基于虚拟仪器的雷达自动监控系统

针对传统检测技术存在的局限,为提高雷达监控系统的自动化程度和精度,分析了虚拟仪器技术的特点,设计了一套自动监控系统,对硬件进行了选型。总结了图形化编程语言LabVIEW的优势,编写的程序能方便地完成数据采集、信号分析的功能。将虚拟仪器技术应用于工程检测,精度高,操作简单,可靠性强,易于扩展。     

拖靶系统飞行动力学数字仿真研究

首先对拖靶系统飞行动力学模型进行了简化,阐述了拖靶系统飞行动力学数字仿真基本原理。其次对模型进行了线性化处理,确定了升力与舵翼角的关系、张力变化与高度变化的关系以及垂向速度对应的阻尼系数,进而建立了垂向高度、速度以及舵翼角之间关系的线性微分方程,求得了拖靶垂向运动传递函数。最后在不同海情、不同加速度偏差以及不同高度偏差等使用条件下,对拖靶系统的工作过程进行了全数字仿真研究,其研究结果有助于拖靶系统的设计和应用研究。     

基于计算机控制的无人机装备自动检测设备设计与应用

检测技术是武器装备设计、研制、使用和保障的基础。分析了现代武器装备自动检测设备的结构、组成及功能,结合无人机系统的测试内容并基于计算机控制和PXI总线,在采取基本测量环节和闭环控制环节相结合措施基础上,设计了具有自动测试、故障辨识定位、实时控制、自动判断决策等功能的无人机自动检测设备,通过在无人机综合测试等多种测试中应用,取得了满意测试效果。     

基于变量贡献率的MSPC异常识别方法

异常识别是多元统计过程控制(MSPC, Multivariate Statistical Process Control)方法有效应用的关键.针对现有研究对历史异常信息利用的不足,综合考虑了主成分变量贡献率与重构误差变量贡献率对异常识别的影响,将两种变量贡献率进行归一化处理并求和得到综合变量贡献率;提出了一种基于综合变量贡献率的MSPC异常识别方法,并基于matlab计算平台实现了该算法.通过田纳西过程故障模式仿真及异常识别,对该方法的应用及算法有效性进行了实例验证.     

基于模型诊断技术的神经网络实现方法

针对基于模型的故障诊断流程中故障检测和故障识别两个关键问题,提出了一种基于神经网络的实现方法.首先利用BP神经网络进行参数估计,并结合系统模型进行故障检测;然后采用ART2神经网络进行数据聚类,并基于聚类结果进行系统故障识别;最后,设计实现了基于BP/ART2神经网络的故障诊断系统.基于BP神经网络的参数估计方法可以准确地估计诊断对象在不同状态下的参数,为故障检测提供有效依据;基于ART2神经网络的数据聚类不仅可以识别对象的已知故障类型,还可以识别出未知故障,对先验信息较少的系统进行故障识别更具有效性.通过永磁直流电机故障诊断案例的应用,证明方法能具有一定的工程实用性.     

基于COTS的拖靶测控台设计

针对拖靶系统测控台多功能、高可靠、小质量、小体积、低功耗、低成本的要求,采用商用的现成产品（COTS）设计了拖靶测控台。该设备以PC/104为基础,构建了系统硬件工作平台,对CPU、I/O、GPS、数传电台、电源等模块进行了选型设计。以商用DOS系统为底层操作系统,实现了指令采集与状态显示、指令容错编码、实时大数据量接收与存储、数据下载与程序装订等功能。综合运用中断、多级缓冲等机制,实现了系统的正确可靠运行。试验表明系统功能完善,满足拖靶测控台的设计使用要求。     

火星电离层探测

火星已经成为深空探测的重要目标之一, 登陆火星并在火星生存是人类探测火星的终极目标, 因此电离层是必须了解的火星电磁环境. 火星电离层探测包括直接探测和间接探测. 直接探测精度高, 有较高的空间分辨率, 但是观测时间短, 无法提供长期稳定的探测结果. 对火星电离层的间接探测结果主要来自无线电掩星探测和顶部雷达探测. 无线电掩星探测可实现对火星电离层整个电子密度剖面的长期稳定探测, 但其空间水平分辨率较低, 且可探测的电离层太阳天顶角范围受到地球与火星轨道的限制. 顶部雷达探测对火星电离层的探测具有很高的时间分辨率和空间分辨率, 且同样可进行长期稳定探测, 为火星电离层研究提供了最新的支持. 通过对火星电离层探测的基本方法及典型观测结果的分析, 提出通过几种探测方法适当结合的方式, 同时对火星电离层进行观测, 能够大大推进对火星电离层的研究.      

绕飞慢旋目标参数自适应积分滑模控制

针对满足一定条件的一类不确定部分上界不确知的系统,提出了一种参数自适应积分滑模控制策略.通过在切换函数中引入跟踪误差积分项,消除了传统滑模变结构控制需要被跟踪信号导数已知的假设.同时基于Lyapunov方法引入参数自适应律,使系统能够抑制干扰.采用该控制方法,进行大椭圆轨道慢旋目标同步绕飞跟踪控制器设计.仿真结果表明,该方法具有较强的鲁棒性以及良好的跟踪性能.     

时频重叠复用系统的低复杂度序列检测算法

利用时频重叠信号(Overlapped Hybrid-Division Multiplexing, OVHDM)实现高频谱效率数据传输,性能优于多电平调制方案.介绍了OVHDM信号模型以及最佳检测算法.为了降低检测的复杂度,提出了联合软干扰消除的序列检测算法--SIC-SE:软干扰消除后的各子载波数据流,在序列检测前首先通过基于快速矩阵逆的有限冲激响应滤波器.该算法的检测复杂度远低于最大似然检测算法,性能优于传统的软干扰消除算法.仿真表明,基于该检测算法的编码OVHDM系统性能优于使用相同信道编码的QAM-OFDM系统.     

机载三通道SAR/GMTI性能分析及改进方法

在分析经典的三通道SAR(Synthetic Aperture Radar)地面动目标指示(GMTI,Ground Moving Target Indication)方法原理的基础上,提出一种较全面三通道SAR/GMTI性能评价方法.该方法同时考虑了载机存在速度误差、通道不匹配、杂波内部运动和系统噪声等主要误差因素,并分析了各种因素对系统性能的影响.经典的三通道SAR/GMTI方法存在的缺点是不能同时提高最大不模糊可检测速度、最小可检测速度和盲速指标的性能以满足系统设计的要求.给出了一种新的天线布置方案和动目标检测方法,改进的检测方法在不增加通道数的前提下,较好地解决了该问题,具有很好的实用性.最后通过计算机仿真验证了新方法的可行性.