基于解析解的小范围高频率机动飞行器制导律设计

针对机动飞行器的小范围高频率侧向机动飞行问题,结合飞行器的运动学和动力学方程,通过解析方法给出了机动幅值和飞行器最大可用过载下的最大机动频率,同时利用粒子群优化方法进行了制导律最优频率的优化。基于解析规划算法给出了正弦机动制导律的解析形式以实现飞行器在侧向方向的机动导引飞行。仿真结果表明：解析算法能够精确得出制导律频率,而粒子群优化方法的精度也能很好的满足要求,误差在5%以内。正弦机动制导律在大速度下可以较好的完成任务目标;在小速度下,幅值误差会有小幅度的增加。     

二维斜入射定常驻点流解析解——干扰剪切流动理论的一个应用

首先证实二维斜入射驻点流为干扰剪切流(ISF),导出该ISF控制方程组,并求得该斜入射驻点ISF的解析解,它与完全NS方程组得到的精确解完全一致,对此作了相关物理分析,为CFD可信度验证的精确解比较方法提供了一个典型的局部区域流动模型,并为该流动模型的数值求解提供了有效的途径.     

对称驱动方腔定常流动的多解现象研究

对方腔内顶盖正弦速度驱动的定常流动进行了数值研究.采用非线性动力系统数值分岔分析方法,讨论了Re<2000时Navier-Stokes方程定常解的多解共存现象,计算了对称和非对称定常解的分岔曲线和相应的流动模式,给出了非对称解出现的临界参数Re=320,稳定的对称和非对称解同已有文献的结果一致,并获得了一组新的不稳定的非对称解.随着Re数的增加,侧壁出现流动分离并有小涡出现,随之发生流场拓扑结构分岔,但并不伴随N-S方程解的分岔.     

一种小波神经网络与遗传算法结合的优化方法

提出一种基于小波神经网络(简称WNN)与Pareto遗传算法相结合的优化方法,并用于内流的数值流场优化计算.小波神经网络由输入层、隐含层和输出层组成.在隐含层用Morlet小波母函数取代了误差反向传播(BP)神经网络中常用的Sigmoid激励函数.Pareto遗传算法具有很好的全局寻优能力和良好的优化效率,在通常情况下它总可以得到均匀分布的Pareto最优解集.典型算例表明:该算法快速、高效,能高精度的完成非线性函数的逼近与映射,其泛化能力很强.      

结构可靠性分析的拟蒙特卡罗方法

由于蒙特卡罗(MC)方法具有程序结构简单,收敛速度与问题维数无关等优点,故其在结构可靠性分析中得到了广泛应用。但是对于小失效概率等问题,计算效率低这一主要缺点限制了该方法的应用范围。为了解决MC方法存在的问题,通过引进单位超立方体中不同的低偏差点集代替伪随机数序列,并结合了重要抽样技术建立了结构可靠性分析的拟蒙特卡罗(QMC)方法。该方法不但可以大幅度减少抽样点数目,还能够得到确定性的估计值, 避免传统MC方法只能得到概率意义下误差的缺陷。通过数值算例可以看出本文方法具有较高的计算精度和效率,因此适用于结构可靠性分析问题。     

基于投影寻踪的高光谱图像异常检测并行算法

投影寻踪方法能有效提取数据中的非高斯结构凸显异常信息,但在求解最优投影方向时存在计算量大、运行时间长的问题,为提高处理效率,提出一种机群环境下的并行算法.选用偏度和峰度组合作为投影指标,将所有像素光谱作为特定投影方向集依次搜索,求解最优投影方向.在并行计算各候选方向投影指标时,分割图像数据分布存储于各机群结点,数据子块朝候选方向并行投影后,将指标计算式变形分解,使各结点在指标计算过程中所需数据均为本地数据,解决数据局部性问题,并采用一种"轮流作主"的机制提高算法负载均衡程度.利用实用型模块化高光谱仪数据在机群系统上进行测试,达到了较好的加速效果,表明该并行算法具有良好的并行性能.     

基于CDMA蜂窝网的飞行器三维定位算法

针对中低空飞行器提出了一种将码分多址(CDMA)蜂窝网导频信号被动定位与惯性导航系统进行组合的导航定位方法。该定位方法是根据CDMA蜂窝网导频信号的到达时差（TDOA）进行两次加权最小二乘解算,并利用飞行器惯性组合的原始信息进行解模糊,从而实现中低空飞行器的三维实时定位。蒙特卡罗仿真证明：在高斯白噪声条件下,该算法运算速度快,精度高,其均方误差逼近克拉美罗下界（CRLB）,为组合导航实时性要求提供了理论参考。     

基于光谱信息散度的光谱解混算法

光谱解混是高光谱遥感定量化的关键,提出了一种基于光谱信息散度和光谱混合分析的光谱解混改进算法(SID-SMA,Spectral Information Divergence-Spectral Mixed Analysis).以光谱信息散度判定最优端元子集,端元选择时采用端元的初选和二次选择来提高端元选择的精度,得到较小的丰度估计误差.通过光谱库模拟数据的结果可以看出,SID-SMA的端元选择精度和丰度估计精度要优于其他算法,当信噪比为100∶ 1时,算法端元选择正确率达到了99.8%,29个端元的丰度估计总误差小于0.1,并且算法的速度较快.     

基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法。采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划,为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进,提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则,有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真,取得了较好的结果。     

一种新的双复权雷达干扰自动对消系统研究

复杂电磁干扰环境下,雷达干扰对消系统性能发挥受到了挑战.针对对消系统面临的这一问题,分析了干扰对消的基本原理,并对影响对消性能的主要因素进行了深入探讨.在此基础上,设计了单延迟节FIR滤波器双复权对消系统,大大减小了空间波程差和通道不一致性对对消系统造成的不良影响.仿真结果验证了系统的有效性.