AOS自适应帧生成算法的性能分析与应用研究

对AOS协议中的自适应帧生成算法进行研究,通过严格地理论分析,给出了该算法的有效信息传送速率计算公式。进一步,将数据帧生成模块与虚拟信道复用模块作为一个整体进行考虑,针对现有的AOS多路复用技术的不足,提出了自适应帧生成算法与虚拟信道调度算法相结合的多路复用新方法。研究结果表明,通过在多路复用中应用自适应帧生成算法,并设置合理的帧生成时间门限值,可以比目前主要使用的、采用高效率帧生成算法与虚拟信道调度算法相结合的多路复用方法获得更好的包时延性能。     

特征模型分散式自适应姿态控制在高超声速飞行器中的应用

 针对高超声速飞行器在再入过程中强耦合、大扰动和气动参数大范围变化的问题,基于特征建模的思想,把原非线性动力学方程用一个二阶时变差分方程组形式的特征模型描述,建立了攻角通道独立、 偏航/滚转通道耦合的特征模型,并设计了分散式自适应姿态控制器,给出了稳定性分析和数值仿真。由于基于特征模型设计的控制器组成的闭环系统是一个非常复杂的混合系统,稳定性分析在特征建模理论中一直是一个难点,提出的稳定性分析方法完全解决了此类不含内动态相对阶为二的多输入多输出系统的稳定性问题。     

基于振动检测的发动机故障诊断算法研究

基于振动检测的发动机故障诊断算法,分析发动机发生故障时振动信号所具有的特征和故障诊断指标选择,对振动信号预处理、特征提取、状态识别和诊断决策分别进行了介绍,研究出采用振幅和频率两参量包络曲线法诊断发动机故障的算法,通过发动机热试车验证了采用发动机振动检测来判断发动机故障的算法的正确性。     

基于星载毫米波顺轨-交轨InISAR的空间运动目标三维成像技术研究

研究了低信噪比情况下的星载毫米波顺轨/交轨In\|ISAR空间目标三维成像问题。由于传统的RD成像算法在目标尺寸较大和分辨率要求较高时不能取得较好的成像效果,故将波数域成像算法引入运动目标成像处理以获得高分辨率的二维图像,继而将顺轨/交轨三天线ISAR图像分别进行干涉处理,获得了目标上各散射点的三维位置。作为二维成像、图像配准等重要环节的基础参数,对低信噪比下的目标检测和三维运动参数估计进行了研究,分析了速度估计精度要求。最后,仿真结果表明了顺轨/交轨In-ISAR系统的有效性。     

基于积分多普勒平滑伪距的导航算法研究

载体处于高动态机动、障碍遮挡、信号干扰和多路径等复杂环境时,GNSS接收机跟踪环路易发生信号失锁和相位失调,导致载波相位观测值发生较大变化,采用载波相位平滑伪距将严重影响导航精度。为改善GNSS接收机导航性能,对电离层效应及延时校正模型进行了研究,基于α-β滤波算法提出了基于积分多普勒平滑伪距的导航算法。实验结果表明:采用该算法在静态、动态条件下定位精度优于5m,测速精度优于0.05m/s,可显著提高GNSS接收机的导航精度。     

基于新型滑模控制方法的再入飞行器姿态控制律设计

设计了一种新型滑模控制方法,该方法不但能对已有的控制律进行鲁棒性改进,而且能有效抑制抖振现象。在该方法的设计过程中,首先基于已有的控制律和标称系统,设计了一种新型的动态滑模面,然后对超扭曲算法进行改进,得出了一种快速、连续且有限时间收敛的算法,并首次将其作为新型趋近律,该趋近律与滑模面相结合能够大大增强现有控制律的鲁棒性,而且滑模的切换律是连续的,因此大大降低了系统的抖振。将以上方法应用于再入飞行器的姿态跟踪控制中,有效增强了已有控制律的鲁棒性,实现了大干扰情况下对姿态系统的稳定控制。通过仿真,验证了该方法在提高系统鲁棒性和降低抖振方面的有效性。     

星上系统时间算法研究

针对星上缺乏系统时间会出现钟差整体漂移的问题,本文提出两种新的钟速初值预报方法建立集中处理模式下星上系统时间算法：用每颗星第1天的前两历元的钟差预测钟速初值和用每颗星每天的前两历元钟差预测钟速初值。仿真结果表明,算法合理,两种方法得到的自主系统时间与国际全球导航卫星系统服务时间(IGST)相比,60天的偏移程度均在100 ns以内,用每颗星第1天的前两历元的钟差预测钟速初值建立的系统时间稳定性更好。     

A residual based adaptive unscented Kalman filter for fault recovery in attitude determination system of microsatellites

This paper presents an adaptive unscented Kalman filter (AUKF) to recover the satellite attitude in a fault detection and diagnosis (FDD) subsystem of microsatellites. The FDD subsystem includes a filter and an estimator with residual generators, hypothesis tests for fault detections and a reference logic table for fault isolations and fault recovery. The recovery process is based on the monitoring of mean and variance values of each attitude sensor behaviors from residual vectors. In the case of normal work, the residual vectors should be in the form of Gaussian white noise with zero mean and fixed variance. When the hypothesis tests for the residual vectors detect something unusual by comparing the mean and variance values with dynamic thresholds, the AUKF with real-time updated measurement noise covariance matrix will be used to recover the sensor faults. The scheme developed in this paper resolves the problem of the heavy and complex calculations during residual generations and therefore the delay in the isolation process is reduced. The numerical simulations for TSUBAME, a demonstration microsatellite of Tokyo Institute of Technology, are conducted and analyzed to demonstrate the working of the AUKF and FDD subsystem.     

SAR高速实时信号处理系统设计

合成孔径雷达回波数据速率一般高达3GSPS,如何采集、存储、压缩、传输如此高速率的数据成为一个难点。文章在分析了SAR回波数据特点的基础上,设计并实现了一个SAR高速实时信号处理系统。该系统以FP-GA为核心处理器、ADC08D1500为高性能的AD采集芯片、DDR_SDRAM为数据存储器、TLK2711为数据传输芯片。实验结果表明：本文设计的高速实时信号处理系统性能良好,能够很好地实时处理高速率的SAR回波数据。同时该系统易于实现,具有较强的实用性。     

基于粒子群聚类算法的雷达信号分选

在电子对抗领域,雷达信号分选的研究是一个重要课题。电子战的信号环境日趋复杂,雷达信号的处理面临高密度信号环境,雷达脉冲相互交错。对粒子群聚类算法进行了研究分析,把粒子群聚类算法应用到雷达分选中,仿真实验证明该方法能够得到很好的雷达信号分选效果,为雷达信号分选提供了新思路。