基于空域稀疏性的宽带DOA估计

利用宽带阵列接收信号的空域稀疏性,将宽带信号的波达方向(DOA)估计转化为一个稀疏信号重构的问题,提出了一种新的宽带信号DOA估计算法。该算法将宽带信号分解为多个子带信号,联合利用多个子带信号的空域稀疏性进行重构。它是对用于稀疏重构的标准的稀疏贝叶斯学习算法的推广,可适用于多冗余字典的信号模型。另外,通过对多快拍的阵列接收信号进行奇异值分解(SVD),提取信号子空间作为算法的输入数据,可以在有效减少运算复杂度的同时,提高对噪声的稳健性。与传统的宽带阵列DOA估计方法相比,该算法能够用于低信噪比、快拍有限和信源相关性较高的场合,同时算法的性能对信源个数的估计值不太敏感。仿真实验表明,该算法相对现有的基于子空间类的方法,具有更好的DOA估计性能。     

三线阵相机视轴夹角及线阵平行性装调测试

随着对实时立体测绘图像的需求,相机探测器由胶片向CCD发展。为了保证三线阵测绘相机的测绘精度,文章对三线阵测绘相机的视轴夹角及线阵平行性的装调检测进行了研究,针对测试指标提出了新的装调测试方案,并对方案中的关键技术进行了阐述。实际装调检测结果表明,该方案能够满足多相机间夹角测试精度优于5″,CCD线阵不平行度测试精度优于15″的要求。可以满足三线阵测绘相机空间位置的装调测试,具有实际应用价值。     

涡轴发动机LQ/H∞抗扰控制方法

提出了抑制涡轴发动机负载干扰的线性二次型（LQ）/H∞控制算法,以总距为干扰建模,利用线性矩阵不等式求得既满足LQ指标又对干扰具有H∞性能约束的状态反馈控制律.提出修正指令抑制干扰策略.采用比例微分控制将总距变化转换为动力涡轮转速指令的修正,实现增大或减小机动飞行中动力涡轮转速指令,抑制实际转速的下垂或超调.仿真结果表明：该控制方法能有效抑制干扰并具有良好的实时性.     

基于SVM辨识的涡扇发动机全包线稳态控制方法

针对涡扇发动机全飞行包线范围稳态最优控制器的设计问题,首先根据不同飞行条件下发动机各工作状态的稳态“小偏差”线性模型,采用线性二次型调节器(LQR)分别设计得到相应的发动机最优线性控制器参数,然后将所得到的线性控制器用支持向量机方法进行非线性逼近,得到控制器参数的支持向量机辨识模型,以满足发动机全包线、全状态稳态控制的需要.支持向量机模型的输入为飞行高度、马赫数和稳态转速,输出为线性控制器参数.应用实例表明:该方法在全包线范围内对发动机最优稳态控制器的逼近误差均在2%以内,能较好满足控制精度要求.      

用于非线性有源天线的耦合锁相环特性分析

为实现非线性有源天线阵波束扫描,研究了互耦锁相环(PLL)的基本特性。通过对互耦PLL的相位动力学方程的稳定性进行分析,建立了具有延时的阵列模型;通过调节环路延时,互耦PLL不同的非线性动力学特性;采用四单元的耦合锁相环阵列实验电路对理论分析进行了验证,从而提出了在设计基于耦合锁相环的非线性有源天线时,必须对环路延时进行控制,防止环路出现振荡和混沌现象。     

基于FPGA的雷达信号模拟

结合 FPGA 嵌入式系统高并行度和控制简单的特点,采用基于可编程逻辑门阵列(FPGA)的直接数字合成(DDS)技术编程实现了雷达信号的模拟,并以雷达线性调频脉冲信号和雷达视频信号的模拟为例,分析了该方法实现雷达信号模拟的原理及具体过程.最后,给出了雷达信号模拟的部分实验结果,并与 DDS 专用芯片的方法进行了详细的比较     

基于稀疏重构的L型阵列的二维波达方向估计

在L型阵列下,基于稀疏重构提出一种可实现自动角度配对的二维波达方向估计方法。首先,根据两均匀线阵接收数据的互相关矩阵构建二维稀疏线性模型;然后,通过数学变换将该二维模型转换为联合稀疏重构模型之内,通过联合稀疏重构算法分别单独获得信源方位角和俯仰角的粗略估计,并将此信息融入二维稀疏线性模型,大大减少了模型中原子个数,达到降低计算复杂度的目的;其次,从理论上分析了新方法可分辨的信源个数和计算复杂度;最后,通过一系列计算机仿真将新方法与其它子空间类二维波达方位估计方法进行比较,表明了新方法在估计精度上的优越性。     

月球巡视器太阳电池阵电性能仿真模型

建立精准的太阳电池阵电性能仿真模型,可为月球巡视器电源设计方案以及在轨任务规划的验证和优化提供保障。文章依据巡视器设计及月面环境的特殊性,建立了考虑遮挡、月尘等因素的太阳电池阵电性能仿真模型。该模型包括布阵文件编写及导入模块,光强、温度、老化影响计算模块,月尘影响计算模块,以及部分遮挡影响计算模块。对仿真模型进行了仿真分析,并将仿真结果与硬件实测值进行比较,结果表明:两者之间的误差可控制在5%以内,证明了模型的正确性和精准度。     

交互式多模型粒子滤波优化重采样算法

针对标准交互式多模型粒子滤波(IMMPF)算法中存在粒子退化及多样性匮乏问题,提出了交互式多模型粒子滤波优化重采样(IMMPFOR)算法,利用线性优化理论改善模型中具有小权值的粒子精度。该算法的新颖性体现在给定量测信息条件下,利用线性优化方法及模型交互概率将每个模型中拥有小权值的粒子替换成新的粒子。新的粒子既包含本模型中粒子信息,又包含了本模型与其他模型交互后的粒子信息。目标跟踪的仿真结果证明:每个模型新产生的粒子集合可以准确地近似真实状态后验概率密度函数,系统的估计精度与标准IMMPF算法相比有较大提升。     

一种多分量chirp信号阵列检测新方法

提出了一种多分量chirp信号检测与参数估计的新方法。该方法利用天线阵列的空间特性,通过阵列平均在分数阶傅里叶域中引入加权函数来降低噪声、抑制不同源信号之间的相互干扰。和单阵元方法相比,文中方法大大提高了多分量chirp信号检测和参数估计的性能,仿真结果证明了方法的有效性。