低数据率与低阵元数时LCMV和LCEC波束形成算法研究

研究了低数据率与低阵元数条件下应用线性约束最小方差算法(LCMV)算法和线性约束特征干扰相消器(LCEC)算法的相控阵雷达系统对干扰抑制和旁瓣压低性能。建立了均匀线阵接收信号模型,给出了LCMV,LCEC两种算法的原理,用仿真方法讨论了不同数据率和阵元数时LCMV,LCEC算法不同到达方向上的干扰与旁瓣抑制性能。结果表明:与LCMV算法相比,高数据率、低阵元数时LCEC算法在两个相隔角度小于1个主波束宽带的干扰来波方向上形成的零陷更准确;低数据率、低阵元数时LCEC算法的角度分辨率更高;低数据率、高阵元数时LCEC算法的副瓣电平抑制能力更强,高阵元数时LCEC算法保持了静态方向图的特征。     

一种新的自适应消噪方法

基于小波变换的自适应消噪方法为雷达信号的滤波提供了一种可行的办法。考虑到离 散小波变换(DWT)不具有平移不变性,而静态小波变换(SWT)又不能很好地分析信号的高频 部分,提出了一种新的自适应消噪方法。它根据CWT的提升方法,得到静态小波包的提升 实现方法,并设计出适合本系统的确定最优小波包分解树的相应步骤,利用引入了更多动量 因子的权系数迭代公式对各子带进行自适应匹配,并将匹配结果二次自适应,得到拟合的原 信号。仿真中将其与其它两种基于小波的自适应方法进行了比较,表明该方法可在适当减小 计算量的同时,进一步改善系统的滤波性能。     

脉冲星非实时平差的火星探测自主导航模型

针对基于X射线脉冲星观测的火星探测器自主导航,研究了几种不同的实时自适应方法,包括:扩展卡尔曼滤波(EKF),自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)和鲁棒自适应扩展滤波(RAEKF)。首先根据脉冲星导航原理,模拟了观测值:脉冲到达时刻;接着,分别利用扩展卡尔曼滤波,自适应扩展卡尔曼滤波和鲁棒自适应扩展滤波方法估算出探测器的位置和速度;最后,上述几种滤波轨道与STK模拟的标称轨道较差,然后比较它们的滤波精度发现:AEKF和RAEKF的精度相对较高,AEKF的三个轴向滤波位置精度达到:X轴优于100m、Y和Z轴优于30m,优于VLBI技术的km量级,和Doppler技术的精度相当。     

光电自准直仪自适应光源设计方法研究

介绍了一种自适应光源设计方法。利用反馈原理自动校正自准直光源参数,调节发光强度,降低了自准直仪对反光面、使用环境的苛刻要求,提高了仪器的环境通用性及测量精度。     

变质量梁的自适应Newmark法

用变质量梁来模拟推进剂减少的液体火箭.先以一弹簧-变质量小球系统为例,用其求解结果与解析解进行比较.再以时不变的简支梁为算例,确定多自由度系统下与结构动特性协同的自适应Newmark方法中的参数选取.最后用时变的简支梁模型模拟贮箱质量的实际变化方式,运用与结构动特性协同的自适应Newmark方法、模态叠加法、Newmark平均加速度方法（NMA法）和Fox-Goodwin方法（NMF法）对其求解.比较结果证明自适应Newmark算法对于时变系统的适用性,尤其具有高精度特性.      

自适应神经模糊推理模型在复杂社会技术系统中的应用(英文)

考虑复杂社会技术系统的特点,运用自适应神经模糊推理模型对提高公益科研机构的组织效率进行了实例研究。建立了针对公益科研机构员工激励决策的自适应模糊推理完整模型,利用调研数据及其处理结果验证了模型的有效性。该模型融合了神经网络的学习机制和模糊系统的语言推理能力,弥补了神经网络和模糊逻辑系统各自的不足。研究结果表明,自适应神经模糊推理模型适用于复杂社会技术系统,在解决管理领域的预测、评估和决策问题中有广阔的应用前景。     

基于稀疏阵列和码分信号的机载预警雷达STAP研究

基于稀疏阵列和码分正交信号,研究了机载雷达的空时自适应处理（STAP）技术,用于空中预警背景下的地面杂波抑制和运动目标探测。提出了稀疏阵列码分多相位中心孔径综合方法,采用正交编码信号实现多发多收,使综合后不同编码信号的相位中心在数量和分布情况上和满阵天线的相同,从而避免了稀疏阵列天线旁瓣较高的问题;在孔径综合的基础上,利用空时自适应处理方法完成杂波抑制,实现运动目标检测。仿真结果表明了本文方法的有效性。     

基于遗传算法的航空发动机机载模型支持向量机修正方法

航空发动机的实时模型与发动机的匹配精度直接影响着航空发动机故障诊断的精度.提出了基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量回归机(AGA-LSSVR)方法对航空发动机机载实时模型进行修正,有效的提高了模型的匹配精度.分析了最小二乘支持向量机中的参数的选取对模型修正的影响,在参数的选取空间里采用自适应遗传算法搜索最优参数.最后,比较了Back propagation(BP)神经网络、支持向量回归机、AGA-LSSVR等方法在机载模型中的修正效果.结果表明:提出的AGA-LSSVR具有很好的修正精度,验证了修正模型的有效性.      

基于有向元的圆柱阵列波束赋形

对其形圆柱阵列进行了波束赋形,在考虑阵元有向性的基础上,利用基于最小均方误差的自适应算法迭代得到一组最优权值,通过对阵元激励的幅度、相位进行加权调整,能够使阵列波束方向、主波束形状、副瓣电平达到给定要求：运用此方法得到共形圆柱阵列的平预波束和余割平方波束方向图,效果较好,证明此方法对于共形阵列是有效的