非理想条件下认知蜂窝网络物理层安全传输方案

认知无线电技术可以解决频谱实际利用率不高的问 题,作为关键技术之一被引入下一代蜂窝移动网络中。同时,由于无线信道的广播特性和 不确定性,非理想条件下的信息安全传输问题不可回避。由于认知无线网络中主、次网络间 存在相互干扰,文中借鉴干扰对准思想,高效地管理和利用主、次网络之间的相互干扰,通 过优化设计发送预编码矩阵,尽量避免干扰合法用户接收,同时尽可能地对窃听节点实施阻 塞干扰。Monte Carlo仿真验证了非理想条件下干扰对准设计预编码矩阵的优越性,同时也 证实了信道估计精度在提高蜂窝移动系统传输性能和安全性能方面的重要性。     

基于误差随机过程无人飞行器的撞地概率计算公式

在误差随机过程为平稳正态过程的假设下，研究了无人飞行器撞地概率的计算问题。在已知地形数据的情况下，从理论上推导出无人飞行器只受到垂直干扰时的撞地概率的计算公式；并在仅利用地形特征参数的情况下，得到了较为简洁的计算公式，在进行无人飞行器航迹规划过程中可以实现撞地概率的实时计算。给出了无人飞行器既受到垂直干扰又受到水平干扰时的撞地概率的计算公式，并对它们的计算作了简化，得到了一个近似计算公式。讨论了撞地概率计算公式的应用问题，分析了误差随机过程的标准差、飞行器机动带宽及地形标准差对撞地概率的影响。     

基于PHD未知杂波密度多机动目标跟踪

基于随机有限集（RFS）的跳变马尔可夫系统（JMS）是多机动目标跟踪的有效方法。但现有的方法假设杂波密度是先验已知的,而实际中杂波密度是未知且可能随着环境的改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于线性高斯模型的未知杂波密度下多机动目标跟踪算法。该算法以未知杂波密度高斯混合概率假设密度（λ-GMPHD）滤波为基础建模杂波和真实目标,采用线性高斯JMS模型描述目标机动,推导了未知杂波密度下多机动目标跟踪的GMPHD迭代解析表达式。仿真结果表明,所提算法可实现对于杂波密度以及目标数和目标状态的准确估计。      

一种新型的挠性航天器作动器布局优化方案

针对挠性航天器振动抑制中的作动器优化配置问题,综合考虑闭环系统的可控度和作动器的电缆长度,提出一种新型的复合优化指标,在完成振动抑制的同时,有效缩减作动器电缆长度,减小航天器能量损耗及电磁干扰;在此基础上,采用遗传算法,完成作动器安装位置的快速寻优。本文采用实际尺寸的挠性帆板有限元模型,通过大量的数值仿真,验证了所提方法的有效性     

基于差分进化算法的导航星座在轨重构构型设计

针对有卫星失效下的导航星座,提出了对在轨卫星进行相位机动的方法来对星座的空间构型进行重构,以实现修复和改善星座性能的目的。首先,利用共面高轨和共面低轨变相的方式来对在轨卫星的相位进行调整,建立共面轨道相位机动的数学模型;其次,提出了除重构时间和重构能量外的其他重构指标,包括重构能量均衡度和重构构型恢复性,并建立了各重构指标的数学模型;然后,建立了重构构型的优化模型,并对优化问题中个体的评价手段与编码方式进行设计;最后,以北斗中MEO卫星失效为例,利用差分进化算法对优化模型进行求解,得到以不同重构指标为目标函数下的Pareto前沿。从结果中可以看出该重构方法对星座性能的提升最大可以达到41.2%,同时Pareto前沿中对应的所有重构策略中,重构能量、重构构型的均衡度、重构构型的健壮性的数量级均维持在-1、-3和0的水平。     

指标测试在导航雷达检修维护中的应用

通过研究船用导航雷达系统结构及各功能模块作用,对影响导航雷达正常运行的关键技术指标进行了详细的分析。提出在船用导航雷达的检修维护工作中,利用无线电计量设备测试关键技术指标,从而对设备状态进行准确评估的方法。通过实践证明,该方法准确可靠,对设备的检修维护工作提供了良好的参考。     

基于拉普拉斯变换的空间目标碰撞概率计算方法

碰撞概率是空间碎片碰撞预警中评判碰撞发生可能性大小的重要依据,对航天器机动规避具有重要意义。基于拉普拉斯变换的碰撞概率计算方法利用拉普拉斯变换以及幂级数的定义,推导了在短时间接近情况下碰撞概率的幂级数表达式,分析了碰撞概率的截断误差并确定了在不同精度要求下的幂级数项数。针对2009年美俄卫星的碰撞事件,将基于拉普拉斯变换的碰撞概率计算结果与Chan方法、Monte Carlo方法的计算结果进行比较,验证了基于拉普拉斯变换方法在计算精度上的优势。      

确定材料概率疲劳曲线的损伤力学方法

飞机结构对可靠度要求很高,因此要获取材料的概率疲劳曲线.概率疲劳曲线试验周期长,费用高.对此,首次通过损伤力学方法,根据获取材料中值疲劳曲线所需数据确定了材料的概率疲劳曲线.结果表明,当存活概率提高时,疲劳强度将明显降低,疲劳寿命将明显缩短.本结论是从金属材料的标准试件的疲劳试验推出的,因而该方法首先适用于金属材料,同时该方法也可推广用于许多新型的复合材料.另外,试验子样愈大,置信度愈高.该方法的价值在于可以采用中值疲劳试验代替概率疲劳试验,显著地节约疲劳机时与试验成本.     

基于Memetic算法的超视距协同空战火力分配

针对超视距多机协同空战中,火力单元采用一次性完全分配原则容易造成资源浪费的问题,采用一种新的火力分配数学模型.该模型带有毁伤概率门限,能够保证在满足毁伤概率门限的前提下,优先保证威胁度大的目标被分配且选择对各目标杀伤概率相对较大的火力单元,使其对目标的毁伤概率平均值达到最大且尽量少地消耗火力单元,从而节省和充分利用火力资源.在此基础上,提出采用以离散粒子群算法为全局搜索策略,以贪婪算法为局部搜索策略的Memetics算法求解协同空战火力分配问题,有效地提高了算法收敛速度、精度.仿真算例验证了模型的优点及Memetic算法的有效性.