谱估计理论在弹道数据参数化建模中的应用

针对高超声速飞行器防御作战中目标运动规律的描述问题,提出一种基于经典和现代谱估计理论的弹道数据参数化分析和建模方法。该方法将弹道数据视作非平稳随机信号,研究其变化规律：首先,通过线性消势法消除信号的线性趋势,将其转变为平稳信号,以便于进行谱估计;然后,采用Welch算法给出大致的谱图,结合该谱图和改进的协方差法确定自回归参数模型的阶数,以避免模型阶数选择准则引起的不确定性问题;最终,给出弹道数据的参数化模型。仿真结果表明,使用本文算法建立的弹道数据参数化模型与动力学模型具有较高的一 致性。     

前飞速度和升力偏置量对共轴刚性旋翼气动特性影响分析

共轴刚性旋翼前飞状态的气动特性主要由工况环境中的来流速度、密度和桨叶的翼型配置、弦长分布和扭转分布等气动布局参数决定。气动布局参数的综合影响决定了共轴刚性旋翼的的升力偏置量。了解前飞速度和升力偏置量对前飞性能的影响规律有利于设计更适合于高速飞行的共轴刚性旋翼。因此,本文通过求解可压雷诺平均N-S(Reynolds-averaged Navier-Stokes,RANS)方程对4 m直径的由两副2片矩形桨叶旋翼构成的共轴刚性旋翼模型的前飞流场进行了数值模拟,获得了不同前进比下的气动力并对不同升力偏置量下的旋翼性能进行了对比。数值模拟结果表明,随前进比增大,桨叶展向拉力分布更加趋于合理,拉力中心向桨叶中段移动,可以充分给桨尖卸载;旋翼升力主要由前行侧桨叶提供,升力偏置量过大容易产生激波诱导失速,不利于高速前飞。     

嵌套阵列最大似然估计测向算法

针对在辐射源个数未知的条件下嵌套阵列难以估计多个辐射源角度的问题,提出了基于最大似然估计(MLE)的嵌套阵列角度估计算法。算法在嵌套阵列模型的基础上,首先通过推导阵列截获多辐射源信号的最大似然函数及其梯度,利用最速下降法估计出空域中所有潜在辐射源的角度;然后,通过多元假设检验,利用最大似然比与门限进行比较,确定出空域中所有潜在辐射源中某一时刻发射信号的活跃辐射源角度,排除其余噪声形成的虚假辐射源角度,解决了在辐射源个数未知条件下嵌套阵列对多个辐射源角度估计问题。仿真结果表明:与传统多重信号分类(MUSIC)算法相比,该算法在辐射源数目未知、存在相干信号、低信噪比(SNR)、低快拍数条件下,均具有较好的角度估计精度,并且算法形成的虚拟阵列自由度是空间平滑MUSIC算法的2倍;多元假设检验法比传统信源数目估计算法在低信噪比条件下和处理相干信号方面具有明显优势。     

高雷诺数二维充气机翼构形的气动特性

针对基于二维充气机翼的构形特征进行高雷诺数条件下的气动特性分析.首先通过对二维充气机翼构形特征的设计,建立了描述逼近程度的误差参数和若干模型;进一步运用数值方法,通过与标准翼型的对比,分析充气机翼的气动性能及其误差参数的敏感性.数值结果表明:在高雷诺数条件下,充气机翼的气动性能相对于标准翼型有所降低.同时,结合对流场特征的分析,从机理上解释二维充气机翼与标准翼型气动性能差异形成的原因,即导致总的阻力系数明显增加的主要原因是其凹凸起伏的表面对充气机翼表面压力分布所引起的变化,局部压力升高从而大幅增加了压差阻力.      

基于遥测数据的无人机气动参数辨识方法研究

针对无人机在高空低速飞行时易受风场影响及在数据分析时遥测数据不完备的问题,进行了气动参数辨识方法研究,提出了基于空速管平面矢量三角形的风场估计方法及基于风场信息修正的气动角估计方法。以某型无人机为例,对遥测数据进行了充分分析与信息综合,运用逐步回归方法进行了纵向气动参数辨识,并进行了实验验证。结果表明,模型计算结果与实测数据吻合较好,说明所提方法有效。考虑到辨识模型的数学本质,该方法对其他固定翼无人机同样适用。     

时序信号设计的一种新方法

文章结合高速时序工作的特点,从实现的角度提出了一种利用软件调整时序的新方法。在可编程逻辑器件中,利用数字时钟管理器(DCM),通过模块化和增量式设计思想达到对高速时序信号的精确调节。最终实现了一个20MHz速率的时序控制,调节精度达到100ps。     

噪声调幅干扰信号波达方向估计研究

利用噪声调幅干扰信号频谱结构的特殊性,提出基于阵列接收信号载频处频域数据的波达方向估计算法,通过仿真分析表明该算法的角度估计性能明显高于目前广泛采用的比幅比相单脉冲测角法,并且计算量也大大低于传统的波达方向估计算法.     

基于距离像特征的复合速度估计算法研究

首先分析了步进频率宽带信号混频处理原理和目标速度对距离像的影响。在此基础上,提出了基于距离像熵和距离像对比度的速度估计算法,详细分析了这两种算法的数学原理、步骤、效果、适用条件等。最后,基于这两种算法又提出了复合速度估计算法,大大提高了速度估计精度。     

根据两颗导航星信息估计捷联惯导系统误差的一种方法

针对高机动短时间飞行的飞行器,介绍了一种根据它相对2颗导航卫星的伪距离和伪速度信息,估计捷联惯导系统定位和定速度误差的方法.考虑到由确定飞行器相对每颗星的径向距离和速度的非线性方程施加的约束,根据这些误差矢量长度最小值的条件确定误差值.用空间解析几何法得出了计算捷联惯导系统误差估值的最终算法,这种算法能给出非线性最小值问题的精确解.     

未知空间目标纹理缺失表面三维重建算法

针对传统三维重建方法难以对纹理缺失表面进行完整重建的问题,提出一种基于深度学习与截断符号距离函数(TSDF)融合的未知目标三维表面完整重建算法。首先设计一种基于深度学习的图像逐像素深度估计框架,通过在训练过程中引入多个复杂结构模型,提高该深度估计框架的泛化能力;其次,利用TSDF对各帧图像所估计的深度信息进行融合,实现对纹理缺失区域的空间目标完整三维重建。根据仿真校验,对于300 mm尺寸的卫星模型图像,像素深度估计平均误差约为13 mm,通过TSDF融合后尺寸精度误差小于5.10%。实验结果表明该算法可以对未知空间目标光学图像进行逐像素深度估计,并获得目标完整的三维结构与纹理信息,有效解决无纹理区域的重建结构缺失问题。