基于图像质量评估的MIMO-SAR等效相位中心误差界

受等效相位中心误差的影响,新体制的多输入多输出合成孔径雷达(MIMO-SAR)方位成像结果存在"假峰"而导致成像质量下降。该文提出基于虚假旁瓣比、积分旁瓣比及峰值能量损失等图像质量指标联合评价"假峰"对SAR成像质量的影响,进而确定MIMO-SAR等效相位中心误差界,为系统设计和信号处理提供了依据。结果表明:当等效相位中心误差超过0.2rad时,一般需要对其进行补偿以满足常规指标要求;星载系统较机载系统更适合等效相位中心处理,通常可忽略等效相位中心误差的补偿环节。     

改进的分布式天线系统下行链路性能和信道容量

提出了一种改进的蜂窝分布式天线系统结构（IDAS）,该结构采用定向天线单元并将其合理放置,通过仿真分析了在3种系统结构下阴影衰落的差异及其相关性对误码率和信道容量的影响.分析和仿真结果表明,相对于现有蜂窝分布式天线系统结构（EDAS）和传统蜂窝结构（TC）,IDAS能够更好地降低其误码率并提高信道容量,特别是在小区信道质量非常差的边界区域中.     

特大型贯通工程准确贯通的技术措施

介绍了某矿回风立井与主井分别相向掘进三盘区辅助运输巷的测量工作过程。贯通工程贯通距离长、精度要求高、技术难度大,为了保证巷道准确贯通,在实际工作中采用了全站仪、陀螺仪等先进仪器和加测陀螺定向边、两次独立对中、增加测回数等技术措施,有效保证了测量精度。     

测量不确定度与测量误差之比较及应用优势

阐述了测量不确定度和测量误差的概念,分析了测量不确定度和测量误差的区别和联系。得出了测量不确定度与测量误差相比较的优势。     

半参数回归模型中参数的Bayes估计

导出了半参数回归模型中参数的Bayesian最小风险线性无偏估计(BMRLUE),研究了其在均方误差矩阵(MSEM)准则、PRPC和PPC准则下相对于最小二乘加权估计(LSWE)的优良性.     

被动式电液加载系统的变刚度自适应控制

建立了被动式电液加载系统的数学模型,分析由位置扰动和系统自身结构引起的稳态误差,讨论了负载刚度和液压刚度在系统主要行程范围内变化对系统动态特性的影响。采用高阶系统跟随低阶参考模型的自适应控制方法,在选择二阶参考模型的固有频率时综合考虑了两方面的因素,既发挥了液压动力机构响应频率高的优势又确定了合理的频宽。运用Narendra稳定自适应控制理论设计自适应控制器,建立增广误差模型,选取Lyapunov能量函数并导出能使系统全局渐进稳定的自适应律。利用Simulink软件进行数值仿真,仿真结果表明,加入自适应控制器后,系统能稳定地跟随参考模型,两者误差快速收敛为零,并且系统在5组不同参数设置下的动态响应性能几乎一致,上升时间和调整时间分别为4.8ms和14.6ms,稳态误差仅为0.03%;同时,由速度为0.5m/s的位置扰动引起的系统误差最大仅为0.58kN并于35ms后消除。故本文设计的自适应控制器使被动式电液加载系统在变参数和位置扰动条件下的动态特性和精度得到大幅提升。     

抖动处理对DDFS合成波形频谱的改善

实际的DDFS系统中,由于波表(WFT)宽度和深度的限制,会带来幅度上的舍入误差和相位上的截断误差.舍入误差在频谱中的接近白噪声,而相位截断误差在频谱上表现为一个个独立的谱线.针对相位截断误差的特点,采用相位数据加入抖动的方法可以对合成波形质量加以改善.仿真表明,采用适当的抖动处理后,合成波形的无杂散动态范围(SFDR)得到10 ～20 dB的改善;在一定的WFT深度下,随着加入抖动信号幅度的变化,合成波形的SFDR有一个最大值.意味着在一个基本DDFS系统中,可以用很小的硬件开销就可以得到10～20 dB的波形质量改善.     

保精度-稀疏特性核回归模型的非线性动态系统辨识

针对一组有限测量数据的非线性动态系统建模方法存在模型结构复杂且易出现过拟合等问题,从建模精度及模型稀疏特性出发,提出了保精度-稀疏特性的核回归模型用于辨识非线性动态系统。该方法将逼近误差的L_∞范数思想与结构风险最小化理论相结合,建立求解非线性动态系统所对应的核回归模型优化问题,再应用较简单的线性规划对其求解。提出的方法具有如下三个显著特性:①应用逼近误差的L_∞范数最小化可保证非线性动态系统的辨识精度;②引入支持向量回归架构下的结构风险L_1范数对模型结构复杂性进行有效控制可保证模型稀疏特性;③模型的泛化性能可通过提出的方法从建模精度与模型稀疏特性之间取其平衡。最后,通过实验分析论证了提出方法在辨识非线性动态系统上的保精度-稀疏特性的合理性与优越性。     

基于启发式搜索算法的无人机航迹快速规划

基于无人机导航系统的自身特点,无人机在导航过程中会出现无法精确定位的情况,从而产生定位误差。如果不能及时校正随时间累积的定位误差,会使无人机无法到达预定目的地,从而导致飞行任务失败。为避免这种情况的发生,本文研究了考虑定位误差的无人机航迹快速规划问题。以航迹距离最短为目标,考虑定位误差校正约束与航迹约束,建立了混合整数规划模型。根据深度优先搜索算法与回溯算法的特点,设计了启发式深度优先搜索+回溯算法来求解问题,并在此算法基础上加入模拟退火机制对解的质量进行优化。以某飞行区域的数据为例进行仿真实验,结果表明启发式深度优先搜索+回溯算法可以快速有效地求解考虑定位误差的无人机航迹规划问题。     

基于GA-SVM算法永磁同步直线电机变载荷进给位置误差预测

针对永磁同步直线电机精密进给过程中,受到齿槽效应、端部效应及摩擦力扰动等非线性因素的影响,位置误差难以预测问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)算法永磁直线电机变载荷位置误差预测模型的方法。通过测量各种情况下永磁直线电机在运动过程中的位置变化情况,利用遗传算法优化支持向量机算法建立预测模型。该模型采用实验台运行的正弦轨迹数据为训练样本,三角波轨迹数据为测试样本。选取各种情形的正弦波轨迹数据和三角波轨迹数据进行仿真预测和验证。以各种情况的正弦波信号的指令位置、指令速度和电流作为模型的输入,以三角波信号的位置误差作为输出。结果表明,经过遗传算法优化支持向量机建立的位置误差预测模型,在拟合和预测精度上要优于未经过算法优化的位置误差预测模型。