基于神经网络的自适应状态观测器

利用ＢＰ神经网络动态系统对一类非线性时变系统的状态进行了估计。利用神经网络的“学习－遗忘”特性,提出了非线性时变系统的自适应状态观测器,对其结构及特性进行了讨论。仿真结果表明这种自适应状态观测器能跟踪系统参数及状态的变化。     

运动干涉检测的模糊逻辑控制

在采用最大相对速度－距离法的基础上,引入模糊逻辑控制时间裕度,使任意两次检测间的时间间隔适当增大。该方法不仅减少了检测次数,更主要的是利用模糊逻辑的鲁棒性,减少了误差对检测结果的影响,从而使它无论在效率还是在可靠性方面都有了提高。以运动平面多边形为例,通过不采用、采用、部分采用模糊逻辑控制３种方法加以比较,表明了该方法的可靠性和有效性。     

热化学非平衡喷管流场的数值研究

从非定常的基本方程出发,采用时间相关法,利用时间预处理的ＭａｃＣｏｒｍａｃｋ格式对空气为实验气体的７组元热化学非平衡一维喷管流场进行了数值计算,并分析了热化学非平衡对流场的影响。结果表明,对于一些实际应用的喷管条件,热化学非平衡具有较为显著的影响。     

基于速度预测的导引律剩余时间估计

将分段线性逼近与迭代求解的思想扩展到对导弹的时变速度进行分段预测,给出了适用于反舰导弹速度时变情况的大前置角下比例导引律和偏置比例导引律的剩余时间估计算法。该算法在现有分段迭代算法的基础上,依据闭环形式的反舰导弹速度微分方程,分转弯平飞段和近似直线飞行段2种情况,对导弹未来速度的大小进行分段迭代预测并对剩余时间估计进行修正。算法中还给出了偏置比例导引律作用下近似直线飞行段剩余飞行航程的估计公式。仿真结果验证了本文算法的有效性。     

GPS时间比对数据的Vondrak平滑和三次样条插值处理

介绍了Vondrak平滑方法和三次样条插值方法。利用国家授时中心时间频率基准重点实验室的GPS时间比对数据,先进行预处理和规范化处理,再采用Vondrak平滑方法和三次样条插值方法进行处理,得到的结果表明:在实际中利用Vondrak平滑方法和三次样条插值方法对GPS时间比对数据处理是可行的,减弱了随机噪声的影响。     

基于支持向量机的航空发动机滑油监控分析

提出了一种基于支持向量机的航空发动机滑油金属含量预测方法。详细分析了支持向量机用于时间序列预测的理论基础,并给出了运用支持向量回归进行多步预测的一般公式,提出了用最终预报误差(FPE)准则优化选取嵌入维数。与传统的AR预测模型相比,支持向量机由于采用了新型的结构风险最小化准则表现出优秀的推广能力。经过数值仿真得出自回归(AR)模型仅适合于短期预测;支持向量机预测推广能力强、具有较强的鲁棒性和容错性,对较长区间预测仍具有较好的效果。最后,将其应用于某型发动机滑油的铁金属含量预测,取得了较好的效果。      

利用遗传算法优化TTCAN网络的时间调度系统矩阵

引入了遗传算法对时间触发CAN(TTCAN)网络中的时间调度表进行优化。同时,针对问题的特殊性,本文对所引入遗传算法作了进一步改进,以取得更好的性能。最后,本文利用汽车工业的PSA标准消息子集对本方法进行了验证,实验表明,本方法可以有效的减少网络中的抖动问题,取得了满意的效果。     

一种基于时间梳技术的高频正弦信号相位差测量方法

本文研究了一种基于时间梳原理的高频正弦信号相位差测量方法,给出了时间梳原理的数学模型,并详细分析了其特点,并将此原理首次应用于高频信号的数据采集中,可以用低频和被测信号构建一种高频等效采样技术,可以在不满足乃奎斯特采样定理下,对被测两路正弦信号进行同步采样,避免了高频信号采样的高采样率,结合多重互相关技术,实现了对高频正弦信号的相位差的高精度测量,实验结果表明本文算法对高频信号对高频正弦信号的相位差测量具有很高的测量精度,尤其在低信噪比下也有较高的测量精度,具有较高的工程实用价值。     

CHAMP卫星加速度计标校参数序列的谱分析

给出了利用能量守恒方法求定CHAMP卫星加速度计标校参数的基本原理和算法．对2001年8月-2003年12月共约两年半的CHAMP卫星加速度计数据进行了标校,导出了尺度、偏差和偏差漂移参数的时间序列,分别采用最小二乘谱分析和抗差谱分析对这些时间序列进行了分析．结果表明,尺度、偏差和偏差漂移参数都有明显的周期变化,但各主周期项略有差异．尺度的主周期是441d、220d、126d和13．4d的周期变化,其中220d和441d的周期变化的贡献相对较大．偏差中有明显的220d、126d和13．4d周期变化,各周期变化的贡献几乎相当;偏差漂移的主周期是220d、13．4d和9d的周期变化,其中13．4d的周期变化最为显著,几乎比其他周期项变化高出一个数量级．另外尺度和偏差参数还有明显的长期变化,而偏差漂移参数的长期变化不明显．     

地月空间星地双向单程测量高精度模型

针对使用星地双向单程测量技术实现给定场景下的地月空间高精度测量问题,建立了地月空间纳秒级星地时差解算模型与米级瞬时距离解算模型,定量分析了模型中各因素的量级,并对模型中收发时延、引力时延、定轨误差和大气延迟等多种因素引入的时差和距离估算误差进行了定量分析。仿真数据的处理结果校验了误差量级理论分析的准确性,时差估算的均方根误差优于7.6ns,瞬时距离估算均方根误差优于2.4 m。建立的模型可以对地月空间星地DOWR测量数据进行高精度处理,实现地月空间高精度时间比对,支持未来中国载人登月等任务及地月空间高精度导航技术。