满足约束的Gn连续过渡曲面的构造

在Erich Hartmann提出的由两基曲面线性组合构造G^n连续过渡曲面方法的基础上，针对该方法存在很难找到合适的参数变换的问题，提出了一种基于基曲面局部区域重新参数化构造G^n连续过渡曲面的方法。通过对基曲面上切触线附近区域部分曲面重新参数化，再由重新参数化局部基曲面线性组合构造G^n连续过渡曲面。这样将两基曲面间构造过渡曲面的问题转化为在重新参数化局部基曲面间构造过渡曲面。以构造G^1连续的翼身融合面为例，讨论了满足约束要求条件时G^2连续过渡面的构造方法。即先对基曲面上过渡切触线附近的局部区域进行重新参数化，后通过优化求解来确定比例因子和偏移量、平衡因子和调配因子，使过渡曲面满足前后边条线约束，最后利用线性组合来构造G^2连续的过渡面。约束过渡曲面的形状可通过改变重新参数化基曲面的大小来调整．     

雷达与ESM相关算法综述

在比较雷达和ＥＳＭ（ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｕｐｐｏｒｔＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ）这两种传感器特点的基础上，分析了雷达与ＥＳＭ相关的特点，介绍了统计方法、模糊方法和优化方法等五种雷达与ＥＳＨ相关算法，并对这些算法进行了评述。     

基于信号采样的干扰信号产生技术

目前电子对抗系统广泛使用的数字储频技术主要是通过采样、存储和复制产生干扰信号.阐述了基于采样技术的信号重构及其基本原理,重点介绍分析了在此基础上利用信号处理技术,合成产生干扰信号的原理和方法.     

无界域上不定二次规划的一个算法

本文给出了无界域上不定二次规划一个算法。该算法将不定规划转化为一系列凸二次规划，并证明了算法的收敛性。     

气动/推力矢量控制面融合方式研究

针对在过失速机动中气动/推力矢量控制面协调问题,分析了最小控制能量和链式递增两种典型控制面融合方式的特点.结合实际应用上存在的问题,提出了一种新的融合控制方式.通过仿真计算和分析,并与典型的链式递增融合方式进行比较后可知,这种新的控制方式改善了采用链式递增融合控制方式中气动舵面的振荡现象.并且与最小控制能量融合方式相比更具有实用性.     

结构的斜撑杆布局与优化分析

应用组合理论，通过改变六面体刚架结构面上的斜撑杆添加方向获得布局不同的模型，并采用有限元方法对相应的结构进行了静力分析和固有频率分析，对部分模型进行了静力实验。结果表明：不同斜撑杆布局结构的抗扭性能有明显变化，合理的布局不仅明显提高了结构的抗扭刚度，也降低了扭转工况下的应力水平；但布局的变化对结构的固有频率影响不明显。     

基于PTE的多雷达航迹融合算法

针对杂波背景下的多雷达航迹融合时局部估计误差互协方差矩阵未知的问题,提出基于目标存在概率（PTE）的航迹融合算法,提升了正确航迹率和跟踪精度。首先,通过综合概率数据关联得到单接收站的目标航迹估计集合和对应的目标存在概率。然后,在局部估计误差互协方差矩阵未知的条件下,基于PTE信息提出不带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。进而将前一帧的融合状态进行反馈,提出带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。仿真验证了所提算法的有效性。     

故障星分布对星座PDOP可用性影响的建模及评价

 导航星座定位精度衰减因子（PDOP）可用性是卫星导航系统顶层设计的重要指标。研究了不同故障星分布状况对全球导航星座PDOP可用性的影响。首先,从概率角度并采用组合方法建立了全球导航星座PDOP可用性指标的统计评价模型。进而对给定数量的故障星分布在单个或多个轨道面内的不同状况下,典型的Walker δ构型导航星座的PDOP可用性如何变化进行了仿真计算和比较分析。仿真结果表明,故障星分布状况和轨道平面数对星座PDOP可用性有较显著影响,适当地减少轨道平面数对于改善星座的PDOP可用性是有利的。提出的评价模型物理意义明确,避免了主观性和局限性,且可以保证较高的指标评价效率。     

基于Hadamard方差的导航星座自主时间同步算法研究

文章在总结国内外研究成果基础上,针对GPS铷钟虽然短期稳定性较好,但采用Allan方差描述铷钟频率稳定性时,其钟差状态方程仅为两参数,在较长平滑时间里存在时钟漂移和甚低频噪声的影响,使噪声特性淹没或估值不收敛的缺陷,引入Hadamard方差建立了三参数系统状态误差模型,通过三次采样方差从模型上解决了线形漂移和甚低频噪声的影响问题。在时钟系统状态模型和星间双向测量方程建模基础上,给出了工程实用的标准Kalman基本滤波方程。数值分析仿真表明,采用Hadamard方差描述时钟频率稳定性显著提高星载时钟自主同步精度,从而克服了Allan方差描述产生的频率漂移影响较大和甚低频噪声不收敛的问题。     

基于改进FCM的北斗三频组合观测值选取

以北斗卫星导航系统三频双差为基础探讨了组合观测值及误差,针对以往采用聚类方法在研究GPS三频组合数据过程中的不足,提出了基于距离修正的增量模糊C均值算法.通过调节因子有效地修正了样本中心与聚类中心的距离,获得合理的隶属度,从而得到正确的分类;构造了基于距离修正的聚类有效性指标,自动获取最佳聚类数,避免了人为确定聚类数的不合理性;在此基础上引入增量的思想,数据增加时以原有的数据集为基础,根据阈值进行归类,不需要重新进行初始计算.通过矩阵变换法及实例验证了该方法的可行性和可靠性.