相对加速度对LFMCW雷达性能的影响分析

雷达与目标之间的相对加速度会引起回波信号多项式相位调制效应,为研究其对线性调频连续波(LFMCW)雷达性能的影响,本文分析了对称三角LFMCW雷达的差拍信号,导出对称三角波LFMCW雷达信号的加速度模糊函数和加速度分辨力的关系式。随着加速度的增大,多普勒频率的谱峰逐渐加宽,直至出现多个峰值,雷达多普勒参数的分辨性越来越差;同时得出加速度固有分辨力与调制周期的平方成反比的关系。     

制导误差分离中环境函数矩阵的精确计算方法

主要讨论了制导工具误差分离中环境函数矩阵的精确计算问题。环境函数矩阵的计算精度对制导工具误差分离精度有重要影响。提出了2种精确计算环境函数矩阵的方法,用六自由度弹道仿真程序验证了2种方法的有效性。     

信号的复制生成理论及其在通信中的应用

信号的复制生成理论是基于复制方法生成信号的理论,它主要研究信号(序列)的复制特性、在不同的复制信息和复制方式下信号(序列)的生成原理和性质。在简要介绍信号的复制生成理论的基础上,着重介绍了利用复制理论提出的一种新的伪随机码捕捉方法。     

桥函数及广义桥函数的研究进展

桥函数和广义桥函数均为三值函数系,都是将初始序列经复制方式和移位方式变换后而形成的.它们包括了一些常见的非正弦正交函数,如沃尔什函数和方波函数等.简要介绍了近10年来北京航空航天大学通信与电子系统博士点在非正弦正交函数方面研究的一些新进展,重点介绍了复制理论和广义复制方法,桥函数、广义桥函数的复制生成方法、性质及其应用等专题.      

平滑粒子流体动力学(SPH)方法的进展

平滑粒子流体动力学(SPH)方法是一种无网格Lagrangian计算技术,在处理一些问题时,比以Lagrangian坐标系和Eulerian坐标系为基础的常规网格有独特的优越性,特别适用于处理物质质点的流动性极大的问题,如超高速碰撞问题.文章对SPH的理论和计算方法做了简单的介绍,并对其发展过程和现状做了简单的回顾.     

基于各向异性和非线性正则化的湍流退化图像复原

提出了一种基于各向异性和非线性正则化的湍流退化图像复原新算法。为了有效地从湍流退化图像中估计出退化模型，在湍流点扩展函数的优化估计过程中合理地融合了有关湍流点扩展函数的一些基本的先验知识。首先，将点扩展函数的非负性和光滑性约束加入到目标函数中。再针对湍流点扩展函数的衰减性质，建立了一个具有非线性和空间各向异性的正则化函数，使其在重建点扩展函数时能适当地进行空间梯度平滑。由此通过迭代极小化目标函数来优化估计湍流点扩展函数值，进而恢复图像。对各种噪声条件下的湍流退化图像进行了恢复实验，实验结果表明本文算法具有较强的稳定性和抗噪能力。     

基于航天TDICCD相机像移分析的PSF估计及图像复原算法研究

根据时间延迟积分电荷耦合器件(TDICCD)特殊的工作原理,分析了其产生像移的原因 ,基于对TDICCD像移的分析估计出模糊图像的点扩散函数(PSF)。根据TDICCD像移产生的机 理,建立了图像退化的数学模型,并在功率谱均衡复原算法的基础之上提出了像移复原滤波的 数学表达式,对运动模糊图像进行了半盲恢复,通过Matlab仿真证明了图像复原算法的可行 性和有效性。
     

基于滑模变结构的导弹高度控制系统设计

对一类采用过载控制的飞行器的高度控制系统,采用Lyapunov函数方法,进行了基于滑模理论的变结构控制器设计.该方案使得不同初始状态与控制目的的高度控制系统,均能在输入受限的条件下,收敛到系统原点领域.高度控制系统是一类非线性系统.本文通过构造Lyapunov函数方法,确保了系统的稳定性.最后仿真结果表明了该方案的有效性.     

航天器损伤评估和安全管理中的多尺度力学问题

文章指出航天器的安全性涉及到材料、元件、器件、子系统、系统和整机6个层次。虽然预测和防止失效的任务是在整机层次,但是损伤却是起源于材料的微损伤这一最底层。损伤从原子层次到整机层次的在多个尺度层次上的演化诱致了整体的破坏。由此引入多尺度力学,即研究各种不同长度尺度和时间尺度相互耦合现象的科学。文章试图将力学的宏观运动方程和微结构转变的动力学方程组成统一的方程组,从而得到宏观标量损伤D与微损伤数密度n的关系。文章还指出对于航天器的抗辐射加固问题,微损伤成核和发展的特征时间,与宏观特征空间尺度,以及外加载荷的特征时间之间的耦合关系,即德博拉(Deborah)数,是判断这类损伤演化诱致失效问题的一个关键。     

复杂背景下目标模板更新算法研究

在匹配跟踪算法中,模板更新策略是跟踪成败的关键。从复杂背景下的目标跟踪出发,指出固定模板和逐帧模板更新的不足之处,介绍几种性能较好的模板更新策略,并在此基础上提出改进的模板更新方法。同时,为了更好地克服背景光照带来的影响,对普通最小平均绝对差值函数MAD(M in imum Absolute D ifference)方法进行了改进。仿真实验结果表明,该算法能克服诸如烟尘干扰、背景光照变化、地貌起伏等不利因素,能在复杂背景中稳定和精确地进行目标跟踪。