无线传感器网络空中目标跟踪任务分配技术的研究

以无线传感器网络对空中飞行目标跟踪为背景，针对无线传感器网络协同技术中的任务分配问题，以降低传感器节点之间的通信能量消耗为目的，提出了一种基于弹性神经网络的任务分配算法。首先对多动态联盟多目标跟踪问题进行建模，然后依据最小能量准则，采用一种非全连接的环形结构的弹性神经网络模型，解决了多目标跟踪时的任务优化分配问题以及多个动态联盟对传感器资源竞争冲突时系统能耗增加的问题。仿真结果表明，该算法与传统的方法相比，大大降低了跟踪系统的能量消耗。     

应用BP网络校正的卡尔曼滤波器

当目标作机动飞行时,由于未知机动引起的估计误差的影响,卡尔曼滤波器的跟踪性能将会严重下降。提出了一种应用BP神经网络对卡尔曼滤波结果进行校正的机动目标跟踪方法,BP网络可以辨识非线性机动,修正卡尔曼估计值,改善跟踪效果。同时还研究了BP网络的自适应算法。对两个变加速机动目标的跟踪结果表明,经过BP网络校正的卡尔曼滤波器不会发生误相关,跟踪的精度较高。     

基于神经网络算法的液体火箭发动机实时故障检测方法研究

以某液体火箭发动机为研究对象,将实时故障检测作为中心,分析了神经网络算法的特点及其实现步骤,利用Lab Windows/CVI与MATLAB混合编程的原理,实现和改进了基于神经网络的发动机实时故障检测方法,并用多次试车数据进行了检验.试车数据验证结果表明,该方法能及时、准确、有效地检测发动机稳态过程的故障.研究结果对发展未来液体火箭发动机的箭载故障检测系统具有重要的参考价值.     

借助TADT技术对中继卫星实现高准确的非相干多普勒跟踪

用非相干多普勒跟踪系统取代相干多普勒跟踪系统是可能的,只需消除其振荡器频率漂移对测速的有害 影响即可。TADT技术能使之达到相干系统的准确度。文中介绍TADT方法的数学原理及其在TDKSS网中的应用。结 论认为,TADT方法是解决非相干多普勒跟踪系统高精度和高可靠性这一矛盾的有效方法,从而使航天器的多普勒跟踪 技术取得突破性进展。     

基于多天线中继的卫星-地面混合无线通信系统上行链路性能分析

研究了Rayleigh Rician非对称衰落信道下,以基站作为固定增益放大转发(AF)中继的卫星-地面混合无线通信系统上行链路性能。首先利用信道状态信息(CSI)得到中继配置多天线时系统的最大输出等效信噪比(SNR)。基于特殊函数推导出系统中断概率(OP)和概率密度函数(PDF)的解析表达式,并进一步得到各种调制方式下系统平均误符号率(ASER)的理论计算公式。最后通过无穷级数展开推导出高信噪比时平均误符号率的渐近闭合表达式,分析系统能获得的分集增益和阵列增益。计算机仿真表明所提出的性能分析方法的正确性,分析了天线数量和信道参数对卫星-地面混合无线通信系统性能的影响,为实际系统设计提供了参考和依据。     

真空热试验网络架构的改进

文章针对现有真空热试验网络存在的数据链路可靠性低、发生故障时主/备数据链路切换时间长的问题,提出了一种网络架构的改进方法,即网络核心层采用虚拟交换系统（virtual switching system,VSS）架构,利用以太网通道（multi-ethernet chanel,MEC）方式与汇聚层堆叠设备互联,汇聚层设备到接入层设备利用链路聚合控制协议（link aggregation control protocol,LACP）作链路绑定,实现关键设备和数据链路的冗余,网络单节点或单链路的主/备设备数据链路切换无时延。该架构已在真空热试验网进行了验证,运行效果良好,达到预期效果。     

一种Ka频段卫星天线多模单脉冲馈源设计

针对高精度跟踪用户目标的需求,设计了一种Ka频段卫星天线多模单脉冲馈源。该馈源由和差网络、多模激励器和辐射喇叭组成,当从和差端口分别以TE10模激励时,多模激励器会激励出所需的11个工作模,由辐射喇叭在空间形成单脉冲和、差波束。对该馈源在和、差状态下的辐射特性进行仿真分析,结果表明,其和差矛盾小于2.5dB,差零深小于-40dB,同时馈源在方位面和俯仰面的辐射方向图具有良好的对称性。     

认知结构模型机动目标跟踪算法

针对复杂战场中环境特性复杂以及目标机动性能提升所带来的跟踪难题,提出一种基于人类认知机制的机动目标自适应跟踪算法。算法将人类“记忆”机制引入机动模型构建,利用神经网络对目标特征参数进行离线学习并存储,指导机动模型参数实时调整,使模型对运动状态的描述更加合理。为进一步提高跟踪性能,基于人类认知“感知-行动”循环理论,将雷达接收端经数据处理后的目标状态估计信息反馈至雷达发射端,以最小感知信息熵为代价函数,从波形库中自适应选择最佳波形来匹配目标。仿真对比实验表明,该算法对环境及目标的感知更加准确,融入波形选择的自适应目标跟踪算法要明显优于传统采用固定波形的跟踪算法。     

欠驱动航天器编队重构的切换神经网络控制

针对圆轨道欠驱动航天器编队重构问题,将传统的自适应神经网络控制器和自适应滑模控制器相结合,设计了一种切换神经网络控制器,用以跟踪由伪谱法求解得到的航天器编队重构的最优开环控制轨迹。自适应神经网络控制器在活跃区域内工作,利用径向基神经网络(RBFNNs)近似动力学系统中的不确定项,自适应滑模控制器在活跃区域外工作,利用自适应律来估计近似误差上界,并采用李雅普诺夫方法证明了闭环系统稳定性。数值仿真结果表明切换神经网络控制器可在欠驱动条件下实现编队重构,与线性滑模控制器相比,实现了控制器快速、高精度、强鲁棒等控制性能。     

月球大范围探测巡视器及GNC技术发展综述

对月球大范围探测巡视器及相应制导、导航与控制(GNC)技术进行了综述。首先对月球大范围巡视探测需求进行分析,介绍了世界各国主要的月球大范围巡视器计划研究进展;其次针对月球大范围探测GNC技术研究现状进行了归纳整理,简要分析了进行月球大范围探测任务现存技术难点;最后为实现更加完备高效的月面大范围探测提出了月球大范围探测网构建设想,并分析了其构建目的、意义及关键技术。