非高斯杂波背景中距离扩展目标的盲积累检测器

在采用球不变随机向量(SIRV)建模的非高斯杂波背景下,研究了导向矢量失配或未知时距离扩展目标的检测问题。先假设导向矢量已知,采用广义似然比检验(GLRT)得到每个距离单元的归一化匹配滤波器(NMF)统计量,再将多个距离单元的统计量进行非相干积累得到扩展目标的NMF积累检测器(NMFI),然后通过最大化检测统计量的方法,结合特征值分解技术,对导向矢量进行估计,提出了距离扩展目标的盲NMFI(B-NMFI)。仿真分析表明:当导向矢量失配时,NMFI的检测性能优于GLRT;当导向矢量未知时,B-NMFI能有效地检测目标,并且对不同方位的目标具有很好的鲁棒性。     

无人机全包线模糊鲁棒跟踪控制

针对无人机大包线飞行中气动特性大幅变化以及存在参数不确定性和外界干扰等特点,设计全包线模糊鲁棒跟踪控制器.通过模糊c-均值聚类建立逼近全包线动态的模糊T-S（Takagi-Sugeno）模型.基于高度和空速跟踪增广系统,根据保性能控制理论,采用广义系统的模糊Lyapunov函数方法,以线性矩阵不等式形式给出全包线模糊鲁棒跟踪控制器参数的约束条件,保证广义系统稳定.并最小化扰动抑制度来优化控制参数.该控制器既降低了控制保守性,又减小了参数求解的复杂度.仿真表明,无人机在整个飞行包线内能够精确地跟踪空速和高度参考指令,对参数不确定和外界干扰具有强鲁棒性.      

广义回归神经网络在卫星钟差短期预报中的应用

近年来,神经网络(Neural Network,简称NN)在非线性系统的预测方面取得了广泛的应用。考虑到卫星钟差包含了复杂的非线性因素,所以将一种新型神经网络-广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)应用于钟差预报中。采用“滑动窗”方式构建样本数据以提高数据利用率,为提高网络的泛化能力,利用K重交叉验证法(K-fold Cross-Validation)对网络进行训练学习,并根据最小均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)确定最优平滑因子。利用国际GNSS服务(International GNSS Service,IGS)公布的精密GPS卫星钟差数据进行预报实验,并与传统二次多项式模型对比分析。结果表明：GRNN模型在24h的预报跨度内的误差可达ns级,并较多项式模型有更好的稳定性;对于线性钟差,GRNN模型要逊于多项式模型,而对于非线性钟差,GRNN模型则明显优于多项式模型,初步验证了GRNN用于钟差预报的可行性、有效性以及实用性。     

轨道交会、悬停及绕飞控制的解析解方法

面向航天器交会对接、编队伴飞以及在轨操控等空间应用的需求,分别对近圆、椭圆轨道上航天器间的相对运动进行了分析与建模,在常值推力作用假设下进行了相对运动的解析求解。采用模型预测的方法获得航天器相对位置和相对速度的预期偏差。通过广义逆变换构造关于预期偏差的最小范数、最小二乘全状态反馈控制器。提出了一种普遍适用于近圆、椭圆轨道,可以实现轨道交会、相对悬停保持和循迹绕飞,对相对位置和相对速度进行同步控制的高精度、高稳定度相对制导律。仿真结果校验了方法的可行性和有效性。     

基于广义线性模型的固体推进剂贮存寿命评估

研究了固体推进剂在贮存过程中性能退化对贮存寿命与可靠性的影响,提出了一种基于广义线性模型的固体推进剂贮存寿命与可靠性评估方法.首先结合固体推进剂退化数据的特点,利用位置刻度模型来描述固体推进剂抗拉强度与贮存时间的关系,建立了固体推进剂的贮存寿命模型.然后利用广义线性模型,给出了贮存寿命模型系数的极大似然估计.根据极大似然估计的渐近正态性,利用Fisher信息矩阵,给出了贮存寿命与可靠度近似置信下限.结合算例表明该方法综合利用固体推进剂在不同贮存时间下的性能数据,改善了固体推进剂贮存寿命与可靠性评估精度.      

广义Hilbert变换及其滤波器的设计

广义Hilbert变换将传统的Hilbert变换由整数阶向分数阶的推广,其应用领域也得到了扩展。文章主要研究设计广义Hilbert滤波器时,窗函数的选择问题以及对滤波器的误差进行分析,并给出了分析结果。     

广义回归神经网络在MC-CDMA多用户检测中的应用

在简要介绍了反传(BP)神经网络,径向基神经网络(RBFN),广义回归神经网络(GRNN)的基础上,可知GRNN与传统的基于反传(BP)算法的神经网络相比,有收敛速度快,鲁棒性强等优点,本文将广义回归神经网络(GRNN)技术援引到MC-CDMA多用户检测中,进行了误码率和收敛性的仿真计算,表明了GRNN在多用户检测应用中的优越性和有效性。     

姿态机动时天基武器系统的传递对准技术

根据考虑弹性变形的传递对准模型和空间导航解算所需的轨道运动学模型,研究了基于Kalman滤波的角速率与姿态阵匹配的姿态机动时天基武器系统的传递对准.仿真结果表明:弹性变形对两种匹配方式的传递均有影响;与Kalman滤波相比,H∞广义平方根滤波的对准性能更优;姿态阵匹配法较角速率匹配法更为适用.     

基于一维距离像序列的空间弹道目标微动特征提取

弹道导弹的空间微动特性是中段空间弹道目标识别的重要依据之一.以一维距离像序列为研究对象,首先利用距离像散射中心位置加权、纵向积累估计空间锥体进动目标的进动周期,然后基于广义Radon变换提取空间锥体目标散射中心位置变化曲线,并根据获得的曲线参数估计得到空间进动角,最后给出了基于广义Radon变换的散射中心位置估计新方法.仿真实验验证了所提算法的有效性.     

基于广义回归神经网络集成的宽带波束形成算法

首先构造宽带波束成形所需要的协方差矩阵,利用基于粒子群优化算法对核主成分分析方法和广义回归神经网络进行了优化。在对神经网络的输入变量进行降维处理后,生成多个复杂度低的泛回归神经网络模型。利用提出的基于聚类启发式集成算法求出波束成形时的权系数,既考虑了网络的差异性,又考虑了网络的正确性。仿真结果表明,提出的基于聚类启发式神经网络集成的波束形成算法在网络结构十分简单的情况下,仍然具有较好的性能。