广义回归神经网络在MC-CDMA多用户检测中的应用

在简要介绍了反传(BP)神经网络,径向基神经网络(RBFN),广义回归神经网络(GRNN)的基础上,可知GRNN与传统的基于反传(BP)算法的神经网络相比,有收敛速度快,鲁棒性强等优点,本文将广义回归神经网络(GRNN)技术援引到MC-CDMA多用户检测中,进行了误码率和收敛性的仿真计算,表明了GRNN在多用户检测应用中的优越性和有效性。     

基于时频脊线和阶次分析的转子故障诊断

为解决采用在转子升降速过程中产生的非平稳信号难以进行故障诊断的问题,提出一种基于2维时频脊线和阶次分析的转子故障诊断方法。采集转子升降速信号,采用2维时频分布的峰值脊线提取法获得信号脊线特征,结合脊线特征与等角度重采样技术依次获得信号角度域、角-阶域和阶次域图像,将信号阶次域内的特征参数作为故障敏感特征,输入人工神经网络诊断模型,对转子信号的故障类型进行分类。利用实测信号验证所提方法的实际应用效果,并与传统特征提取法的结果进行对比。结果表明：阶次分析方法的测试准确率约为99.8%,标准差小于0.09%,均优于传统特征提取法。基于时频脊线和阶次分析的转子故障诊断方法具有更高的诊断准确率,在非平稳信号特征提取过程中具有很好的可行性和准确性。     

一种机载合成孔径雷达动目标检测方法

本文通过分析合成孔径雷达动目标回波线性调频特点，采用分数阶Fourier变换对合成孔径雷达动目标进行检测，对其多普勒参数进行比较精确的参数估计，并通过理论分析和模拟仿真证明该方法的有效性。     

基于模型预测的轨道自主快速大机动控制

为改善太阳同步轨道(SSO)卫星轨道大机动经典控制方法的性能,提出了一种基于卫星动力学模型预测的轨道自主机动控制算法,用大推力轨控发动机开环控制加小推力器闭环修正进行控制。给出了制导策略和算法流程。理论分析和仿真结果表明,该控制算法适于卫星轨道自主快速机动控制,其轨控精度较高,收敛时间可满足快速性要求。     

基于STAP-FrFT-DPCA的SAR运动目标检测与参数估计算法研究

在深入分析STAP技术和FrFT的基础上,提出了一种对SAR动目标检测的新方法。新算法将STAP技术、FrFT和DPCA技术有机地结合起来,在三通道的工作情况下,能够实现对运动目标的定位和两个方向（方位向和地面距离向）上速度的估计。由于STAP技术良好的杂波对消功能和FrFT对chirp信号的良好检测效果,因此在不同信噪比情况下,本算法都能有效地抑制静止背景、获得良好的测速和定位效果。仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。     

基于Volterra级数降阶模型的气动弹性分析

采用Volterra级数进行非定常气动力辨识,建立了基于状态空间的非定常气动力降阶 模型,耦合结构方程,建立了降阶的气动弹性系统和气动伺服弹性系统,开展了颤振分析和 颤振主动抑制的初步研究,计算效率提高了2～3个数量级。通过气动弹性标模AGARD445.6和 气动伺服弹性标模BACT算例验证,证明降阶方法正确,可以提供高效、高精度的气动弹性 分析。
     

基于终端滑模的集群航天器电磁编队有限时间控制

针对集群航天器电磁编队系统强非线性的动力学特性,提出了一种基于非奇异终端滑模的有限时间控制方法.首先,建立了电磁力模型,分析了远场偶极子模型的适用范围;其次,建立了电磁编队动力学方程;接着,针对非线性动力学方程,设计了有限时间收敛的非奇异终端滑模面和控制律,使控制方法对电磁力模型不确定性具有鲁棒性,同时证明了系统状态可...     

GNSS多系统RTK授时性能分析

RTK授时不依赖实时精密星历,精度高、实现简单,在短距离精密授时与时间同步中具有突出的应用潜力。针对城域环境下单系统RTK授时可能面临可用卫星数量较少、收敛时间较长等问题,验证分析了GNSS多系统RTK授时性能。基于中国科学院国家授时中心时间频率资源和3个GNSS跟踪站的BDS-3、GPS和Galileo观测数据开展多系统RTK授时试验,涉及动态、静态和固定站坐标3种模式,并从授时精度、收敛时间和稳定度3个方面展开分析。两条基线的试验结果表明：与光纤双向时间频率传递结果相比,动态模式下,多系统单频授时差异STD较GPS单系统分别提高9.13%和9.01%,静态模式分别提高6.09%和11.76%,固定站坐标模式分别提高3.04%和5.79%,多系统单频RTK授时的授时结果差异STD优于0.25 ns,双频优于0.15 ns;多系统融合使得RTK授时的收敛时间与GPS单系统相比至少缩短25%以上,静态模式下双频RTK收敛时间缩短最多,两条基线分别缩短66.9%和67.8%;3种模式多系统站间钟差的万秒稳均进入10^-15量级,动态模式和静态模式下短期稳定度相比GPS单...     

CFD中统计误差的数值精度分析

在计算流体力学（CFD）的算法研究中经常会对离散误差进行数值精度分析，通常以统计误差的各范数为研究对象，最常用的统计误差范数为L₁范数、L₂范数和L_∞范数，一般认为各范数在数值精度上具有等价性。实际上，由于流场局部存在间断、网格局部不连续或者是在极值点附近采用非线性加权插值等可能使数值方法存在局部降阶问题，导致统计误差各范数所表达的数值精度并不一致。通过详细的理论分析，揭示了统计误差各范数所表达的数值精度之间的关系，并通过相应的数值试验予以验证。研究结果不仅能够指导CFD算法的数值精度验证工作，而且也可为更为复杂流动模拟的数值精度判定提供理论依据。