基于改进型UDVT分解的单频整周模糊度快速解算

 基于全球定位系统(GPS)快速定位中观测矩阵的病态性特点和Tikhonov正则化原理,研究了单频整周模糊度快速解算的改进方法.基于奇异值扰动理论,研究了改进型UDVT分解算法,即利用病态观测矩阵构造新的矩阵,然后化为上Hessenberg形式的三对角矩阵,利用移位QR算法得到精确的奇异值,避免了因较小奇异值发生较大抖动而使正则化矩阵出现不稳定的情况;在分析法矩阵病态性特点的基础上,设计了改善正则化矩阵的构造方法.实验结果表明,与传统最小二乘降相关平差(LAMBDA)算法和Tikhonov正则化-LAMBDA法相比,新算法能更有效地改善法矩阵的病态性,只利用3～5个历元即能实现模糊度浮点解的快速解算及其固定,且结果可靠,浮点值更加接近真实值.     

贝叶斯正则化BP网络在机翼载荷分析中的应用

采用贝叶斯正则化与BP网络相结合的方法,构造了一个分析飞机机翼载荷的三层BP网络。贝叶斯正则化方法提高了BP神经网络的泛化能力,且能考虑非特征化的非线性影响。使用某型飞机对称机动和滚转机动的试飞实测数据作为载荷激励来训练神经网络,并用这个训练完的网络预测了该飞机机翼的飞行载荷。最后将神经网络预测结果与实测结果进行了比较,结果表明该方法能够准确地实现飞机机翼载荷预测,对新机研制和飞行试验有较高的参考价值。     

基于原始对偶内点法的EST图像重建

静电层析成像（EST）被动感应电荷的机理决定了其独立测量值数等于电极数目,远小于电容层析成像（ECT）等相对成熟的电学成像（ET）技术的测量值数,导致逆问题的欠定性更加严重。为此,对基于压缩感知理论的EST图像重建算法进行了研究。利用奇异值分解（SVD）处理灵敏度矩阵使其满足有限等距性质（RIP）,采用l₁范数正则化模型和原始对偶内点法（PDIPA）实现图像重建,并在迭代过程中针对荷电磨粒稀疏分布的特点,对图像向量中非零元素个数施加约束。仿真实验表明:该算法相对于基于"Circle of Appolonius"的反投影（BP）算法和Landweber迭代算法,明显改进了成像质量,对不同位置的单个电荷可准确重建;2个电荷距离不小于1 mm时可正确分辨电荷数目与位置;对10组随机分布的3个电荷模型进行测试,荷电磨粒数目监测的准确率约为80%。      

展向宽度对激波入射平板反射类型的影响

激波干扰是高超声速飞行器气动布局和超燃冲压发动机设计中需重点考虑的局部干扰现象,当该现象发生时会产生复杂的波系结构,对流场行为特征产生影响,进而对飞行器物面载荷及发动机性能产生显著影响。采用数值计算方法针对斜激波入射平板问题,在固定来流马赫数5、单位雷诺数7.12×10⁶ m^-1不变的条件下,通过改变上下平板展向宽度研究了6个不同状态下的激波反射类型。结果表明在受限空间内必须考虑侧向溢流对激波反射类型的影响。随平板展向宽度增加,激波反射类型从正则反射逐渐过渡至马赫反射,且马赫杆长度变长并逐渐前移,直至导致内流道堵塞形成脱体激波。采用激波极曲线方法在激波入射角度固定的条件下对两种激波干扰类型的产生机制进行了分析,发现随激波强度增加两束透射激波极曲线上移缩小,进而造成波后流场参数匹配需求,激波反射类型逐渐从正则反射向马赫反射转变,得到了与数值计算结果一致的结论。     

跌宕起伏的纳卫星和皮卫星市场

这几年,纳卫星和皮卫星的建造和发射服务业近乎繁荣.自从2000年1月26日一枚美国空军的"人牛怪"(Minotaur)火箭发射了包括9颗纳卫星和皮卫星在内的11颗卫星以后,美国蒂尔集团(Teal Group)咨询公司就预测,质量低于20kg的卫星主宰市场的时刻即将到来.     

航空发动机H∞PI输出反馈控制——非严格正则LMI方法

基于传递函数矩阵H∞范数的等价原则思想,将非严格正则模型转化为严格正则模型。通过LMI求解方法,在考虑控制能量约束的条件下,对严格正则模型进行静态输出反馈PI控制器设计。提出了一种非严格正则模型静态输出反馈PI控制器求解的算法。以某型双转子涡喷发动机为被控对象,进行静态输出反馈PI控制器的LMI设计,并分区域在飞行包线进行了动静态性能和鲁棒性能仿真验证。     

热应力检测中的温升计算

为了消除样本周期对实时计算的局限,采用了样本区间步进的方式,确保样本间隔最短（一个采样本间）。新样本将包含前一样本的部分数据,并采用线性回归平滑数据克服非线性影响,提高数据滤波效果。计算温升率的回归递推公式提高了数据平滑和温升率计算的实时性。数值模拟结果表明该递推公式具有良好的滤波效果和收敛性。     

小波理论及其在信号处理中的应用

文章主要从信号处理的角度阐述了小泼理论,不同的小波和小波包函数具有不同的时间（空间）一频率性质,具体表现为正则度、消失矩、滤波器的幅频和相频响应等。在此基础上,通过例子说明小波理论在通信信号处理中的一些应用。     

一种高超星图高精度半盲复原算法

针对高超声速飞行器在平流层内应用天文导航时受气动光学效应及运动模糊影响后难以观星和高精度导航的问题,提出一种基于正则化思想的高超星图半盲复原算法。该算法首先针对高超星图的特点进行去噪与星点初提取等预处理操作,接着从图像中提出可用的模糊核信息,并通过融合达到去噪的目的。然后结合天文图像灰度及梯度的稀疏先验分布特性,提出一种针对高超星图的正则化非盲复原模型,利用分裂布雷格曼迭代法等算法迭代估计清晰图像。将本算法与传统星图复原算法、其他最新正则化复原算法进行星图复原与导航效果比较,结果表明本算法复原效果最佳,且能明显改善星点识别正确率及质心坐标计算精度,可用于大幅提高超声速飞行器在平流层中的天文导航适应性及导航精度。