基于平流层风场预测的浮空器轨迹控制

平流层风场环境对浮空器设计和轨迹控制具有重要影响。针对平流层风场建模,以长沙地区2005—2010年的风场数据为例,首先采用本征正交分解（POD）方法对风场数据进行降阶处理;然后分别采用Fourier级数与BP神经网络算法对平流层风场进行预测,并对2种模型的预测精度进行比较分析;最后通过建立临近空间浮空器的动力学模型和高度调控模型,分析2种风场预测模型对浮空器轨迹控制的影响。研究结果表明,相对于Fourier预测模型,基于BP神经网络预测模型的预测精度更高,可信度更强,能够更好地为浮空器飞行轨迹控制提供参考价值。      

基于降阶模型的翼型结冰冰形预测方法

翼型结冰冰形的数值模拟预测通常比较复杂耗时,为了更加快速准确地预测冰形以减少计算资源消耗,建立了基于本征正交分解（POD）和Kriging模型的冰形快速预测方法。利用CFD数值模拟结果来构建样本空间,以飞行迎角为例详述了降阶模型的冰形预测的实现手段,并结合试验设计方法,完成了多参数的结冰冰形快速预测,同时研究了先进的Blind-Kriging模型的相关方法以及对于预测结果的改进。结果表明,降阶模型预测翼型结冰冰形与CFD数值模拟结果吻合较好,表明降阶模型可以快速、精确地应用于翼型结冰冰形预测。      

一种基于曼哈顿距离的帧间加权预测算法

合并模式通过共享邻域块的运动矢量（MV）来节省编码运动信息比特数,有效提升了编码器率失真性能。然而,当前合并模式中的运动补偿预测（MCP）不够准确。为此,分析了合并模式中的预测残差分布特点,并提出了一种基于曼哈顿距离的加权预测算法作为合并模式的附加候选项。首先,采用邻域合并候选项的运动矢量进行运动补偿预测得到多个预测块;然后,根据候选块位置与像素点的曼哈顿距离对获得的多个预测块进行加权平均得到附加候选项;最后,通过率失真优化（RDO）从附加候选项和原有候选项中选择出最佳的合并模式。实验结果显示:在联合探索测试模型JEM 7.0平台上,所提算法在不同的编码器配置下均获得了率失真性能的提升,其中低延迟P帧下达到了平均1.34%的比特率节省。      

基于TheoH方差的陀螺随机误差系数动态提取

针对运用动态Allan方差提取陀螺随机误差系数时,用截断窗截取原始信号造成方差估计置信度降低的问题,提出运用混合理论方差(Theo H方差)来代替Allan方差对截断窗内的数据进行分析,并提取出随时间变化的陀螺随机误差系数。Theo H方差改善了Allan方差计算时相关时间只能达到信号总时间的二分之一及长相关时间下方差估计置信度降低的问题,其计算的相关时间可以达到数据总时间的四分之三,有效改善了动态算法因数据截取造成误差系数估计置信度下降的缺陷。从对仿真信号和光学陀螺实测数据处理结果上来看,本文方法既能准确地对动态条件下陀螺量测信号的随机误差进行细化辨识,又能大幅提高中、长相关时间下方差估计的置信度。     

基于ANP的直升机单机森林灭火训练效能评估

现有的直升机单机森林灭火训练效能评估方法仅针对取水灭火过程,忽视了其他任务环节对训练效能的贡献,并假设指标间相互独立,因此导致评估指标体系不全面、指标权重分配不合理,评估结果的可靠性低。利用离散事件系统建模理论建立的事件活动流将直升机单机森林灭火训练任务分解成若干相关活动,活动映射法对各活动效能要素进行分析并转化为效能评估指标,最终构建出全面的两维度效能评估指标体系;网络分析法(ANP)的使用考虑了评估指标间具有的依赖和相关关系,对指标权重进行重新合理分配,评估方法更符合问题的实际情况,评估结果更加可信。基于超级决策(SD)软件的案例分析表明,所提出的效能评估方法具有工程应用的可行性和参考价值。     

