基于频域分析的ROSAR成像算法

在现有的ROSAR(Synthetic Aperture Radar with Rotating antennas)成像算法中,基于斜距泰勒级数展开的算法存在方位向失配问题,时域相关卷积算法不能快速校正距离弯曲.频域ROSAR成像算法采用驻相点原理,直接对ROSAR回波信号进行二维频域变换,保留回波信号的频谱特征,进而构造相应的频域去耦函数和频域匹配函数,实现频域距离弯曲校正和目标场景重构.仿真结果表明,该算法能够快速校正距离弯曲及有效克服方位向失配问题.     

空间大挠度梁的有限元动力学响应分析

从弹性梁的非线性应变位移关系出发,结合Hamilton变分原理推导出了作大挠度振动的空间梁的动力学有限元方程。方程中考虑了与变形相耦合的非线性惯性项。计算表明,作大挠度振动的悬臂梁的响应是由不同的谐波成分组成;在相同结构阻尼影响下,大挠度梁的稳态振幅比线性情况下的稳态振幅要低;非线性惯性项与弯扭耦合项对系统的动力学特性有比较明显的影响。     

一种基于模糊控制的平稳滑翔再入制导律

针对升力式高超声速飞行器(LHV)再入滑翔过程中的周期性振荡现象,提出了一种基于模糊推理与控制的反馈调节方法以抑制振荡实现平稳滑翔。纵向制导在落点误差预测及指令校正的基础上,在倾侧角外环控制回路增加以高度变化率及空速作为输入的模糊控制器对倾侧角指令进行调节,横侧向制导通过航向角误差走廊约束及倾侧角反转逻辑实现大横程条件下的侧向控制。所提方法不依赖于准平衡滑翔条件(QEGC),同时避免了参数化反馈控制律中的反馈项参数设计问题,具有较强的自适应能力。LHV制导实例仿真表明,所提方法可有效抑制振荡现象,满足终端约束及再入走廊约束,方法的鲁棒性也通过Monte Carlo仿真得到了验证。      

高超声速伸缩式变形飞行器再入制导方法

针对高超声速变形飞行器再入制导问题,提出了一种采用伸缩式机翼的高超声速变形飞行器外形方案,建立了含有展长变形量的气动模型和动力学模型。将该变形飞行器的展长变形量扩展为控制变量,分析了倾侧角、展长变形量和终端航程、高度之间的关系。在此基础上,利用倾侧角和展长变形量在线预测剩余航程和终端高度,通过数值方法校正2个控制量以满足航程约束和高度约束,通过航向角走廊确定倾侧角符号。仿真结果表明:该变形飞行器再入制导方法制导精度高,相比于传统固定外形飞行器终端约束能力更强、轨迹更加平滑,且在扰动条件下具有一定鲁棒性。      

整级环境下涡轮叶片型面加工几何偏差影响的不确定性分析

加工等过程中产生的几何偏差会导致涡轮叶片气动性能及工作状态发生显著变化,对该影响的准确评估与合理分析具有重要意义.本文提出了一种考虑三维型面几何偏差对气动性能影响的不确定性计算分析方法,包括随机叶型几何建模、不确定性量化计算和敏感性分析等,并结合某一单级高压涡轮进行分析.基于随机过程理论和主成分分析法,参考现有叶片加工...     

基于极线几何的统计优化特征匹配算法

针对基于特征点的图像匹配中匹配数目不多以及重复结构下匹配较差等问题,提出了一种基于极线几何的统计优化特征匹配算法。利用正确匹配特征点之间满足对极约束的特点,从而可以减小特征点搜索区域,避免由于重复结构引起的误匹配对。首先使用一个小的特征点样本估计图像之间的基本矩阵,并利用它结合对极约束模型来引导特征匹配;然后利用基于特征点主方向和尺度信息的统计优化方法进一步消除误匹配,得到最终匹配结果。实验结果表明,该算法对图像的旋转和缩放变换具有良好的鲁棒性,匹配精度和数目有了很大提升,对于具有重复结构的图像匹配效果也较好。     

基于NFTET的高超声速飞行器再入容错制导

针对以X-33为对象的三自由度高超声速飞行器,采用相邻可行轨迹存在定理(NFTET)设计了容错制导律以解决再入段执行器发生故障的轨迹重构问题。在标称情况下采用预测校正算法生成满足再入过程约束和终端约束要求的再入轨迹;当执行器发生故障时,飞行器气动参数、结构和舵面力矩都可能发生不可预测的变化,原先的轨迹不再满足制导要求,因此需要设计新型容错制导律。针对实际再入制导模型,基于NFTET设计容错制导算法对轨迹进行重构,得到满足故障情况下制导任务的可行轨迹。从仿真结果中可以看出,容错制导算法生成的新轨迹重新回到了约束范围之内,轨迹呈收敛趋势,使得高超声速飞行器从故障恢复到正常飞行状态,提高了飞行器的自主容错能力。     

一种融合MRF分割与数学形态学的道路提取算法

针对高分辨率合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像中道路目标难以有效提取的问题,提出一种融合马尔可夫随机场（Markov Random Field, MRF）分割与数学形态学处理的高分辨率SAR图像道路提取算法。该算法首先利用直方图均衡化和增强Lee滤波对SAR图像进行预处理,实现道路的边缘增强,抑制相干斑噪声;进而利用基于条件迭代模式（Iterated Conditional Mode, ICM）的MRF对SAR图像中的道路目标进行初分割;再用数学形态学填充空洞,平滑道路边缘;最后,基于道路的几何特征,使用偏心率、矩阵度、复杂度等因子去除虚警,从而提取出道路目标。利用该文算法对两块实际高分辨率SAR图像进行道路目标提取,均可以取得90%以上的正确道路提取率,表明本文算法具有较高的道路提取精度。     

地基伪卫星系统多址测距误差的校正算法

相对于卫星导航,地基伪卫星与接收机距离较近,测距中不涉及电离层传播等误差,易实现高精度测距和定位。但由于地基伪卫星位置固定,在信号连续发射模式下伪卫星信号间的多址干扰(MAI)会引起相对恒定的测距误差,针对地基伪卫星系统这一特点,提出一种基于反馈串行干扰抵消(SIC)的测距算法。首先对全部伪卫星信号进行捕获跟踪和功率估计,然后通过串行干扰抵消算法降低强功率伪卫星信号对期望测距信号的干扰,通过反馈模式进一步提高干扰抵消算法的性能。仿真结果表明,该方法可有效改善地基伪卫星系统强远近效应区域内的测距性能,不考虑其他误差下在强远近效应区域内基于码环可将伪卫星测距性能从10 m以上降低到约0.3 m。     

组合卫星导航系统的快速选星方法

分析了选星数目与几何精度因子(GDOP, Geometry Dilution of Precision)及导航运算量的关系,基于遗传算法提出了一种以满足用户定位精度需求为条件的快速选星方法——快速遗传选星法.根据用户需求确定选星数目初值、选星数目最大值和GDOP阈值,构造选星方案的初始种群,在进化代数上限为1的条件下对种群进行选择、交叉和变异运算,获得初始选星解,根据初始解的GDOP与阈值的关系确定是否依据GDOP最小原则对初始解进行优化,直至满足算法终止条件,输出选星解.仿真结果表明,该算法可以在一次进化之内以不低于92.45%的概率满足GDOP阈值在2.5~6的要求,同时可有效降低54.75%以上的导航运算量.