基于自适应Kalman滤波的导引头随动系统设计

主要研究导引头随动系统中探测器信号处理延迟的影响及其补偿控制算法。提出了一种自适应Kalman滤波延迟补偿方案,利用Kalman滤波的预测能力得到当前时刻视线角的估计值,进而得到此时的跟踪误差的估计值,取代被延迟的探测器输出进行闭环控制。考虑到导引头探测器的低更新频率、非等间隔量测等工程特点,又对上述滤波算法进行了一系列改进。仿真表明方法可以明显提高导引头在弹体扰动情况下的跟踪精度。     

一种基于神经网络的飞机载荷参数识别方法

提出一种经遗传算法优化的Kalman滤波神经网络(GA-KFNN)方法,对飞机特定机动下的载荷进行参数识别.首先,构建Kalman滤波神经网络(KFNN),设计了相关改进算法抑制滤波发散,提高了网络的预测精度和抗噪能力;其次,利用遗传算法(GA)优化KFNN的相关参数,使网络能迅速收敛,提高了运算效率.载荷识别结果显示,改进和优化后的GA-KFNN运行稳定,收敛迅速,具有良好的识别精度和泛化能力,满足工程实际需求.     

姿态测量中MEMS陀螺输出信号处理方法研究

为实现基于MEMS器件的舰船测姿,对MEMS陀螺的输出信号进行研究与处理。在分析MEME陀螺的输出误差模型基础上,通过经典卡尔曼滤波与鲁棒滤波的理论对比,设计滤波器对其输出信号进行滤波降噪。实验表明：鲁棒卡尔曼滤波方法对于MEMS陀螺输出信号的平滑降噪效果显著。     

相控阵雷达探测性能计算研究

提出了一种相控阵雷达波位的编排方法,该方法采用第一指向角作为法向波束宽度,使得雷达波位间隙率为0、重叠率很小。通过对指向角大的波位进行驻留时间补偿,使得脉冲积累数随波束指向角增加而增大,探测性能随指向角变化差别不大。以波位编排和边缘不出现栅瓣为条件,可以估算相控阵雷达结构参数。在此基础上,初步建立了相控阵雷达探测性能的计算过程。对简单目标的仿真计算表明,计算方法合理,计算结果可信。     

基于加速退化试验和粒子滤波的电子设备故障预测方法

针对导弹电子设备故障预测问题,提出了一种基于综合环境加速退化试验(ADT)和粒子滤波的故障预测新方法。首先,不同于传统的ADT方案,仅以单个样本为试验对象,采用步进加速的思想,将性能退化理论拓展为加速性能退化理论(APDT),建立基于电子设备寿命退化速度的加速寿命退化模型。其次,为克服环境应力等测试不确定性因素对预测精度的影响,定义了电子设备退化度的概念,将寿命预测的不确定性问题转化为设备退化度最优估计问题,利用改进粒子滤波算法求解出电子产品动态退化的最优估计值,进而实现设备的全寿命评估。最后,实例说明该方法可行、有效,并大大提高了试验的效费比。     

一种应用于移动通信的新型六频段天线

提出了一种新型六频段天线。该天线根据对称偶极子的结构,采用带有衍生臂的片状臂作为偶极子的两个极,其中每个极由对称L形矩形弯折长臂和宽边矩形末端半圆形臂构成。通过HFSS软件仿真优化,其能同时工作在CDMA／GSM／DCS／PCS／UMTS／WLAN6个频段上,且具有较好的辐射方向性,能满足移动通信对多频段天线的需求。并且还具有外形轮廓平薄,重量轻巧,易于调校的特点,在移动通信领域有很广泛的应用空间。     

自适应滤波前馈控制器实现智能旋翼振动的实时控制

主要研究目的是寻求利用智能旋翼概念，将自适应随波前馈控制器应用于直升机旋翼的主动实时振动控制的可行性研究，但自适应控触所需参考信号在实际应用中往往难以获得。本提出利用旋转变压器拾取直升机桨叶旋转信号作为参考信号来解决这一问题。为了实现旋转桨叶和机体之间的双向多路信号的可靠传输，以组成智能旋翼闭环控制系统，本提出了一种非接触信号传输方法，并进行了实时振动控制试验，以验证控制策略、信号传输方法和智能旋翼概念．最后，根据试验结果，讨论了进行高效控制应当如何选择控制参数问题．     

基于渐消卡尔曼滤波器的定位系统设计

针对无人机捷联式惯性导航系统(Strap-down inertial navigation system,SINS)定位精度低、全球卫星定位系统(Global position system,GPS)定位的非自主性,建立了一种无人机SINS/GPS定位信息融合系统。采用渐消Kalman滤波技术,有效防止了SINS/GPS组合导航系统的滤波发散。采用自适应运算法则,从理论上证明了渐消卡尔曼滤波器的稳定性,得到了滤波器稳定要求的新的条件,与以往研究比较,条件更为宽泛。分别进行了SINS/GPS常规卡尔曼滤波仿真和渐消卡尔曼滤波仿真,结果表明:采用渐消卡尔曼滤波技术在工程实践上可以有效提高无人机的导航定位精度,并且易于工程实现。     

ADF工作原理探讨

本文浅淡ADF中关于定向原理与定向机电路结构问题.对ADF实现单值定向的原理、垂直天线的作用以及平衡调制器的作用提出一些新观点.     

基于二进小波变换的磁共振图像去噪新算法

针对传统去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像边缘的缺点,提出了一种基于二进小波变换的噪声抑制新算法.利用小波系数的区域相关性,将要处理的小波系数置于由它周围的系数组成的可变窗口内,由窗口内所有小波系数的值来决定该系数的处理方式.由于离散小波是非平移不变的,因而重构过程中会出现人工噪声.为了避免这个问题,本文采用了具有平移不变性的二进小渡变换.实验结果表明,该方法较之传统去噪方法有更高的去噪精度,可以有效降低噪声,同时较好地保持图像细节和边缘信息.