星载SAR辐射定标及其精度分析

随着星载合成孔径雷达（SAR)应用需求的发展,为了观测目标的物理特征,可以利用辐射定标技术获取更加精确的目标后向散射系数信息。主要完成单通道单极化条带成像模式下辐射定标及其精度分析,首先从雷达方程出发,进行严格的数学推导研究单通道单极化条带模式辐射定标技术;其次给出通过对已知雷达散射截面积的目标的观测,得到SAR图像上的灰度值与绝对的雷达散射截面积之间的关系;采用测量定标常数的方法,并基于辐射定标流程建立辐射精度误差模型和计算公式,重点研究了短期相对定标和长期相对定标中各因素对精度的影响。而且针对定标常数对绝对定标精度的影响给出了详细说明,指出星载SAR系统需要定期地完成系统修正。最后以TerraSAR-X卫星为例进行了计算验证,结果表明辐射精度预估值与实测值相差小于0.05 dB。     

主动悬挂式展开试验装置设计与试验验证

设计了一种主动悬挂式展开试验装置,并介绍了其设计原理,给出了基于模糊PID的控制策略,开展了装置样机的试验验证,结果表明:该装置实现了吊点的位置主动跟随和重力主动补偿,能够满足天线等有源活动部件地面主动展开试验的使用要求。     

挠性空间结构振动的独立模态空间最优控制方法

针对大型挠性空间结构的特性,考虑在独立模态空间内进行控制,设计模态滤波器,对从物理空间采集到的模态信息进行预滤波处理;设计模态观测器,从模态加速度中获取模态位移和模态速度;其次,利用独立模态空间理论中各阶模态相互独立解耦的特性,设计了基于最优控制的独立模态空间控制器;在此基础上,考虑外部干扰信号作用下,设计了基于模态滤波器的 次优控制器,构成了一个完整的挠性空间结构闭环主动振动控制系统。对简化的桁架和单翼帆板结构振动控制进行了仿真验证,结果表明：两种控制器均能使振动得到有效抑制,相比传统比例积分微分控制器最大振幅减小约一半,且具有一定的抗干扰能力。     

基于FDA-MIMO的距离欺骗干扰鉴别方法

提出了一种基于频率分集阵列多输入多输出(FDA-MIMO)的距离欺骗干扰鉴别方法。FDA-MIMO中,目标回波在阵元间产生的相位差及空间角频率与距离、角度呈线性关系,而假目标不满足该关系。本文对目标回波和多类假目标在FDA-MIMO接收端的相位差、空间角频率进行了理论推导,详细分析了上下变频、匹配滤波、信号混合、移频等因素的影响,给出了假目标鉴别的具体流程。理论分析及仿真结果表明,该方法能准确提取混合信号的相位差及空间角频率信息,有效对抗多种类型的转发式欺骗干扰。     

基于稀疏核增量超限学习机的机载设备在线状态预测

为实现对机载设备工作状态的在线状态预测,提出了一种稀疏核增量超限学习机(ELM)算法。针对核在线学习中核矩阵膨胀问题,基于瞬时信息测量提出了一个融合构造与修剪策略的两步稀疏化方法。通过在构造阶段最小化字典冗余,在修剪阶段最大化字典元素的瞬时条件自信息量,选择一个具有固定记忆规模的稀疏字典。针对基于核的增量超限学习机核权重更新问题,提出改进的减样学习算法,其可以实现字典中任一个核函数删除后剩余核函数Gram矩阵的逆矩阵的前向递推更新。通过对某型飞机发动机的状态预测,在预测数据长度等于20的条件下,本文提出的算法将预测的整体平均误差率下降到2.18%,相比于3种流形的核超限学习机在线算法,预测精度分别提升了0.72%、0.14%和0.13%。     

基于HMM的雷达状态转移估计方法

针对传统识别模型存在的参数规律描述不全面的问题,提出一种适用于多功能雷达(MFR)的层级模型,该模型通过任务、状态、参数3个层级反映了MFR系统的运行机制,并依据不同的参数变化规律,设定多种函数进行描述,能够反映信号的联合变化和统计信息,较统计和脉冲样本图模型具备更好的识别效果。在层级模型基础上,针对MFR状态转移估计方法存在的鲁棒性、估计准确率不佳的问题,引入目标运动状态信息,构建双链隐马尔可夫模型(HMM),进而利用D-S(Dempster-Shafer)证据理论优化估计结果,提出一种基于HMM的雷达状态转移估计方法,实验结果表明,提出的方法较改进前具备更优异的鲁棒性和估计准确率。     

主动侧杆引导下的Ⅱ型驾驶员诱发振荡抑制

现代飞机采用放宽静稳定性构型和侧杆控制器操纵,使得舵面速率饱和引起的驾驶员诱发振荡（PIO）成为影响飞行品质的一个重要因素。针对舵面速率饱和引起的Ⅱ型PIO问题,设计了主动侧杆人感系统,其弹性系数随着舵面偏转速率饱和的发生而改变,从而达到抑制速率饱和的作用。基于主动侧杆引导下的人机闭环系统模型,仿真分析和飞行品质评价验证表明,基于系统误差在线调整人感系统弹性系数,能够降低舵机速率饱和的程度,改善飞行品质,有效抑制舵机速率饱和引起的Ⅱ型PIO。     

双基地角时变下的ISAR稀疏孔径自聚焦成像

针对双基地角时变下的逆合成孔径雷达（ISAR）成像分辨率低以及稀疏孔径存在相位误差引起图像散焦等问题,提出了一种基于贝叶斯压缩感知（BCS）的双基地ISAR稀疏孔径自聚焦高分辨成像算法。在平动补偿后回波数据的基础上,首先构造补偿相位将由双基地角时变引起的多普勒偏移补偿掉,然后构造随双基地角变化的稀疏基矩阵,建立基于压缩感知的双基地ISAR稀疏孔径观测模型,并将相位误差作为ISAR成像的模型误差,接着假设目标图像各像元服从Laplace先验、噪声统计特性服从Gaussian分布,利用贝叶斯推理进行"分布式"迭代求解,在高分辨成像的同时实现了相位自聚焦,仿真结果验证了算法的有效性和优越性。