改进 K-均值算法在雷达辐射源信号预分选中的应用

雷达辐射源信号分选是电子对抗领域一个关键技术,随着电子技术的发展,电磁环境日趋复杂,信号分选的难度越来越大,在这样的条件下,我们应该寻求新的解决问题的方法.本文首先概述了雷达辐射源信号分选意义、系统组成和分选流程,然后介绍了改进 K-均值算法.为了有效实现信号分选,提出了基于改进K-均值算法的信号分选方法,该方法可对到达角、载频和脉宽参数进行分选.最后进行了仿真实验,结果表明该方法实现简单,分选效果较好     

涡扇发动机故障诊断的快速原型设计

提出一种基于发动机基线模型的面向气路故障诊断的快速原型设计方法.考虑到基于模型的发动机全包线范围的故障诊断方法需要有较高精度的模型,选择合适的换算参数对已有的相似变换参数进行修正,建立适用于全包线的发动机基线模型,设计基于加权最小二乘算法的故障诊断模型,并将其写入至CompactRIO构建了发动机故障诊断的快速原型.通过对某型涡扇发动机试验表明:该种故障诊断的快速原型设计方法是有效的.      

基于人工免疫算法的地球-火星小推力转移轨道优化

利用人工免疫算法研究了地球-火星小推力转移轨道优化问题。首先针对地球-火星转移轨道的特点建立系统模型并进行归一化处理;然后通过参数化和罚函数将小推力轨道优化问题转化为非线性规划问题;最后提出一种引导型人工免疫算法(Guiding Artificial Immune Algorithm,GAIA)并对该优化问题进行寻优。仿真算例表明,该算法收敛速度快,寻优精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题;同时验证了GAIA用于小推力轨道优化的有效性。     

基于多目标的消磁绕组优化调整方法

针对目前舰船消磁绕组优化调整方法中只考虑舰艇磁场信号幅值而较少考虑磁场梯度信号幅值的不足,提出同时以磁场幅值和磁场梯度幅值削减为目标的优化调整方法.为此,首先以线圈等效电流值为优化对象,磁场和梯度峰值为优化目标,建立了消磁绕组优化调整的多目标数学模型;随后采用多目标微粒群算法求解得到了该优化问题的Pareto解集;最后通过一个计算实例验证了方法的有效性.实例结果表明该方法能够同时处理磁场和磁场梯度幅值,并能给出多种不同等效电流组合以供选择使用.     

一种用于预失真系统的RLS+LMS组合算法

数字预失真技术是功率放大器线性化研究的热点,自适应算法的选择对预失真的效果有很大的影响。分析传统的LMS算法和RLS算法,发现其收敛速度和计算复杂度不可兼得,变步长算法对收敛性能有所改进,但效果有限。结合两种算法各自的优势,提出一种新的组合算法,用于多项式数字预失真系统。采用间接实现结构,仿真结果表明新算法具有良好的收敛特性,适用于功率放大器的线性化处理。     

面向控制的燃油调节器动态特性研究

作为吸气式发动机燃油控制系统的被控对象,燃油调节器的动态特性对调节器自身的性能优化和控制系统设计均至关重要。基于燃油调节器的工作原理,采用集中参数法建立了燃油调节器的非线性模型,对其进行小偏差线性化得到其状态空间模型,计算获得其传递函数,并详细分析了燃油调节器的动态特性影响因素,为燃油调节器性能优化提供参考。通过模型降价简化传递函数模型获得其一阶模型,分析表明一阶模型和原模型的频域特性符合的很好,低阶模型能够表示燃油调节器的动态特性,为燃油控制系统设计和控制参数优化奠定了基础。     

基于粒子群优化算法的月面巡视器全局路径规划

在月面巡视器遥操作系统中,路径规划分为任务级路径规划、全局路径规划和局部路径规划。根据巡视器全局路径规划的应用要求,引入粒子群优化算法应用于全局导航点的规划。针对粒子群算法在路径规划中容易造成不收敛或病态收敛的问题,对算法进行了修改,去掉了速度更新中的速度惯性因子,只保留自身认识因子和社会认识因子,使其在全局路径规划中能够快速收敛;同时引入经典遗传算法中的变异因子以增强算法的全局优化能力。仿真结果表明该算法具有计算简单、全局寻优能力强等特点,能够快速地找到优化的全局导航点。同时在不同的模拟月面地形上进行仿真试验,针对存在的问题提出了对应的二次优化方法,结果表明该方法较好地满足了巡视器全局路径规划的应用需求。     

小电流测量单元校准技术研究

在电子、航空航天领域及型号工程中小电流测试设备（如静电计、皮安表、源/测量单元、半导体精密分析仪等）,发挥着极其重要的作用,其电流测量分辨力达到fA级,接近其物理极限值。对这些高灵敏度、高分辨力的精密小电流测量仪器进行参数校准是一项新的计量难题。本文使用Fluke公司5440B型直流电压源和自行研制的高值电阻器,构成测试平台,可以对Keithley公司6517B型静电计（20pA～2μA电流量程）进行自动校准。软件采用Visual C++ 6.0利用校准算法对测量结果进行分析,解决了小电流测量单元校准的计量难题。     

基于粒子群优化的光伏阵列最大功率点跟踪法研究

光伏阵列在局部阴影条件下,出现反向雪崩效应,导致输出功率出现多个局部极大值点,此时常规的最大功率点跟踪（MPPT）失效。基于比较完善的光伏电池遮挡模型,对光伏阵列进行建模,验证其输出功率的多峰特性。提出一种基于粒子群优化算法（PSO）的多峰最大功率点跟踪方法,并积累粒子个体搜索经验,提高跟踪速度。仿真表明,当外界条件变化时,此方法可以快速跟踪光伏模块的最大功率,从而有效地利用能源。     

基于稀疏重构的L型阵列的二维波达方向估计

在L型阵列下,基于稀疏重构提出一种可实现自动角度配对的二维波达方向估计方法。首先,根据两均匀线阵接收数据的互相关矩阵构建二维稀疏线性模型;然后,通过数学变换将该二维模型转换为联合稀疏重构模型之内,通过联合稀疏重构算法分别单独获得信源方位角和俯仰角的粗略估计,并将此信息融入二维稀疏线性模型,大大减少了模型中原子个数,达到降低计算复杂度的目的;其次,从理论上分析了新方法可分辨的信源个数和计算复杂度;最后,通过一系列计算机仿真将新方法与其它子空间类二维波达方位估计方法进行比较,表明了新方法在估计精度上的优越性。