实现三维成像。近年来,压缩感知(CS)被用于高程向稀疏场景的重建,高程向重建质量取决于观测矩阵的性质,而航迹分布是影响观测矩阵重构性能的重要因素。相比于度量观测矩阵重构性能的其他约束条件,RIPless理论具有有效、直观和计算简单等优点。提出了一种基于RIPless理论的压缩感知层析SAR成像航迹分布优化准则,从而在航迹数目一定的情况下,获取最优分布以实现高程向优化重建。最后,通过仿真和实验验证了所提优化准则的有效性。     

航空发动机小时包修成本分析

发动机小时包修是控制发动机送修成本主要的商业模式.由于发动机原厂家和航空公司信息不对称,航空公司常常在包修协议中处于不利地位.本文分析了发动机小时包修的主要影响因素,但这些因素实质上是体现在发动机排气温度EGT上,提出了基于EGT的小时包修模型,有利于对各种系数矩阵的理解分析,针对具体机型可以利用载荷谱计算出系数矩阵.     

Particle flters for probability hypothesis density flter with the presence of unknown measurement noise covariance

In Bayesian multi-target fltering,knowledge of measurement noise variance is very important.Signifcant mismatches in noise parameters will result in biased estimates.In this paper,a new particle flter for a probability hypothesis density（PHD）flter handling unknown measurement noise variances is proposed.The approach is based on marginalizing the unknown parameters out of the posterior distribution by using variational Bayesian（VB）methods.Moreover,the sequential Monte Carlo method is used to approximate the posterior intensity considering non-linear and non-Gaussian conditions.Unlike other particle flters for this challenging class of PHD flters,the proposed method can adaptively learn the unknown and time-varying noise variances while fltering.Simulation results show that the proposed method improves estimation accuracy in terms of both the number of targets and their states.     

非对称受损飞机多变量模型参考自适应控制

针对非对称受损的常规布局飞机,对其自适应控制设计方法与适用条件进行了研究.建立了非对称结构受损飞机的非线性模型,详细讨论了模型的线性化过程以及受损造成的纵、横向间动态耦合项;结合常规布局非对称结构受损飞机的物理特性,对多变量模型参考自适应控制器设计的关键条件：关联矩阵和高频增益矩阵顺序主子式符号的不变性做出了证明,确立了该方法在非对称结构受损飞机上应用的理论可行性;通过仿真验证了MRAC（Model Reference Adaptive Control）方法对非对称结构受损飞机控制的有效性.