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。     

共轴刚性旋翼直升机旋翼控制相位角问题分析

利用共轴刚性旋翼直升机飞行动力学模型,以XH-59A共轴刚性旋翼直升机为研究对象,分析了旋翼控制相位角对纵向配平特性、需用功率以及上、下旋翼桨毂弯矩的影响。基于分析结果,提出了一种针对共轴刚性旋翼直升机的旋翼控制相位角的配置方法。该配置方法以降低直升机需用功率为目标,并保证上、下旋翼桨毂弯矩和配平特性满足要求。通过该方法能使XH-59A直升机在0~80 m/s的飞行速度范围内满足上、下旋翼最大桨毂弯矩和纵向操纵限幅的要求,并且能最多降低8%的直升机需用功率,为共轴刚性旋翼直升机的设计提供了参考依据。     

大气湍流对深空天线组阵相位影响分析

深空测控网采用大规模天线组阵系统比单个大天线具有一定优势,构建一个Ka频段的天线组阵系统无论对于星际测控通信还是天文观测都是一种经济、可持续扩展的技术方案。然而天线组阵系统工作于Ka频段时,由于天线间相位的快速起伏漂移将使得合成信噪比迅速恶化,尤其对于深空测控上行链路信号的相位监测和闭环控制带来巨大挑战,所以对天线间大气相位扰动测量和数值模拟非常必要。参考国外相关的干涉测量数据,首先分析了天线组阵大气相位扰动测量和统计分析方法;然后利用微波大气湍流模型,建立了天线组阵相位漂移抖动模型;对大气湍流引起的相位延迟扰动过程进行了仿真实现。利用模型产生的天线组阵相位抖动数值,可以测试和评估天线组阵信号合成处理系统的适用性。     

基于FRFT和相位差分算法的信号特征提取

基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)算法的信号识别方法已广泛应用于雷达信号处理领域,相位差分算法对于检测相位编码信号尤为高效。基于 FRFT和相位差分法的信号检测算法已被提出,但在较低的信噪比下该算法并不能准确识别 LFM、LFM-BPSK信号。针对低信噪比背景下该算法性能较差的问题,给出 1种改进的算法,并通过加入多相编码信号的识别,扩大其适用范围。仿真验证结果表明,提出的算法不仅较原有算法能在较低信噪比条件下有效检测 LFM、BPSK、Frank3种单一调制方式的信号,还能检测出复杂调制的 LFM-BPSK信号。     

一种优化五相感应电机SVPWM算法仿真研究

针对五相电机电压空间矢量多、控制复杂的问题,提出了一种优化的五相感应电机空间矢量脉宽调制(SVPWM)算法与仿真。依据矢量空间解耦理论与载波统一性理论,采用基于最大矢量的SVPWM算法,综合考虑电压脉动与开关损耗等因素,对算法进行了优化。建立了系统数学模型,进行了仿真验证,对仿真过程中产生误差的部分进行了分析和优化。仿真结果表明,优化后的算法满足电机控制的需求,与传统的SVPWM算法相比,谐波畸变率降低,开关损耗降低约20%。     

基于双H桥变换器的无刷直流电机转矩脉动抑制方法

针对无刷直流电机(BLDCM)的换相转矩脉动问题,提出了一种基于双H桥变换器的BLDCM转矩脉动抑制方法。通过双H桥变换器电路产生补偿或抵消电流,减小非换相相电流的波动,从而达到抑制BLDCM转矩脉动的目的。在MATLAB/Simulink下构建了BLDCM转矩脉动仿真模型并进行对比仿真,与传统PID控制方法相比,该方法非换相相电流波动在高、低速下分别降低了约70%和40%,平衡后的转矩波动降低了约80%。结果表明:所提方法对于BLDCM在高稳定度和高精度要求领域中的应用具有重要价值。     

双绕组感应发电机静止励磁调节器的锁相环研究

双绕组感应发电机具有随负载变化调节励磁磁场、保持负载电压恒定不变的优点,通过静止励磁调节器输出的有功电流控制母线电压、无功电流控制负载电压,两者经过坐标变换形成反馈电流,实现系统的闭环控制。锁相环(PLL)为坐标变换提供相位信息,选用合适的PLL可以提高坐标变换的动静态性能,为控制系统提供快速准确的反馈信息。分析了双绕组感应发电机励磁电压的特点,分析了双dq变换PLL、延时信号对消PLL、基于延时信号对消的滑动平均滤波PLL的各自工作特点,最后优选了基于延时信号对消的滑动平均PLL检测励磁电压相位。     

Multipath mitigation method based on Gaussian mixture model in RF relative measurement

Radio Frequency (RF) technology represents a high-precision relative navigation solution that has significant potential for application to earth-orbiting satellites. In precision applications, multipath errors dominate the total error because observables, which are used to estimate carrier-phase integer ambiguity, are not always subject to a Gaussian distribution when dual-frequency ambiguity estimation methods are used in the presence of multipath. As it has been shown that ranging observables obey a Gaussian mixture distribution, this study proposes improvements to the accuracy of estimation based on multipath mitigation founded on the Gaussian mixture model. To this end, such a model is created for integer ambiguity resolution in the presence of multipath, using which the theoretical error in dual-frequency ambiguity estimation is derived. Expectation Maximization (EM), which aids dual-frequency ambiguity estimation, is subsequently proposed to reduce the effect of multipath errors. Finally, two experimental scenarios are implemented to test the performance of the proposed method. The results show that EM-aided dual-frequency ambiguity estimation reduces the range error to approximately 20% in comparison with simple dual-frequency ambiguity estimation. Therefore the proposed technique is effective for multipath mitigation in RF relative measurement.