单层板撞击成坑声发射辨识及参数估计研究

空间碎片撞击航天器的威胁对发展在轨感知系统提出需求,为研制基于声发射技术的感知系统,有必要研究利用声发射波形分析对防护结构进行损伤模式辨识的方法。文章利用超声传感器进行了铝弹丸超高速撞击单层板的声发射信号采集实验及其数值仿真,并对波形在时域和频域内进行分析,结果表明:声发射波形的主波谷值随撞击速度增加而线性增加,直到防护结构被击穿;声发射波形中的高频分量与低频分量幅值之比存在一个区别成坑模式与击穿模式的阈值。基于上述结果提出了一种在撞击弹丸尺寸已知条件下辨识成坑模式并对其撞击速度及其弹坑尺寸进行估计的方案。     

火工品输出动态多参数测试系统的构建与考虑

进行火工品输出动态多参数测试对于产品设计与作用机理研究具有重要意义。在收集和分析国内外各类火工品的输出参数类型和信号特征基础上,提出将压力、推力、速度、位移、加速度、温度等不同参数的测量用一套动态分析系统实现的设想,讨论了测量系统各组成模块的选择方法,为火工品输出测试系统建立可增添新的设计理念。     

信号特征选择的一种优化算法

简单介绍了基于扩张理论和粗集理论的优化算法、“贪心算法”和启发式搜索算法等典型特征选择的优化算法,并比较它们的性能,在此基础上选择启发式搜索算法用于信号特征的选择。最后用MATLAB编程验证了启发式搜索算法特征选择的有效性。     

自适应卡尔曼滤波在平台射前自标定中的应用

研究了自适应卡尔曼滤波技术在平台射前自标定数据处理中的应用 ,标定采用四位置标定方法 ,对角度传感器输出建立常速度模型。在噪声统计未知或时变的情况下 ,每个位置采用自适应卡尔曼滤波解算出平台各轴的漂移角速率 ,并在此基础上辨识出漂移参数。仿真表明 ,自适应卡尔曼滤波能较好地满足标定精度要求     

SAR图像目标峰值特征提取与方位角估计方法研究

目标峰值特征是SAR图像目标识别的重要特征之一。峰值特征提取是SAR图像目标识别的一个重要步骤，为了由SAR图像快速、精确地提取目标峰值特征．本文首先研究了SAR图像目标峰值特征提取方法，提出了一种“子像素”级精度的SAR图像目标峰值特征提取方法．并通过仿真实验分析了峰值位置、峰值幅度的估计精度。由于目标SAR图像或SAR图像特征矢量对目标方位角变化的敏感性，因此，为了提高SAR图像目标识别系统的分类效率，本文还研究了SAR图像目标方位角估计方法，提出了一种利用峰值特征基于线性回归的sAR目标方位角估计方法，和现有方法相比，该方法除了计算速度快，估计精度较高之外，还能在估计方位角的同时，给出该估计的置信区间，从而更好的满足SAR ATR的实际需要。文中通过对大量实测MSTAR SAR图像目标方位角的估计实验，验证了本文目标峰值特征提取及方位角估计方法的有效性。     

基于地面图像和卫星图像集成的火星车定位新方法

提出了一种基于地面图像和卫星图像集成的火星车定位新方法,该方法利用由导航相机立体图像得到的火星表面的点云数据提取石块,同时对高分辨率卫星图像局部灰度统计提取石块,通过地面和卫星图像中石块分布模式的匹配,实现火星车在卫星图像中的定位,从而消除仅利用地面传感器和影像定位产生的累计误差。采用NASA勇气号火星车在多个摄站获取的地面图像以及HiRISE卫星图像进行了实验验证,结果表明这种方法在石块较多的地区能够取得很好的自动定位结果,定位误差小于HiRISE卫星图像的一个像素（0．25m）。     

基于PSO算法的自动驾驶仪控制参数设计

针对自动驾驶仪控制器参数设计问题,提出一种基于PSO算法的导弹自动驾驶仪参数整定方法并对该方法所整定的控制器参数进行仿真验证.该方法在自动驾驶仪俯仰通道Simulink建模基础上,定义一个包含系统时域指标和频域指标项的适应度函数,根据控制系统对快速性和稳定性的要求,对各项指标进行适当加权,采用PSO算法对自动驾驶仪进行优化设计,实现了自动驾驶仪的控制参数整定.应用本算法对大量特征点的优化设计,均取得了良好的线性化设计结果,并对其进行了仿真验证,亦能满足仿真要求.仿真实验表明了该算法用于控制参数优化的有效性和优越性,有一定工程应用价值.     

基于灵敏度分析的惯导平台参数分步辨识方法

研究的是多位置静态测漂法平台参数辨识的问题。对平台漂移的非线性模型 进行了分析,提出了静基座下平台参数辨识的局限性、参数辨识位置选取的原则。最后考虑 到利用EKF辨识包含陀螺交叉项的参数时存在难以收敛甚至有些参数出现发散的问题,提出 了分步辨识的方法来解决这一问题。并且文中仿真结果证明了这种方法能有效抑制辨识中的 发散现象。     

Bass模型参数估计方法研究综述

详细介绍了新产品扩散Bass模型及其各种参数估计方法.模型的参数估计是影响模型准确性的一个重要方面,不同的参数估计方法,会使模型拟含结果相差很大,本文在对以往Bass模型参数估计方法进行分析评述的基础上,介绍了一种新的模型参数估计方法一蚁群算法,通过比较分析,认为蚁群算法将是一种更好的Bass模型参数估计方法.     

飞船自主应急返回控制参数确定方法及应用

当飞船在无地面测控支持的运行段飞行时,必须考虑故障情况下飞船自主返回应急着陆区的控制参数确定问题。本文根据飞船自主应急返回的主要特点和应急着陆区的选取原则,在分析飞船再入动力学过程和实际测量数据的基础上,确立了一种飞船自主应急返回的控制参数计算方法及流程,并简要介绍了该方法在“神舟4号”等飞船测控任务中的应用。