可变参数AWGN深空信道模型特性分析及其仿真

文章在研究深空通信信道的统计特性的基础上,建立了可变参数AWGN（VPAWGN）模型来模拟深空通信信道,主要考虑噪声功率、多普勒频移和路径损耗等参数对信道特征的影响。进一步在Visual C＋＋环境下搭建VPWAGN模型,并对各参数对信道的影响进行验证。     

基于支持向量机的飞行控制系统辨识

以飞机为研究背景,基于系统辨识中的串-并联辨识模型,应用一种支持向量回归机的方法,对飞行控制系统模型进行了辨识。通过仿真,成功地得到了飞行控制系统的辨识模型。结果表明:该方法有很好的预测性能,具有很高的精度,同时也能很好地反映飞行控制系统的特性。     

基于我国VLBI网航天器定位归算仿真分析

结合我国VLBI观测网现状,通过仿真计算分析了观测时延噪声与系统差、预报轨道偏差和测距误差等对航天器定位归算的影响。结果表明,仅利用VLBI跟踪时附加飞行器地心距约束有利于压制定位点的弥散。 3站 VLBI跟踪的定位解是有偏估计,4站跟踪时要求所加约束的误差应与预报轨道偏差相当,若过大将起不到压制定位点弥散的良好效果,若过小则会在定位结果中引入系统偏差。时延与测距的观测噪声主要引起定位点序列的弥散。若观测量存在系统差则将引起定位结果的系统性偏差,而且定位点序列会发生渐近线性趋势跳变。同时,这也可以作为观测量是否存在系统差的判据。另外,若某时刻前后VLBI跟踪站存在3、4站变更,定位点序列有时发生趋势变化。分析结论对于我国后续探月和萤火计划等工程实践具有借鉴意义。     

Structured sparsity assisted online convolution sparse coding and its application on weak signature detection

Due to the strong background noise and the acquisition system noise, the useful characteristics are often difficult to be detected. To solve this problem, sparse coding captures a concise representation of the high-level features in the signal using the underlying structure of the signal. Recently, an Online Convolutional Sparse Coding(OCSC) denoising algorithm has been proposed. However, it does not consider the structural characteristics of the signal, the sparsity of each iteration is not eno...     

基于深度强化学习的固定翼无人机编队协调控制方法

由于运动学的复杂性和环境的动态性,控制一组无人机遂行任务目前仍面临较大挑战。首先,以固定翼无人机为研究对象,考虑复杂动态环境的随机性和不确定性,提出了基于无模型深度强化学习的无人机编队协调控制方法。然后,为平衡探索和利用,将ε-greedy策略与模仿策略相结合,提出了ε-imitation动作选择策略;结合双重Q学习和竞争架构对DQN（Deep Q-Network）算法进行改进,提出了ID3QN（Imitative Dueling Double Deep Q-Network）算法以提高算法的学习效率。最后,构建高保真半实物仿真系统进行硬件在环仿真飞行实验,验证了所提算法的适应性和实用性。     

Attenuation prediction for fade mitigation using neural network with in situ learning algorithm

Increasing demand of bandwidth in communication satellites has forced satellite links to be designed in Ku bands and above. But at these frequencies, rain and other tropospheric elements result in large attenuation. To mitigate the tropospheric attenuation of microwave satellite signals above 10 GHz using any standard Fade Mitigation Technique (FMT), it is essential to have a priori knowledge about the level of attenuation. Hence, short-term rain attenuation prediction models play a key role in maintaining the link in which necessary compensation can be applied depending on the early information of attenuation. This paper presents a method of attenuation prediction using Adaptive Artificial Neural Network. Here In situ Learning Algorithm (ILA) has been used to enable the system to track the non-stationary nature of the attenuation. To validate this, Ku Band data, collected at three different sites in India have been used for the purpose of prediction. The performance of the algorithm is determined through the estimation of prediction accuracy by comparing the predicted values with the measured data. Results obtained using the mentioned technique shows considerably good accuracy even up to 20 s of prediction interval with acceptable ratio between the under and over predictions. The prediction performance is evaluated for different prediction intervals. Furthermore the present model is also compared with the persistence model and the relative performance is quantified.     

FX型相关处理方案及野值剔除算法

分析了甚长基线干涉测量等干涉测量技术中FX型相关处理方案存在的问题,提出了一种新的FX相关处理方案。该方案经过两次整数比特时延补偿将两站接收信号相对时延缩小到1 bit内,从而避免了相位卷绕现象的出现,同时省去了原方案中的小数比特时延补偿,接着对新方案的计算量和相关长度做了深入的分析;改进了一种野值剔除算法,使剔除过程不受相位随频率变化趋势的影响。蒙特卡洛仿真和“嫦娥二号”实测数据处理结果验证了改进的准确性和有效性。     

一类MIMO非线性系统的局部化自适应控制

针对一类不确定多输入多输出非线性系统,提出了一种局部化鲁棒自适应控制方法.提出的方法采用了指令滤波反推进行虚拟控制律的迭代设计.使用局部化逼近器对未知函数进行在线逼近.引入谱半径,避免了控制系数矩阵的估计必须非奇异的假设.对于固有逼近误差和外部扰动,采用自适应边界控制进行补偿.在自适应律中引入局部化σ修改,保证了边界参数估计的有界性,同时克服了全局遗忘特性.稳定性分析证明了提出的控制方法能够保证闭环系统的所有信号有界.仿真实例进一步验证了提出方法的有效性.     

构建与“工学结合”相适应的《高等数学》课程体系

通过深入研究高职数学课程目标,以"够用为度",提出构建与高职"工学结合"人才培养模式相适应的、具有高职特色的新型数学课程体系。采用与"工学单元紧配合"人才培养模式相匹配的模块式结构,通过三个模块———公共数学模块、扩展模块、数学实验,整合教学内容,实现高职教育"针对不同的专业开设不同的数学课程"的教育目标。     

月球基地结构形式设想

月球基地建设是载人航天、深空探测技术发展的一个重要方面。根据月面环境特点和航天工程需要,对充气式结构和硬式结构的月球基地结构形式进行了分析,讨论了两种结构形式的优势和不足,并提出了基于两种结构形式的组合型月球基地的设想,为将来月球基地的建设提供参考。