基于伪谱法的空间绳系组合体最优燃耗离轨研究

为了优化空间绳系组合体轨道转移的燃耗,提出一种基于伪谱法求解的包含拖拽、平衡、甩摆三个阶段的绳系组合体最优燃耗离轨方案. 首先将全过程离轨的燃耗作为性能指标,采用简化的绳系组合体动力学模型,利用高斯伪谱法求解出拖拽阶段系统状态最优轨迹;其次考虑较复杂的绳系组合体动力学模型,使用模型预测控制方法跟踪拖拽阶段系统状态最优轨迹. 仿真结果表明该方法能实现主动星安全、高效,并以最低燃耗地将目标星转移到目标轨道.     

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。     

结合图像局部信息的高斯混合型图像分割框架

针对现有的基于判别型或聚类型的图像,用分割方法无法处理被噪声污染的图像的现状,提出一种新的两步式图像分割框架。该框架首先利用图像的局部信息重塑图像的灰度直方图,增强了像素的类间散布性和类内紧凑性,然后将现有的基于判别型或基于聚类型图像分割方法在重塑图像上执行,从而提高了现有图像分割算法的有效性和鲁棒性。文中用典型的聚类型方法高斯混合模型来说明该框架的可行性。由于框架的两个步骤具有独立性．因此可推广到现有的其他基于像素或直方图的方法。在人工和真实图像上的实验结果证明,这种两步图像分割框架可以获得有效且鲁棒的图像分割结果。     

基于分段高斯伪谱法的组合动力飞行器火箭挂飞轨迹规划

为解决受涡喷发动机技术水平限制,导致试验飞行器无法直接达到试验所需高度和马赫数的问题,采用可回收式助推火箭挂飞后分离的方法,基于分段式高斯伪谱法搭建弹道优化模型,结合引射火箭与飞行器特性设计试验窗口,设计了弹道优化模型的约束条件;以末端高度最高、速度最大及轨迹平滑作为单项性能指标,以其加权和作为总性能指标,通过改变单项...     

基于UKF的四元数载体姿态确定

对于低精度高噪声的传感器组成的低成本姿态测量系统,本文引入U nscen ted K a lm an filtering(UKF)用于姿态确定,设计了有陀螺测量和四元数差分法的无陀螺测量两种UKF滤波器;应用四元数避免了欧拉角法的奇异问题;用高斯-牛顿误差最小法将六维参考向量转化为四元数,作为观测量的一部分,使九维非线性观测方程转化为七维线性方程进行滤波,减少了计算量;应用仿真数据进行算法验证,成功得到姿态估计;对两种算法在低速和高速状态下进行验证,仿真结果表明了该方法的有效性。     

刀口法测量高斯光束腰斑大小实验设计

本文设计了利用刀口测量的高斯光束腰斑大小的测量实验装置,并阐述了具体的测量过程。此方法用于μｍ级激光光斑大小测量是可行的,实验装置简单实用。     

基于自适应Kriging代理模型的交叉熵重要抽样法

对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题,本文提出了一种交叉熵重要抽样（CE-IS）方法结合自适应Kriging （AK）代理模型的求解方法（CE-IS-AK）。所提方法基于交叉熵原理,用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数,并采用AK模型协助逼近过程中混合高斯模型的参数的更新,从而提高了CE-IS方法的计算效率。另外,本文还改进了CE-IS方法的收敛准则,避免了方法的冗余迭代,扩大了方法的适用范围。由于在CE-IS方法中引入了AK模型,因此,本文方法所构建的重要抽样函数在保证精度的基础上提高了效率。相较于AK-MCS方法,本文方法中引入了重要抽样的思想,因此在Kriging训练点数目基本相同的情况下,大幅缩减小失效概率计算时样本池规模,并且由于利用了混合高斯模型,因而对多失效域具有较好的适用性。算例分析也证明了本文所提方法的优越性。     

基于随机参数逆高斯过程的加速退化建模方法

为了将随机参数退化模型应用于加速退化试验以提高可靠性评估结果的准确性,本文以逆高斯过程为例研究了基于随机参数退化模型的加速退化建模方法。利用加速系数不变原则推导出逆高斯过程各参数在不同应力下应满足的关系式,由此建立参数的加速模型,计算出加速系数,进而将加速应力下的退化数据等效折算到工作应力下。采用了随机参数的共轭先验分布,并且利用最大期望算法估计出随机参数的超参数值。仿真试验验证了所提方法的可行性和有效性,实例应用说明了所提方法具有较好的工程应用价值。      

基于多站数据融合的参数精估计方法

针对侦察设备处于星载SAR副瓣照射范围,从而导致截获信号湮没于强噪声背景这个问题,本文提出一种基于多站接收机之间的数据融合方法。在信号形式未知的情况下,通过此方法可以检测出淹没在噪声中的微弱信号,进行信号的分类和时频域参数的精估计。首先,将参考接收机与其他接收机之间进行互相关处理,得到峰值信息,根据峰值信息的位置得到信号与参考信号之间的延迟位置,进行延迟校准;其次,各个接收机分别进行粗步长的分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FrFT）,记录峰值信息为精估计做准备,根据峰值角度和分数阶傅里叶反变换恢复出原始信号;最后,判定是否存在信号,若信号存在实现多站原始信号功率比的加性融合,根据多站峰值信息限定旋转角度范围,采用精步长的分数阶傅里叶变换估计出调频率和中心频率;利用联合互相关谱实现信号能量的累积,采用自适应门线和边界波谷连续取小方法,找到信号存续状态中的左右边界,估计出带宽和中心频率,计算脉宽,实现时频域信号的精估计。仿真实验表明：该方法可以在低信噪比的高斯白噪声和有色噪声背景下,对线性调频信号（Chirp）的时频参数进行有效的精估计。     

傅里叶变换法用于脉冲多普勒雷达检测加速运动目标的研究

傅里叶变换法通常用于脉冲多普勒雷达检测加速运动目标，尽管该方法的性能会受多普勒拖尾现象限制。机动飞机和导弹属于加速运动目标。本文作者量化了多普勒拖尾的影响。在运用脉冲多普勒雷达检测附加白高斯噪声的非加速目标并估算该目标的径向速度试验中，傅里叶变换法能够使输出信噪比(SNR)随脉冲数线性增加。当目标加速时，只要加速度足够小，那么傅里叶方法仍可以检测目标并估算其平均速度。针对某一给定的加速度，当脉冲数增加时，傅里叶变换法得到的输出信噪比(SNR)随脉冲数的增加成凹函数变化，即输出SNR先增加到最大值然后开始下降，直到该方法不适用为止。因此脉冲数和加速度必须匹配才能获得最佳性能。文中给出了最佳SNR、最佳脉冲数与加速度关系的经验公式。这些结果被证明与采用栅格搜寻的广义似然比检测器设计是相符的。