卫星抗干扰技术研究

论述了卫星抗干扰技术的发展现状与趋势；介绍了卫星抗干扰技术的特点与重要意义，阐明了卫星抗干扰的样式及措施，并对几种常见的抗干扰技术做了分析对比。从分析对比中找出了差距，提出了发展此项技术的几点看法和建议。     

跟踪目标时雷达信息的数字处理 续

3 在干扰条件下机动目标的跟踪3.1 概述在干扰条件下机动目标的跟踪问题包括确定机动开始时刻及标志与轨迹的概率核对.但是,一道解决这些问题实际上是很成问题的.问题在于检测机动是在分析远离目标预测位置的标志的序列基础上进行的.但是概率核对算法不用这些标志,认为这些标     

倾转三旋翼无人机倾转定高控制研究

针对倾转旋翼无人机在倾转过程中的高度控制问题,提出一种基于灰狼优化的神经网络自适应控制方法,用于一种倾转三旋翼无人机倾转过程的飞行控制.首先,建立了无人机的非线性数字仿真模型;其次,基于神经网络自适应控制方法分别设计了无人机的高度控制器和姿态控制器,并用灰狼优化算法对神经网络的参数和控制器的参数寻优;再次,设计了倾转过...     

空间微波交会雷达总体构想

结合我国载人航天工程未来发展的需要,分析了国外微波交会雷达技术的发展方向,提出了我国微波交会雷达的总体实施方案构想。     

基于粒子群优化LSTM的股票预测模型

为了提高股票时间序列预测精度,增强预测模型结构参数可解释性,提出一种基于自适应粒子群优化（PSO）的长短期记忆（LSTM）股票价格预测模型（PSO-LSTM）,该模型在LSTM模型的基础上进行改进和优化,因此擅长处理具有长期依赖关系的、复杂的非线性问题。通过自适应学习策略的PSO算法对LSTM模型的关键参数进行寻优,使股票数据特征与网络拓扑结构相匹配,提高股票价格预测精度。实验分别以沪市、深市、港股股票数据构建了PSO-LSTM模型,并对该模型的预测结果与其他预测模型进行比较分析。结果表明,基于自适应PSO的LSTM股票价格预测模型不但提高了预测准确度,而且具有普遍适用性。      

基于自适应网格的钝头体激波诱导燃烧现象数值模拟研究

钝头体激波诱导燃烧是爆震研究的一个基本问题。针对化学恰当量比的H2/Air预混气在Ma=4.79和Ma=6.46时的激波诱导燃烧现象开展数值模拟研究，采用基于有限体积法的块结构自适应网格加密程序AMROC对带化学反应源项的轴对称Euler方程解耦求解，考察了数值模拟中不同形式的MUSCL重构格式、限制器类型以及化学反应机理等重要因素对模拟结果的影响。结果表明，程序能够根据设定的加密判据较好地实现网格自适应加密，减小总网格量，实现高效数值模拟。通过与实验数据的对比，表明非定常激波诱导燃烧算例的准确程度不仅取决于化学反应机理，也取决于限制器类型，而采用两种不同形式的MUSCL重构格式获得的振荡频率则几乎一致，与试验结果的误差分别为1.17%和0.97%。模拟对比经典的Jachimowski机理和近年来新发展的几种包含压力相关反应步的氢/氧反应机理，模拟结果表明：对于Ma=4.79时的非定常激波诱导燃烧模拟，经典的Jachimowski机理仍然是能够给出与实验结果最接近的反应机理；而对于Ma=6.46时的定常激波诱导燃烧模拟，几种反应机理均能给出与实验吻合较好的结果。     

智能控制在航天推力矢量伺服系统中的应用及展望

运载火箭控制技术的快速发展对推力矢量伺服系统提出了面对复杂非线性负载的自适应力位综合控制,智能故障诊断管理等新要求。结合近年来智能控制理论的进展,分析了几种可用于推力矢量控制的新型控制方法。在伺服系统中应用一些先进的智能控制理论,有望在负载辨识和模拟、自适应主动柔顺控制、故障诊断及余度管理等方面取得比传统控制方法更好的应用效果。     

反向交叉眼对单脉冲雷达干扰效果分析及仿真验证

交叉眼干扰被认为是对单脉冲雷达干扰最有效的方式之一。基于雷达方程建立了隔离平台回波下的两点源反向交叉眼干扰模型，推导了交叉眼干扰欺骗角一般性公式，研究了干扰机发射天线间距、干扰平台旋转角和干扰机相对雷达之间距离等参数变化对角度欺骗效果的影响，并依据单脉冲雷达接收机获取角度的信息处理流程，建立了单脉冲雷达接收机仿真模型，对交叉眼数学模型的正确性和局限性进行了分析。研究结果表明：单脉冲雷达越靠近两点源交叉眼干扰机中心线、干扰机两发射天线间距越大、与干扰机距离越近时，角度欺骗效果越好；单脉冲雷达的欺骗角度随着与干扰机距离的接近呈指数式增大；数学模型和仿真模型计算的单脉冲雷达角度误差最大值随干扰机天线与雷达天线中心连线的夹角的增大呈指数化增长。研究可为交叉眼干扰工程设计作参考。     

考虑输入饱和的固定翼无人机自适应增益滑模控制

针对复杂环境下的固定翼无人机飞行控制问题，考虑输入饱和以及复杂外界干扰的影响，提出一种基于自适应滑模控制方法的固定翼无人机飞行控制策略。首先，对固定翼无人机模型进行介绍，将模型分为姿态子系统和速度子系统；其次，针对姿态子系统和速度子系统的特点以及控制需求，分别采用自适应多变量螺旋滑模和自适应快速超螺旋滑模设计姿态控制器和速度控制器，该策略无需设计干扰观测器对外界干扰进行估计，仍然可以实现固定翼无人机对姿态参考指令和速度参考指令的有限时间精确跟踪，并基于Lyapunov的稳定性分析方法证明了闭环系统的稳定性。最后，对本文所提出的控制策略进行了仿真验证，结果表明该控制策略具有良好的控制性能。