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针对基于矩阵填充的二维自适应波束形成问题,提出一种基于奇异值门限(SVT)的特征分解线性约束最小方差(SVT-ELCMV)算法。首先建立二维自适应波束形成矩阵填充模型,其次验证接收信号矩阵满足零空间性质(NSP),并分析最小可恢复阵元数,最后以SVT算法将稀疏阵列信号恢复为完整信号,并通过修正的特征分解线性约束最小方差(LCMV)形成有效波束。算法解决了稀疏阵列平均副瓣大幅度上升的缺陷,且在平面阵列部分阵元无法正常工作时依然有效。计算机仿真表明:SVT-ELCMV算法可使稀疏阵列具有与完整阵列相同的二维波束形成能力,并可有效抑制干扰信号,验证了算法的有效性和优越性。 相似文献
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一种步进频率信号认知雷达波形优化设计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
认知雷达常用于完成探测、跟踪、成像及识别等多重任务,为提高其综合性能,需兼顾多方面因素研究其波形优化设计问题。基于此,提出一种基于压缩感知(CS)RIPless准则的步进频率信号认知雷达波形优化设计方法。首先,建立了目标回波信号稀疏模型,分析了其与发射信号模糊函数之间的关系。其次,根据模型中观测矩阵的构造,基于RIPless准则,将波形设计问题转化为概率分布的互相干参数及其协方差矩阵的条件数的优化问题,从而通过自适应寻优算法,获得优化的步进频率信号脉冲重复时间间隔序列和子脉冲频率序列。相较于传统方法,所提方法在信号发射与接收之间形成了信息实时反馈和信号优化重构的闭环,在高概率准确重构目标径向一维距离像的同时,也实现了发射信号模糊函数的优化。最后,仿真计算验证了所提方法的有效性。 相似文献
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针对方向图可重构天线阵列的稀疏布阵问题,提出一种基于扩展酉矩阵束算法的优化设计算法。首先建立以阵元位置和多组激励为变量的多方向图联合稀疏优化模型,并利用期望方向图采样数据构建Hankel块矩阵。然后通过centro-Hermitian化处理和酉变换将采样矩阵从复数域转换到实数域,舍弃实矩阵中较小的奇异值对可重构线阵进行稀疏。最后通过对等价矩阵束的广义特征值分解估计稀布阵元位置,进而得到每个方向图对应的激励。仿真验证了该方法能够以阵元非均匀稀疏分布的阵列形式有效实现多个方向图的精确重构。 相似文献
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在轨航天器故障检测与诊断问题需要面对模型的非线性,而且要求尽量提高其检测的精度,为此设计了基于径向基函数(RBF)神经网络的动量轮非线性故障检测与诊断(FDD)方案。首先应用RBF补偿建模误差,提高检测精度,并选择李雅普诺夫函数证明其收敛性;然后应用非线性观测器来产生故障残差,给出了阈值以及故障检测的时间;应用RBF网络对故障信号进行重构,并据此设计了带学习能力的FDD策略。再次建立了详细的动量轮模型,通过不同条件下的仿真研究分别验证残差的阈值特性、时间特性以及RBF的重构能力,仿真结果表明了算法的有效性。 相似文献
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小型无人机伞降回收运动分析CSCD 总被引:2,自引:0,他引:2
针对小型无人机伞降回收的特点,研究了在无人机回收过程中,飞机及降落伞系统的运动轨迹及姿态。通过分析机伞间的力学关系,建立了机伞系统运动模型,并进行了仿真分析,给出了无风情况下回收运动的仿真结果。结果表明,系统能够满足无人机回收要求,可以决定最佳的回收参数,从而得到最优回收轨迹和姿态。 相似文献