基于快速模糊干扰观测器的UASV再入Terminal滑模控制

针对无人空天飞行器再人大气层过程中气动参数变化剧烈、控制精度要求高的特点，设计了基于快速模糊干扰观测器的Terminal滑模控制方案。通过改进传统模糊干扰观测器的学习律，提出一种快速模糊干扰观测器，增强了其在线逼近干扰及系统不确定的能力。Terminal滑模的有限时间收敛特性提高了系统跟踪速度，同时采用快速模糊干扰观测器消除全部扰动的影响，从而保证了飞行品质。最后，仿真结果表明了快速模糊干扰观测器的优越性及闭环控制方案的有效性。     

物体穿越斜激波干扰特性的数值研究

当物体以超声速穿越同向运动的斜激波时，它的飞行Mach数和攻角都会发生较大的变化。穿越过程中斜激波与物体脱体激波发生相互作用，形成复杂的激波干扰波系结构，基本的干扰形式为复合Mach反射结构。不同的穿越位置时，由于不同的来流条件，使物体上尾部凹坑内的流场和波系发生很大的变化，随着物体的穿越过程，当头部和凹坑下游壁面与翼面穿越激波时，阻力系数有两次剧烈的变化，法向力基本呈线性下降，压力中心先大幅度后移，物体逐渐穿过激波后又快速前移。因此穿越过程使物体加速，给物体的姿态带来很大的扰动。翼面穿过激波也造成阻力、法向力下降，压心后移。如果对有控制的飞行器，穿越激波时气动力特性和稳定性的急剧变化，将给控制系统带来很大的困难。     

卫星扩频通信系统中的干扰抑制技术

提出了在直接序列扩频系统中用线性预测技术抑制单频正弦干扰的方案，给出了采用自适应滤波器抑制单频正弦干扰的方法，推导了将滤波器加入ＤＳ系统后，系统误码率的数学表达式，从理论和计算机模拟两个方面分析了采用这一技术后对系统误码特性的影响；并对影响滤波器性能的滤波器的阶数和收敛因子等参数的选择进行了计算机模拟实验，得出了有价值的结果，理论分析的模拟实验结果表明，采用自适应滤波器后，可以大大降低系统的误码率     

顺逆流向喷流干扰下二体分离气动力风洞实验研究及前体轴向力特性

本文概述了具有顺，逆流向喷流干扰的二体分离气动力风洞实验技术研究。对有喷流干扰引起的前体轴向气动力特性，作了简单的介绍。最后对有顺、逆流向喷流干扰的前体底部流动模型作了定性的描绘，可供理论研究时参考。     

仿射非线性系统鲁棒干扰解耦问题可允许摄动范围的研究

对于仿射非线性系统，本文研究了在系统存在不确定时，鲁棒干扰解耦问题。给出了干扰可测和不可测两种情况下，保持标称系统干扰解耦性质不变的可允许摄动范围。     

利用刚体—质点模型法计算物—伞系统运动轨迹的基本方程

物－伞系统运动轨迹计算是飞行器回收系统设计的重要课题，文中采用刚体－质点模型推导出该问题的求解方程，特别着重讨论了物体运动状态的确定。与通常讨论物体运动将转动参考点取在质心不同，文中针对和的－伞系统的实际，把物体转动的参考点取在物－伞连接点。     

一种用于导弹姿态控制系统的直接力非线性控制法

为改善传统导弹姿控系统线性控制法的不足,用相平面法分析了直接力作用下导弹的姿态运动规律和气动力作用对直接力控制的影响,提出了一种综合控制精度、姿控发动机产品特性和推进剂消耗量等指标的直接力非线性控制方法,给出了控制模型。仿真结果表明,该法能在气动力作用或干扰无法忽略的条件下实现导弹姿控发动机的开关工作正常,保证精度及推进剂消耗最省,其控制精度与线性比例微分(PD)控制律相当。     

同时地形高程测量和地面运动目标检测的分布式InSAR最优编队构形

分布式小卫星干涉SAR为了同时获得时间基线(用于地面运动目标检测)和空间基线(用于地形高程测量),采取空间立体编队构形(即非沿航向直线编队),然而这种混合基线的情况会导致地面运动目标与地形杂波存在相位耦合,而且只靠信号处理方法很难分离,这对于检测地面运动目标极为不利。提出几种最优编队构形,在保证获得两种干涉基线的同时,通过对消两对干涉SAR图像来抑制掉固定杂波,从而可以检测地面运动目标,这种方法具有处理简单和性能较好等优点。最后给出了仿真结果。     

GPS 及其对抗技术的研究

全球定位系统(GPS)在现代导航战中发挥着极为重要的作用,已经成为一种极其重要的导航和制导手段,针对GPS进行的电子对抗技术也日益成为研究的热点.文章阐述了GPS的工作原理、系统组成以及信号格式,并研究了GPS电子对抗中使用的技术手段和体制,包括侦察引导技术、干扰和抗干扰技术,着重分析了GPS干扰技术,对它们的特点和干扰性能进行了讨论,得到了有益的结论.     

机载阵列雷达抑制运动杂波的学习算法

一种称为自适应空时处理器(STP)的线性滤波器是一种相对比较新的方法，它使机载阵列天线雷达目标检测概率达到最大。理论上，全自适应STP可以实时获得最优解(一种维恩滤波器)。但是，实际上全自适应STP也存在一些问题。首先，线性滤波器的加权数可能非常大。其次，单一加权矢量的计算复杂度大约为O(MN)^3。再次，STP为线性滤波器但却工作在非线性不稳定的环境中。这些问题导致采用空时处理器传统技术的实时、最佳处理是现行计算技术内所不及的。为使运动杂波对目标检测的影响最小，本文探讨了人工神经网络和几种学习算法的可应用性。人工神经网络是一种自适应、并行、分布式处理系统，可以实时完成复杂计算。学习算法的机理是为了存储新的信息或变更信息，人工神经网络中的长期存储器要不断更新而又不被破坏。由于学习算法既能在系统的使用期内保留信息又能变更信息，所以对雷达系统的计算要求降到了最低，同时还能适应环境的变化。