基于改进粒子群优化LS-SVM的卫星钟差预报研究

针对导航卫星短期钟差预报精度和稳定度不高的问题,提出了一种基于改进粒子群优化（PSO）最小二乘支持向量机（LS-SVM）的卫星钟差预报方法。通过引进自适应改变的惯性权重和学习因子来提高粒子群算法的寻优能力,并将其应用到LS-SVM的参数优化中,避免人为选择参数的盲目性,提高了LS-SVM的泛化能力和预报精度。选取国际GPS服务组织（IGS）产品中四颗典型卫星的钟差数据,分别采用LS-SVM模型、神经网络模型和灰色系统模型进行短期钟差预报,计算结果表明：LS-SVM模型的预报精度优于其它两种模型,为导航卫星短期高精度钟差预报提供了新的思路。     

利用字典优化方法实现sub Nyquist采样数据的频率估计

在稀疏重构理论中,重构信号需要预先设定稀疏表示字典,针对预设字典与真实字典之间的失配对信号稀疏表示造成的不利影响,提出一种基于字典优化和稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning, SBL)的频率估计算法。该算法首先构造基于sub Nyquist采样数据的信号稀疏表达式,然后利用SBL算法估计信号频率,同时根据估计结果优化字典,最后反复迭代上述步骤直至计算出的频率值和对应的幅度值趋于稳定。仿真结果校验了方法的有效性。     

航空发动机中介轴承的故障特征与诊断方法

提出了转差域频谱和转差域包络谱的概念,建立了诊断航空发动机中介轴承故障的方法.利用发动机高、低压转差作为触发信号,对发动机振动信号进行等转差周期采集,并在转差域对振动信号进行频谱和包络谱分析.结果表明:不平衡响应、不对中响应以及外环静止的轴承故障响应等振动信号在转差域频谱和转差域包络谱上的位置随转速变化;而中介轴承的故障响应在转差域频谱上的边频成分间距不随转速变化,具有倍频“恒间距”特征;在转差域包络谱上的位置也不随转速变化,具有“恒频”特征.带外环故障的中介轴承实验表明:转速变化时,在转差域包络谱中,外环故障特征倍频成分位置不变;在转差域频谱中,出现间隔宽度恒定为外环故障特征倍频的频率成分.      

一种晨昏轨道卫星地球反照系数估计方法

针对地球反照对太阳同步轨道卫星太阳电池阵输出电流的影响,首先比较不同降交点地方时卫星的太阳电池阵输出电流,分析其变化规律,然后选定晨昏轨道卫星作为研究对象,建立太阳电池阵输出电流模型与地球反照系数估计模型,利用最小二乘法估计电流参数与地球反照系数,最后结合不同季节、不同轨道高度卫星的遥测数据进行在轨验证。结果表明,对于轨道高度在1200km以下的晨昏轨道卫星,地球反照系数在0.05以上;地球反照系数随轨道高度增加呈指数规律衰减,衰减系数约为0.002。     

基于PWM控制的开关磁阻电机中低速无位置传感器控制方法

无位置传感器的中低速运行控制是开关磁阻电机研究的难点问题。为实现中低速阶段对转子位置的连续估计,提出一种基于PWM控制的无位置传感器方法。该方法将开通关断角所对应的参考信号与高频三角载波进行交截,并将得到的PWM信号作为不对称半桥功率变换器的开关管驱动信号。通过对PWM信号进行频谱分析可知,该PWM注入方式等效于注入载波频率的高频正弦信号。然后,对电流信号进行滤波及坐标变换处理,解算出连续的转子位置信息。针对电感曲线正弦度不高的问题,通过移相相减的方法消除二次谐波,简化了位置估计过程。该方法无需额外注入高频正弦信号,易于工程实现,并具备高频信号注入法的精度。最后针对一台12/8结构样机,进行了相应的仿真和实验,验证了该方法的可行性。     