基于变迹滤波的MIMO-SAR图像分辨率增强技术

针对多输入多输出合成孔径雷达(MIMO-SAR)在近场目标散射特征诊断成像中,非正交旁瓣难以通过常规方法进行有效抑制的问题,分析了MIMO-SAR图像非正交旁瓣的产生机理,提出了基于空间变迹滤波(SVA)和三变迹处理相结合的旁瓣抑制方法。仿真和实验结果表明,本文方法不仅能很好地抑制距离向旁瓣,而且对于方位向非正交旁瓣也具有较好的抑制效果,提高了MIMO-SAR图像的二维分辨率和动态范围。     

基于改进HHT的非高斯噪声中瞬态通信信号检测

根据瞬态通信信号和非高斯噪声的特点,建立了相应的信号模型,并利用希尔伯特-黄变换（HHT）处理非线性非平稳信号的优势,提出了基于改进HHT的非高斯噪声中瞬态通信信号的检测算法。该检测算法分为集合经验模式分解（EEMD）和固有模态函数（IMF）分量筛选两部分,首先经过加入随机白噪声多次试验取均值得到待检测信号的IMF分量,再结合各个分量与原信号的能量差异和相关性剔除虚假IMF分量,从而实现对混叠在非高斯噪声中的瞬态通信信号的有效检测。仿真在不同的条件下对比了本文算法与其他算法对信号的检测效果,结果证明本文算法能够有效克服HHT中存在的缺陷,实现对瞬态信号更为准确的分析和检测。     

基于改进积分视线导引策略的欠驱动无人水面艇路径跟踪

路径跟踪控制是无人水面艇（USV）自主完成各项任务使命的关键技术之一,受到国内外运动控制领域的普遍关注。为提高风浪流等外界环境干扰下,无人水面艇（USV）路径跟踪控制的准确性和鲁棒性,研究海流等外界扰动环境下一类非对称欠驱动无人水面艇的路径跟踪问题,提出了2种改进积分视线（ILOS）导引策略,并基于改进导引策略和反馈控制思想实现了无人水面艇水平面的路径跟踪。与传统ILOS导引策略相比,第1种改进策略具有变积分增益能够避免积分饱和及超调现象;第2种改进策略在前者的基础上将前视距离设计为时变量,使得无人水面艇操纵更加灵活,其中积分增益和前视距离均为垂直距离误差的不同函数,引导无人水面艇灵活快速地跟踪期望路径。基于级联系统理论证明了当所有控制目标实现时,控制系统为全局k-指数稳定（GKES）的,理论分析和仿真实验证明了算法的有效性和先进性。      

基于SAGWO算法的UCAVs动态协同任务分配

通过分析无人作战飞机（UCAV）优势概率和任务联合威胁以及定义任务时间,建立了以目标价值毁伤、编队损耗代价和时间消耗为性能指标的多无人作战飞机（UCAVs）多约束动态任务分配数学模型,采用改进的灰狼优化（GWO）算法对数学模型进行求解;针对基本GWO算法求解早熟的缺点,给出了自适应调整策略和跳出局部最优策略,引入了二次曲线控制方法;对UCAVs动态协同任务分配特点,设计了目标任务序列编码方式,提出了基于自适应GWO（SAGWO）算法的UCAVs多目标动态任务分配方法。从静态与动态2种情况分别对该方法进行仿真验证;仿真结果表明,该方法是有效的,相比较于其他算法,其优化过程快速精准。      

复杂背景下目标散射信号测量与提取技术

在复杂环境条件下的宽带雷达目标散射特性测量中,场地周围环境产生的零多普勒杂波（ZDC）会严重影响目标测量数据的准确性。为了有效地抑制背景杂波、提高目标散射信号的测量精度,提出了一种基于最大概率提取技术。该技术首先通过方位滑窗平均得到每个频点的初始固定背景杂波估计,然后对每个频点的杂波初始估计进行统计直方图处理得到最大概率幅度统计量,并依据该统计量完成门限处理得到最终的杂波估计值,从而消除方位滑窗平均处理中的剩余目标信号分量、实现精确的背景提取与抵消。对典型目标的外场测量数据处理结果验证了本文方法的有效性。