基于多目标优化的星空认知网络鲁棒波束成形算法

卫星通信(SC)网和无人机(UAV)通信网之间频谱共享、相互融合,能较大提升频谱效率,有望成为第6代移动通信的关键技术之一。与现有文献不同,本文在系统非完美信道状态信息(CSI)的条件下,考虑了次级用户可达速率最大化和发射功率最小化2种准则,利用加权切比雪夫方法构建满足概率约束的多目标优化问题(MOO);由于该问题较为非凸,利用概率公式、半正定松弛等方法将其转化为凸问题,并进一步通过半正定规划(SDP)求解,得到鲁棒波束成形权矢量,获得2种性能指标间的帕累托最优权衡。计算机仿真验证了所提鲁棒波束成形算法的有效性和优越性。     

固体火箭的鲁棒自适应耗尽关机制导方法研究

针对固体火箭的耗尽关机制导问题,提出了一种基于闭路制导和零射程线相结合的自适应耗尽关机制导方法,该方法首先利用闭路制导技术,使待增速度快速收敛;随后基于零射程线理论,设计了对关机时间变化不敏感的零射程线能量耗散管理导引律和末速精调导引律,提高了耗尽关机方法在推力、秒耗、关机时间随机摄动条件下的鲁棒性和自适应性以及制导精度,从而拓展了耗尽关机显示制导方法的工程化应用.     

火箭返回制导动力着陆段的自适应启动方法

针对重复使用火箭垂直返回着陆问题,提出了一种燃料最优的动力着陆段自适应启动方法。首先,将燃料最优启动点对应的动力着陆轨迹的推力剖面和攻角剖面描述为解析的形式,该解析形式中攻角剖面由状态量唯一确定,推力剖面仅含一个待定参数。随后,通过预测具有上述解析剖面形式的轨迹判断是否启动动力着陆。计算中引入松弛终端位置约束的策略求解推力剖面待定参数,由终端位置约束判断是否满足燃料最优启动条件。上述策略将燃料最优启动条件的判断问题简化为单一变量求解问题,实现了该问题的快速求解。仿真结果表明,该方法得到的启动点与数值优化方法得到的燃料最优启动点接近,且求解过程稳定、计算效率高。     

具有多输入和扰动作用的空空导弹滚动通道的前馈/反馈自适应控制器

中程空空导弹的参数处于激烈、大范围的时变中，采用古典控制器很难满足不同高度弹道的性能规范。为了使导弹在飞行高度和速度大范围变化时均能保持优良性能，采用数字自适应控制方法是合适的。本文提出了一种基于超稳定性理论的飞行控制系统方案，其性能明显优于不采用自适应控制器的古典系统。     

卫星ATM网络中自适应FEC情况下的有效带宽估计

针对采用自适应前向差错控制（AFEC）的卫星异步传递模式（ATM）网络，研究了两种有效带宽估计方法。由于AFEC码率的动态特性使业务实际的传输速率具有不固定性，因此估计有效带宽时要考虑AFEC的影响。首先针对一般卫星时变信道和多码率AFEC情况下的卫星ATM，应用流体近似方法分析了有效带宽的计算，然而该方法要求的条件及计算复杂度均比较高，应用中有局限性。以此方法为基础，提出了采用修正因子的估计方法。数值结果表明采用修正因子的有效带宽估计方法比较简单可靠，适用面较广。     

高阶对象的二阶模型匹配

本文证明了对于一类高阶对象，其输出可以用一系列系数连续变化的线性定常二阶系统的输出组合完全代替。     

Neural adaptive control for a ground experiment of the space proximity operation in a six-degree-of-freedom micro-gravity simulation system

In this study, a neural adaptive controller is developed for a ground experiment with a spacecraft proximity operation. As the water resistance in the experiment is highly nonlinear and can significantly affect the fidelity of the ground experiment, the water resistance must be estimated accurately and compensated using an active force online. For this problem, a novel control algorithm combined with Chebyshev Neural Networks (CNN) and an Active Disturbance Rejection Control (ADRC) is proposed. Specifically, the CNN algorithm is used to estimate the water resistance. The advantage of the CNN estimation is that the coefficients of the approximation can be adaptively changed to minimize the estimation error. Combined with the ADRC algorithm, the total disturbance is compensated in the experiment to improve the fidelity. The dynamic model of the spacecraft proximity maneuver in the experiment is established. The ground experiment of the proximity maneuver that considers an obstacle is provided to verify the efficiency of the proposed controller. The results demonstrate that the proposed method outperforms the pure ADRC method and can achieve close-to-real-time performance for the spacecraft proximity maneuver.     

自适应光学技术补偿镜面温度及自重变形研究

论述了在星载高分辨率相机上采用自适应光学技术的必要性;介绍了应用自适应光学技术补偿镜面温度及自重变形的实验原理,进行了计算机模拟计算,并与实验结果进行比较。实验用一块平面反射镜作为缩比模型,应用６１单元自适应光学系统对其进行了闭环校正实验,分析了泽尼克多项式所对应的像差的校正效果。     

自适应变结构神经网络在航空发动机故障诊断上的应用

根据样本空间的内积特性,提出一种无需迭代学习的自适应变结构神经网络。它的特点是学习速度快,准确性高,且能根据出现的新样本,随时改变结构。在对某型航空发动机故障诊断中,比原软件包采用的方法在准确性方面有显着提高,而且维护工作量减少,并具有实时处理能力,因此有着良好的推广应用前景。      

纤维缠绕低损伤退绕跟随系统

为降低纤维缠绕过程中纱筒退绕的纤维磨损,研制了低损伤退绕跟随系统。通过分析纱筒卷绕特点及退绕运动过程,提出了角度替代的控制思想和导纱器自适应跟随控制策略;通过计算机控制伺服电机驱动导纱器运动,可实现对任意卷绕线型的自动跟随。实际应用表明:该方法可行,研制的系统跟随效果理想,有效消除了纤维的摩擦损伤,提高了缠绕复合材料制品的质量。