圆锥扫描线性调频连续波雷达角度信息提取法

圆锥扫描线性调频连续波是一种简单易行的高分辨雷达体制。分析了圆锥扫描与线性调频连续波的兼容性,讨论了两者之间的相互影响,提出了基于散射点高分辨距离像的频域测角方法,并详细推导了具体的公式。仿真结果表明,该方法在通常的末制导雷达回波信噪比条件下具有较高的精度和可实现性。     

空间机动目标的跟踪和定位

轨道机动控制过程中，推力加速度的不确定性是机动目标运动的主项摄动。通过对推力加速度和机动目标运动建模，在地心惯性系建立了增广系统状态动力学模型，在地平测量坐标系建立了离散量测模型，同时讨论了机动目标增广状态非线性动力学模型的线性化问题。给出了扩展卡尔曼滤波实时估计增广状态向量的算法，仿真分析证明所述算法稳定、收敛，对机动目标具有较高的定位精度。     

基于IUKF的单星对空间目标仅测角跟踪算法

针对普通UKF(无迹卡尔曼滤波)测量更新方法的非线性近似精度相对较低,导致目标跟踪滤波精度和稳定性较低的问题,在单星对空间目标的天基仅测角跟踪滤波过程中,提出一种基于迭代测量更新方法的IUKF(迭代UKF)算法。通过在测量更新过程中提高非线性系统状态估计的近似精度,进而提高目标跟踪滤波精度,并引入具有全局收敛性的阻尼Gauss-Newton(高斯-牛顿)法来改进IUKF的数值稳定性。理论分析与实验结果表明,该方法不仅避免了求解雅可比矩阵和Hessian矩阵,而且具有较高的滤波精度和数值稳定性。     

多轴联动条件下插补速度实时可调的前瞻控制算法

针对目前多轴联动条件下S形加减速算法复杂,一条插补线段内最大进给速度不能实时可调的问题,提出了一种插补速度实时可调的前瞻控制算法。算法首先根据机床特性和线段夹角建立了小线段衔接处进给速度的约束条件,然后采用加速度跟随原理提出了最大进给速度连续可调的S形加减速控制方法,在此基础上设计了一种加速度自适应调整的前瞻处理算法。该算法在不降低轨迹插补精度的前提下,能以最大的速度通过线段的转接点,从而使整个线段插补过程具有高度的柔性和快速性,能满足现代数控系统对前瞻处理的实时性要求。结果表明该算法有效降低了机床运动时的振动,与传统速度规划算法相比,同等加工条件下,加工效率明显提高,工件表面质量也得到改善。     

基于遗传规划和线性鉴别分析的故障特征提取模型及其应用

1引言航空发动机故障诊断需要从原始监测数据中获取合理的特征参数,如果依靠专家经验手工从众多的监测参数中选取特征参数,将是十分烦琐和低效的。因此,构造优质的特征参数是提高故障诊断效率及其准确性的关键。许多机器学习方法被应用到特征参数的自动选取中,例如神经网络[1],     

一种非视距信号环境下智能手机速度平滑定位方法CSCD

随着智能手机的普及,基于智能手机的位置服务深刻地影响了人们的生活。通常,智能手机内嵌有全球导航卫星系统(GNSS)芯片,通过跟踪导航卫星信号获得载波频率、载波相位和码相位信息,从而解算位置和速度信息。对于单点定位(SPP)技术而言,位置主要由码相位计算确定,而速度信息主要由载波多普勒频移信息计算确定。在复杂城市环境下,GNSS信号可能会被周围的建筑物反射,形成非视距(NLOS)信号。NLOS信号会导致额外的传输路径,并引起数十米的位置误差。由于速度比位置更精确,通常使用卡尔曼滤波器(KF)进行基于位置-速度(P-V)动态模型的位置平滑。提出了一种因子图优化(FGO)方法来减少NLOS引起的位置误差,将时间相关历史测量值添加到FGO中以优化当前位置估计,并采用两种鲁棒策略来减小NLOS条件下的位置偏差。最后,使用智能手机采集实际场景数据集进行了实验,结果表明FGO方法在速度辅助下可以获得更好的定位结果。     

