求解动力学问题的分层迭代方法

对于多体树系统,其动力学方程可写成A_q=B的形式,解此微分方程,需要求得方阵A的逆。本文针对主体部件附有活动小部件的特殊多体材系统,给出一种分层迭代求解微分方程的方法,避免病态矩阵求逆问题。此方法省掉了一些中间结果的公式展开,降低了微分方程的刚性影响,运算流程结构化、模块化、便于力学特性和控制的一体化考虑。     

可压缩流动转捩的迭代求解

本文叙述了高速可压缩边办流动稳定性和转捩点预报的数值计算方法，特别是Ｒａｙｌｅｉｇｈ反迭代法与边界层渐近匹配方法的配合，有效地提高了计算精度，节省了存储和计算时间，本文给出的评定界层第一模式的稳定性分析和转捩区数值预报结果，与已有的实验结果一致。     

具有自动回溯的机动目标航迹精细化分段识别

机动目标航迹分段识别是判断目标行为意图的基础,然而现有航迹分段算法对模式变化检测能力弱,难以满足机动目标航迹快速精细化分段的需求。提出双层精细化航迹分段框架,预分段层检测目标运动过程中的模式切换,确定模式变化明显的预分段区,得到目标模式变化明显区域的预分段点;再分段层对模型差异小的非预分段区航迹进行回溯迭代优化再分段,得到更为精细的分段点。该框架具有从粗到精的航迹分段处理能力,实现了对于机动目标航迹的精细化分段识别。选取两个典型的目标机动仿真场景验证了所提算法的有效性,不仅减少了迭代优化时间,而且提高了分段识别精度。     

基于单个长基线干涉仪的运动单站直接定位

针对以往单站无源定位系统中采用的多通道干涉仪或阵列测向系统复杂、易受通道间幅相不一致性影响等缺点,提出了一种基于信号子空间分解的运动单站单个长基线干涉仪(LBI)直接定位(DPD)方法。该方法采用量子粒子群优化(QPSO)方法获得定位初值,再利用Newton迭代方法得到精估计值。仿真结果表明:增加观测器的机动性,可对辐射源实现快速无模糊的定位;定位性能在较高信噪比(SNR)下可接近定位误差的克拉美-罗下限(CRLB),在低信噪比下优于多通道干涉仪仅测角(BO)和长基线相位差变化率定位方法。     

基于大变形梁模型的风力机叶片气动弹性分析

以水平轴风力机为研究对象分析其叶片大幅值气动弹性动态响应问题.基于非线性欧拉梁模型和风力机叶片动态入流、动态失速气动力模型进行气动弹性建模.气弹方程的动态平衡求解采用Newton-Raphson迭代,分别通过牛顿下山法和同伦沿拓法这两种数值手段改善其迭代收敛性,并对这两种算法的有效性进行比较,结果表明同伦沿拓法的收敛性相对较好.以两种典型的水平轴风机为算例,在额定工作状态以及某些极端风况下计算叶片动态响应.根据叶片根部弯矩载荷幅值定义系统是否达到临界稳定状态,并针对关停状态的风机研究了叶片临界风速与来流方向角的关系.结果表明,某些极端风况和工作状态下,风机叶片根部弯曲载荷较大,相应临界稳定的风速较低.     

模糊聚类在特征选取中的应用

提出了一种基于模糊聚类算法的高维特征选取方法。首先,利用Bhattacharyya距离过滤样本类别无关的特征;然后,基于递归特征剔除过程,提出了基于模糊迭代自组织数据分析技术(Interactive self-organizing dataanalysis technique,ISODATA)聚类方法,以样本与聚类中心的加权距离作为可分性指标,产生候选特征子集;最后,以候选特征子集分类和聚类的接受者操作特征曲线下面积(Area under the receiver operating characteristiccurve,AUC)值和正确率作为目标函数,确定最佳特征子集。将该方法用于选取5个基因表达谱数据集的特征基因,结果显示该方法所选特征具有较好的分类和聚类能力,说明了提出的特征选取方法的有效性。     

拉普拉斯白噪声下的分组Turbo码

目前,传统航空测控通信所采用的纠错码大多是建立在高斯信道基础上的。然而,航空测控环境中不可避免存在着多种尖锐的噪声,测控通信纠错码的可靠性能在非高斯信道中尚未得到充分的研究。分析了一类国际航空遥测的分组Turbo码（BTC）在拉普拉斯白噪声信道下的译码和性能。将传统Chase迭代译码算法引入到拉普拉斯白噪声信道中,建立相应的数学模型,同时,基于该数学模型设计了3种不同的译码接收器下的BTC译码方案。仿真结果验证了该数学模型的正确性与可行性,在误码率为10^-4时最佳译码方案相比于硬限幅接收机有3.7 dB的增益,相比原有的高斯信道下的接收机仅有0.6 dB的性能损失。     

基于解析梯度的经典Lambert问题迭代求解方法

针对现有求解模型复杂、收敛速度慢等问题,在将经典Lambert转移问题转化为超越方程的基础上,提出一种基于解析梯度的Lambert问题迭代求解算法。选择转移轨道的真近点角为迭代变量,导出转移时间关于真近点角的解析梯度,构造一种基于解析梯度的牛顿迭代算法,降低了算法计算复杂度。理论分析表明该算法具有二阶以上的收敛速度。依据偏心率向量与转移轨道形状的关系,通过几何方法分析得到转移轨道在初始位置处的速度约束条件,推导转移轨道真近点角的最大值和最小值的解析表达式,并采用线性插值方法确定迭代初值,进一步提高了迭代算法的收敛速度。数学仿真结果表明在各种转移条件下算法均能快速收敛,采用所给出的初值选取方法初值确定精度高,进而能够加快收敛速度,而与较割线法相比较收敛速度快、计算量小,验证了所提出算法的有效性。     

月面环境三维激光SLAM技术

同步建图与定位（SLAM）可实现月球车在未知复杂月面环境下的定位与导航,月球表面由陨坑、石头等起伏地形构成,缺乏树木、建筑物等地面存有的显著特征,大量特征不显著的点云数据会对月球车定位精度和实时性造成影响。本文提出了一种针对月面环境的显著特征点云提取方法以及基于曲面定位能力估计的增量式优化算法,通过Fisher信息矩阵计算曲面定位能力指标,获取机器人位姿估计的不确定性测量,利用增量式的SLAM方案进行优化,用于提高定位精度与实时性。通过在Gazebo （物理仿真平台）仿真场景下的测试,验证了算法性能。     

观测站位置状态扰动下Taylor级数迭代定位方法及性能分析

针对具有一般普适意义的定位方程,给出观测站位置状态扰动下基于Taylor级数迭代的目标定位方法,并推导其理论性能。分别在“无校正源(情况a)”和“有校正源(情况b)”两种条件下进行算法推导和理论分析。针对情况(a),给出两种Taylor级数迭代公式,并证明两种方法的定位性能趋于一致,均能够达到相应克拉美罗界;针对情况(b),首先给出基于差分校正的Taylor级数迭代公式,针对其不足提出一种基于两步最优融合的Taylor级数迭代公式,并证明其理论性能可达到相应克拉美罗界。最后,设计两种无源定位实验场景用以验证算法设计与理论分析的有效性。