数字式太阳敏感器系统精度提升方法及验证

研究了利用数字式太阳敏感器获取卫星姿态角的精度提升方法。针对使用数字太阳敏感器参数直接计算姿态角存在较大系统误差的情况，利用光线传播原理，给出了修正折射影响的非线性角度计算公式，并提出了控制系统软件解算非线性方程的两种方法，以及星上编程计算的具体实现方式。最后以实测的数据进行了验证，相比于之前的无修正角度，两种修正方法的计算精度均提升了约3.94°,相比于其他系统误差修正的多元函数拟合法，精度从0.04°提升至0.02°,从而验证了该修正方法在轨编程计算实现的可行性和提高系统精度的有效性。     

基于改进模糊综合法的雷达抗干扰效能评估

现代战场上的电磁环境日趋复杂，雷达的抗干扰能力已经成为衡量整个雷达系统乃至电子对抗装备性能优劣的重要指标之一。针对模糊综合评估法在雷达抗干扰效能评估中对各指标隶属度不敏感的问题，受“木桶效应”启发，基于对效能评估指标体系中各指标隶属度值的奖励与惩罚机制，构造了局部状态变权函数对常权向量进行变权。在此基础上，提出了一种改进的模糊综合评估方法。最后，将该评估方法应用于雷达抗干扰效能的评估实例中，结果表明，使用该模型可以获得更加客观合理的评估结果。     

位置约束下软式自主空中加油的抗干扰控制

针对加油机不稳定飞行和复杂风扰下的软式自主空中加油系统，提出一种位置约束下可控锥套的抗干扰控制方法。首先，建立考虑加油机不稳定飞行和复杂风扰的软管动力学模型和可控锥套动力学模型，并进一步将可控锥套动力学模型变换为方便控制器设计的形式。然后，在动态面控制框架下，利用新型坐标变换方法处理系统耦合非线性，结合约束函数和障碍Lyapunov函数解决初值过大的位置约束，以及设计干扰观测器估计未知的集总干扰。最后，理论分析和仿真实验表明了所提方法处理初值过大的位置约束的有效性，以及抗干扰能力的优越性。     

一种基于诱导脉冲的极化对消抗欺骗干扰方法

针对反舰导弹雷达受到敌方大功率有源欺骗信号干扰而不能有效探测目标的问题,提出了一种基于诱导脉冲的极化对消方法.首先采取Jones矢量对雷达及干扰信号的极化特性进行表征,接着建立一种基于诱导脉冲的雷达H、V双极化通道接收体制,时序上分为诱导和对消两个阶段;然后具体分析了极化对消器的算法原理;最后采取正负斜率线性调频对诱导...     

高温超导滤波器在电磁抗干扰中的技术和应用

滤波器作为通信系统射频前端的关键部件,其性能举足轻重。在射电天文观测的频段,高温超导薄膜材料的表面电阻比普通金属材料低至少两个数量级，因此，采用高温超导材料能够设计并加工出性能卓越的射频滤波器。特别是射电天文望远镜对电磁抗干扰的实际需求越来越迫切,使得具有电磁抗干扰能力的陷波滤波器的研究备受关注。研究团队长期从事该领域的研究,并已取得一些研究成果。文章从不同谐振器结构类型以及频率特性等方面，介绍了研究团队在该领域的研究和设计工作，以及在射电天文电磁抗干扰中发挥的作用。     

多源干扰下高超声速飞行器自主精细控制

从高超声速飞行器自主精细控制需求出发，研究了器件失效退化、烧蚀变质心、燃料快速消耗等多源干扰与不确定性表征以及飞行器深耦合系统建模方法，提出了干扰在线预示、风险在线预警和强抗扰控制策略，并梳理了若干值得深入探索的前沿科学问题。强抗扰控制的设计目的是通过干扰在线预示、风险在线预警和柔性重构，赋予高超声速飞行器极端环境下强自主、强适应、强生存等智能行为能力。仿真测试结果表明，与传统自抗扰控制方法相比，强抗扰控制方法可显著提升飞行器极端环境下的自主性、适应性和可靠性。     

基于支持向量机的抗干扰决策技术

为了应对日益复杂的电磁环境，认知雷达的概念被引入电子战中。认知电子战系统包括认知侦察、认知对抗和认知效能评估3个重要环节。针对认知电子战系统对抗干扰决策技术的需求，为实现自适应的决策抗干扰措施，将支持向量机(SVM)算法运用于抗干扰决策中。仿真结果表明:基于SVM的抗干扰决策技术可以自适应地决策抗干扰措施，进行干扰对抗，该算法完成了认知电子战中的最后的一步，使认知电子战系统实现闭环。     

四旋翼的改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制

针对非线性、强耦合并带有不确定性干扰的四旋翼无人机模型，提出了一种改进粒子群算法-径向基(PSO-RBF)神经网络自适应滑模控制器。在对RBF神经网络自适应滑模控制器进行控制量平滑改进的基础上，利用改进的具有全局寻优能力的PSO算法来调整RBF神经网络的拟合参数，从而进一步提升网络的拟合能力。根据实际四旋翼的模型参数，搭建四旋翼的动力学模型，通过Lyapunov理论验证了系统的稳定性。仿真结果表明：与RBF神经网络自适应滑模控制器和双闭环PID控制器相比，改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器可以在一个控制周期内寻找到合适的控制量，其调节时间分别提升约50%和75%；改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器具有轨迹跟踪速度快且准、抗干扰能力强和鲁棒性好的特点。