MIMO雷达中一种降维MUSIC的相干角度估计算法

研究单快拍下双基地多输入多输出（Multiple—InputMultiple-Output,MIMO）雷达中相干信源的离开角（Directionofdeparture,DOD）与到达角（directionofarrival,DOA）联合估计问题。利用单快拍下双基地MIMO雷达的接收信号构造一组Toeplitz矩阵,利用这组ToepIitz矩阵重构一个信号矩阵,提出一种基于降维多重信号分类（ReducedDimensionMultipleSignalClassification,RD-MUSIC）的DOD与DOA联合估计算法。提出的算法能够有效估计相干信源以及非相干信源的角度,实现角度的自动配对,并且角度估计性能远优于FBSS—ESPRIT算法以及ESPRIT-like算法。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于最小熵的多通道SAR系统相位误差估计与补偿

采用多通道合成的方法来增加信号带宽,是提高合成孔径雷达(SAR)系统距离分辨率的一种有效技术手段。针对多通道间相位失配的问题,建立了通道相位误差的频域多项式模型,提出了一种基于最小熵的通道相位误差估计与补偿方法。以距离向压缩脉冲图像的信息熵作为目标函数,误差多项式系数为估计变量,基于最小熵准则建立了相位误差的最优化估计模型。该方法能有效弥补内定标或外定标方法的不足,且不依赖于成像场景的地物类型,只需抽取少量回波数据作为误差估计的样本,具有耗费存储空间少、收敛速度快、不损失信噪比的优点。对不同场景的八通道实测数据进行了处理,实验结果验证了本文方法的有效性和稳健性。     

某型固体火箭发动机的可靠性增长分析

对某型固体火箭发动机的可靠性增长进行了统计检验，在可靠性增长的基础上，用二项分布阶段可靠性增长的Bayes方法评定了该机的可靠性下限。结果表明，可靠性增长方法能充分利用信息，并可节省大量试验样本。     

美国低空风切变危险性评估的研究概况

对美国在低空风切变的危险性评估及其准则、风切变模型及地面系统仿真等方面的研究概况作一介绍,最后找出我国在这方面研究的差距,并提出努力的方向。     

烧蚀反应动力学参数的确定

本文提出了一种理论模型与实验相结合确定碳基材料烧蚀反应动力学参数(活化能和指前因子)的方法。首先建立了碳基材料热化学烧蚀的湍流边界层模型,运用数值方法对边界层守恒方程组、表面烧蚀和固相热传导进行耦合求解,计算过程中不需要事先假设烧蚀的控制类型。其次,在电弧加热器中模拟火箭发动机喷喉的烧蚀环境进行烧蚀材料与氧化性气体反应的烧蚀实验。最后,运用所建立的模型和在电弧加热器上的实验结果进行预测比较,确定烧蚀反应的动力学参数。作为实例,确定了石墨与CO_2的烧蚀反应的动力学参数。     

谱载下裂纹扩展的计算及实验分析

本文针对裂纹扩展的Willenborg-Chang模型,提出了如何合理地选择参数,怎样对残余塑性区尺寸进行修正及随机加载谱的处理。通过实验和计算结果的对比,说明上述想法的正确性,并提出Willenborg-Chang模型更适用于较长裂纹的寿命估算。     

ARMAX模型参数估计的新两步法

 本文提出了一种ARMAX模型参数估计的新两步法。这种方法与其它递推估计方法（如增广矩阵法,极大似然法,Durbin两步法、三步法等）比较,具有较好的收敛特性,对参数的估计,特别是对C参数的估计比较精确,这是利用其它方法,一直未能很好解决的一个难题。     

一种分散化多站联合目标跟踪算法

 本文基于分散估计理论的基本原理,考虑各子站基于不同坐标系这个一般情形,给出了一种新的分散化多站联合目标跟踪算法。并针对子站间四种不同的通讯方式,对算法进行了仿真。结果表明,本文的最优合成算法即使在各个子站由于缺少足够的信息而得到错误估计的情况下,也能快速地给出正确的估计。     

阵列高分辨方位估计方法统计性能分析

在简要回顾近年来阵列高分辨定向技术发展的基础上,从算法机理出发,对目前出现的各种高分辨定向算法进行合理分类。重点对一批典型算法的多目标定向性能进行统计分析,并利用统一的仿真模型对它们的估计精度和分辨能力进行比较,结论为：MUSIC,Mini-Norm两种方法的实用性较强,而WSF,IMP,TLS-ESPRIT等方法具有较高的理论研究价值,有待进一步开拓其实用性。     

基于交互多模估计策略的故障检诊方法

针对多模自适应（ＭＭＡＥ）故障检诊（ＦＤＤ）方法的局限性,提出了一种基于交互多模（ＩＭＭ）估计策略的动态系统中多重故障的检诊方法。交互多模估计是针对包含有结构以及参数的系统的一种效率较好的自适应估计技术,它提供了故障检测、诊断和状态估计的集中框架。通过对在传感器和作动器中含有多个故障飞机的仿真。结果表明,所提供的方法比其它方法能够更快、更可靠地检测和隔离出多重故障。