低中等雷诺数超声速轴对称射流气动声场

采用线性抛物化稳定性方程(LPSE)方法对低、中等雷诺数条件下的超声速轴对称射流进行了研究。结果表明:射流中不稳定波的增长特性决定了声辐射的特性。在低雷诺数条件下,不稳定波的频率范围较窄,且由于不稳定波的增长区间较长,因此声辐射的范围较宽,声源不集中,声辐射的方向角不明确。在中雷诺数条件下,不稳定波的频率范围较宽,且由于不稳定波的增长区间较短,因此声辐射的范围较窄,声源集中,声辐射的方向角较明确;且随着斯特劳哈尔数增加,声辐射的方向角增加。在低雷诺数条件下,射流基本流的法向速度对射流气动声场的影响较弱,而在中等雷诺数条件下,其对射流的气动声场影响较强。      

一种鲁棒Sigma-point滤波算法及其在相对导航中的应用

研究了一种鲁棒Sigma-point滤波方法在无人机编队相对导航问题上的应用。该方法采用Huber估计方法,将Sigma-point滤波量测更新转化为求解线性回归问题,新的Sigma-point滤波方法是一种混合L1、L2范数最小估计,当量测噪声为受污染的高斯白噪声时,该方法具有一定的鲁棒性。给出了编队无人机相对惯导方程和相对视线矢量测量原理,应用鲁棒Sigma-point滤波方法融合相对惯导信息和相对视线矢量信息,估计出无人机之间的相对姿态、相对速度和相对位置。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波和常规Sigma-point滤波相比,鲁棒Sigma-point滤波可以获得更高的估计精度。     

高超声速楔面边界层流动稳定性分析

为分析前缘钝化对高超声速二元进气道压缩面边界层转捩的影响,针对抽象出的楔面外形,在风洞来流条件下,应用线性稳定性理论(Linear Steady Theory)分析了前缘钝化半径R=0及R=0.5mm的楔面边界层流动稳定性,得到各自前缘构形的边界层失稳位置及最不稳定波的波数和增长率。研究发现,前缘钝化半径R=0.5mm的楔面边界层失稳位置远远大于前缘钝化半径R=0的楔面边界层失稳位置,表明前缘钝化对楔面边界层失稳特性具有显著影响。     

基于LADRC的无人直升机轨迹跟踪

无人直升机轨迹控制系统是对多输入/多输出强耦合非线性系统进行解耦控制的系统。为解决无人直升机轨迹控制效果依赖于直升机物理参数的测量和辨识精度以及外部扰动大小问题,提出了一种基于线性自抗扰控制(LADRC)的多回路无人直升机轨迹控制系统。首先建立无人直升机X-Cell的飞行动力学模型,并引入风切变、大气紊流和突风模型以更加准确模拟真实飞行环境;然后对X-Cell进行配平计算以验证动力学模型和配平算法的准确性,并选取一组配平值作为轨迹控制仿真的初始状态和操纵量;随后根据被控量的动力学方程阶次选取对应的一阶和二阶LADRC基本控制器,并结合时间尺度原理,自内向外依次构建无人直升机的姿态、速度和位置控制回路,将三回路串联从而建立了无人直升机轨迹控制系统;而后进行了稳定性分析,特征根计算结果表明轨迹控制系统镇定了X-Cell开环系统不稳定的动态特性;最后将该控制系统应用于各种扰动下直升机轨迹跟踪仿真,结果表明本文无人直升机轨迹控制系统能很好地实现带爬升率的"8"字形轨迹跟踪,且相比于基于比例积分和微分(PID)控制的轨迹控制系统,该控制系统具有更优的鲁棒性和抗扰性。