基于未知输入观测器的非线性动态系统故障估计

针对一类受扰非线性动态系统的执行器故障估计问题,提出一种未知输入观测器来实现故障估计。首先,通过坐标变换将原系统转化为合适的形式;其次,采用线性矩阵不等式与Lyapunov泛函分别设计H_∞输出反馈控制器和未知输入观测器,在此基础上实现对系统中执行器故障的渐近估计;最后,通过机械臂系统仿真分析并验证了所提方法的有效性。与已有方法相比,所提方法不要求故障可导,也不要求故障或干扰上界已知,因此易于在工程实际中实现对非线性系统执行器故障的估计。     

自适应高阶容积卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用

针对传统容积卡尔曼滤波(CKF)在系统状态发生突变时估计精度下降的问题,将强跟踪滤波(STF)算法与高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)算法相结合,提出了一种自适应高阶容积卡尔曼滤波(AHCKF)方法。该算法采用高阶球面-相径容积规则,可获得高于传统CKF的估计精度,同时在HCKF算法中引入STF,通过渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,提高了算法的鲁棒性,增强了算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。将提出的AHCKF算法应用于具有状态突变的机动目标跟踪问题并进行数值仿真,仿真结果表明,AHCKF算法在系统状态发生突变的情况下表现出良好的滤波性能,有效地避免了状态突变造成的滤波精度下降,较传统的CKF、HCKF、交互式多模型-容积滤波(IMM-CKF)和自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)算法有更强的鲁棒性和系统自适应能力。     

基于时差频差角度的低轨双星动目标融合跟踪方法

针对低轨双星时差频差定位系统在对运动目标定位中忽略其运动速度会引起较大的定位偏差以及定位跟踪的初值选取等问题,提出了一种对运动目标的双星时差频差信息融合主星的二维到达角（AOA）信息的融合无源跟踪新方法。首先建立测量模型和等高程目标运动状态模型,在此基础上采用扩展卡尔曼滤波（EKF）方法对运动目标进行跟踪定位。仿真分析表明,该方法可达到克拉美‐罗下限（CRLB ）,且收敛后对目标的速度和航向估计有较大的提高。     

雷达导引头对拖曳式诱饵干扰的检测和识别新方法

有源拖曳式雷达诱饵能够实现角度欺骗、距离欺骗、速度欺骗三重干扰效果,它通过电缆与被保护目标相连接,两者具有相同的运动特性,载机和拖曳式诱饵在距离、速度和角度上分辨不出来,导引头的响应会成为两个射频源的复杂函数,这将产生一个角度误差,从而增加了导弹的脱靶距离。为了提高雷达抗拖曳式诱饵能力,从空间角度分辨力入手,在常规单脉冲雷达系统结构上,利用了结构的冗余信息,提取对角线差通道的接收信号,然后与和通道、俯仰差通道、方位差通道联合建立方程组,求解得到目标和诱饵的角度信息,并对两者的信号幅度进行了分离,提出了诱饵识别的方法。仿真结果证实了该方法的有效性。     

一种针对恒模信号的运动单站直接定位算法

相比于常规的"测向+位置估计"两步定位模式,以Weiss等提出的目标直接位置确定(DPD)算法具有估计精度高、分辨能力强和无需数据关联等诸多优点。基于该类定位算法的基本理念,提出了一种利用单个运动天线阵列对恒模(即相位调制)信号的DPD算法。首先,依据最大似然(ML)准则以及恒模信号的恒包络特征,建立了相应的直接定位优化模型;接着,根据优化函数的代数特征提出了一种有效的多参量交替迭代算法,用以获得ML估计器的最优数值解;此外,推导了针对恒模信源的位置直接估计方差的克拉美罗界(CRB),从而为新算法的定位精度提供定量的理论下界。仿真实验表明:相比于已有的基于单个运动天线阵列的直接定位算法以及传统的两步定位算法,通过利用恒模信号的恒包络特征可以明显提高目标直接定位的估计精度。