基于求解校验序列的(n,k,m)卷积码盲识别

针对卫星通信和深空探测等采用的(n,k,m)卷积码盲识别问题,提出了一种新的识别方法。首先,根据卷积码本身的线性约束关系改进分析矩阵模型的构造方法,有效地减小了识别所需数据量。在通过矩阵化简识别出码长、码字起始位置和校验序列基础上,提出了由校验序列推导出生成多项式矩阵的方法,进而完成卷积码的识别。仿真实例表明,该识别方法不需要任何先验条件,能够有效识别所有(n,k,m)卷积码。     

非线性广义时变时滞系统鲁棒模糊控制

针对一类参数不确定模糊广义时变时滞系统,研究该系统的鲁棒稳定性控制问题。选取特殊的Lyapunov函数,给出了该系统稳定的充分条件,采用线性矩阵不等式技术,将时变时滞系统稳定性条件转化为求解一组线性矩阵不等式问题,并设计出状态反馈控制器,仿真结果说明该方法的可行性。     

星间网络拓扑的二分图及其关联矩阵表示法

星间网络拓扑是建立星间链路首要考虑的问题,以往文献中描述星间网络拓扑一般都用直观图形的表示方法,即以卫星作为节点、链路作为边画出的图形。但是这种直观图形表示法,当卫星数量增加时,图形庞大而杂乱难以辨认,同时无法满足分析问题的需要。为此,文章提出了一种利用图论中的二分图及其对应的关联矩阵描述星间网络拓扑的方法,此方法具有图形描述简单明了、关联矩阵描述便于仿真分析的特点。     

嵌入中空纤维的树脂基复合阻尼材料设计

文章对一种耦合了中空纤维原材料阻尼特性和中空结构缓冲作用的嵌入中空纤维的树脂基复合阻尼新材料进行了研究.分析了各影响因素对三层中空纤维层合(3-HL)、带约束层的单层中空纤维夹心(2-CSLH)、带约束层的中空纤维蜂窝夹心结构(2-CSHC)这三种结构复合材料阻尼性能的主次影响规律,且前两者中阻尼最优试样与2-CSHC试样阻尼值大于0.54的阻尼平台区较宽,△Hz分别为5Hz-112Hz,7Hz-200Hz;阻尼峰值分别可达0.56和0.59;结构设计优越性为2-CSHC>2-CSLH>3-HL.     

移动机器人视觉伺服仿真系统研究

采用基于单应矩阵的视觉伺服方法,利用机器人仿真工具箱（Robotics Toolbox for Matlab）,在Matlab／Simuiink环境下,构建移动机器人视觉仿真系统。仿真试验表明所构建的移动机器人视觉伺服系统的有效性。     

一种有限推力航天器交会轨道的鲁棒设计方法

基于C—W方程描述的二体相对运动模型,考虑利用范数有界方法刻画航天器交会过程中的参数不确定性,并结合控制推力受限的工程需要,提出了一种在不确定环境下有限推力航天器交会轨道的设计方法。通过构造Lyapunov函数,将此设计问题转化为一个具有线性矩阵不等式约束的凸优化问题,通过求解此问题即可设计出符合航天器交会要求的鲁棒状态反馈控制器。     

基于反馈摄动的航天器姿态正规矩阵控制

研究三轴稳定的挠性航天器姿态的鲁棒控制问题．由混合坐标方程导出姿态动力学逆传递函数矩阵,并分析其正规性．基于正规性分析结果,使用系统不确定性反馈摄动描述对姿态控制系统的正规矩阵设计方法进行研究．研究结果表明,逆传递函数矩阵可视为正规矩阵,且动力学参数的摄动不影响其正规性．利用这一特性,提出一种适用于航天器姿态控制的正规矩阵设计方法．在该方法中,航天器姿态的鲁棒控制可以通过增加参数约束达成对三轴姿态的独立控制,从而提高设计的可继承性．计算机仿真验证了该设计方法的有效性．     

基于矩阵奇异值理论的颤振分析新方法

根据颤振分析的基本概念,提出了一类基于矩阵奇异值理论的颤振分析新方法。该方法的特点是,以计算颤振矩阵最小奇异值或条件数的倒数来直接搜索颤振临界点。证明了这两个指标在颤振临界点处的等价性。根据指标在颤振临界点附近取极小值的特点,编制了相应的算法,在确定颤振临界点时无需计算颤振特征根,避免了“窜支”问题,从而减少了人工干预,提高了计算自动化程度。数值算例结果表明,采用该方法计算得到的颤振临界速度和颤振频率与p-k法计算结果的精度相当,且两个指标对应的计算结果一致,验证了其等价性。     

基于逆最优问题的最优制导律及特性分析

在典型的能量最优制导律基础上,将制导律的2个特征根从有限的点/线区域扩展到所有可能的正实根区域,进而提出制导律中的逆最优问题。详细讨论了逆最优问题中性能指标加权矩阵的构造过程,给出了加权矩阵和Riccati矩阵的计算公式;将控制权矩阵选为time-to-go的负n次幂的形式,对加权矩阵的求解进行了举例说明。对8组不同的特征根研究结果表明,尽管每一对可能的特征根取值都能找到最优解释,但这并不能保证与其对应的制导律都能达到与典型能量最优制导律类似的制导性能,特征根取值越靠近典型能量最优制导律,则相对应的制导特性也越接近。     

一种混合的扩展目标跟踪方法

与传统的目标跟踪不同,扩展目标跟踪（EOT）不忽略目标的轮廓特征,同时对目标的质心运动学状态和轮廓特征进行估计。基于随机矩阵的扩展目标跟踪方法用随机正定矩阵来描述目标的轮廓特征,并且建立了适合扩展目标跟踪的量测模型。为了改善目标机动时的跟踪性能,根据椭圆（体）与正定矩阵的关系,提出基于椭圆（体）拟合的扩展目标跟踪方法。进一步地,为了综合上述两类方法的优点,提出一种混合的扩展目标跟踪方法,能够根据目标机动与否在两类方法中进行选择。仿真结果表明,该混合方法的轮廓特征估计误差低于前述两类方法,质心运动学状态的估计性能也更好。