基于模型参考自适应MRAC的双流传动调速控制

为使拖拉机作业过程中车速在受到作业阻力变化的影响下能迅速恢复稳定,文章设计一种双流传动(hydro-mechanical transmission, HMT)系统。通过实时调节发动机油门踏板的开度和改变电液伺服机构控制柱塞泵斜盘倾角的泵排量方式对车速进行调节;考虑到电液伺服机构存在强非线性、大时变参数以及外负载干扰等因素,将模型参考自适应控制(model reference adaptive control, MRAC)算法应用在液压泵排量调节的电液伺服执行机构中。结果表明：所设计的HMT系统在拖拉机遇到作业阻力变化引起车速变化时能有效地恢复稳定行驶状态;采用MRAC的电液伺服执行机构能够精确调节液压系统排量比来实现车速的改变,在简化变速操作的同时保证发动机工作在高效区,使拖拉机工作车速快速恢复到稳定区间。     

基于ADAMS与Simulink的平衡重式叉车侧倾分级控制联合仿真

针对平衡重式叉车的结构特性和工作环境特点,文章采用侧倾分级控制策略,将叉车侧倾姿态分为一级侧倾和二级侧倾,分别进行一级模糊控制和二级变论域模糊控制;设计了一种新型的三连杆液压支承调整机构,基于ADAMS建立叉车整车虚拟样机模型,并与Matlab/Simulink进行联合仿真,仿真工况采用平衡重式叉车动态稳定性试验的欧洲标准。仿真结果表明,采用侧倾分级控制策略有效改善了叉车的横向稳定性和主动安全性。     

基于平行因子分析的时空非均匀采样下双基地MIMO雷达目标参数联合估计算法

提出了一种基于平行因子分析的时空非均匀采样下双基地MIMO雷达收发角及多普勒频率联合估计算法。首先计算K级非均匀延迟器输出数据的协方差矩阵并对该矩阵进行变换和去冗余处理,然后将新数据转化为三阶张量并对其进行降维处理,最后通过交替最小二乘和Root-MUSIC算法估计出目标收发角和多普勒频率。该算法实现了时域和空域孔径自由度的二次扩展,提高了参数估计精度,降低了运算量。此外,通过最小冗余配置,实现了孔径的高效扩展,降低了系统配置需求。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

射频识别LMAP协议改进研究

安全问题是射频识别技术领域的重要问题,轻量级安全协议成为该技术领域研究的主流.针对轻量级相互认证协议易受克隆攻击、去同步攻击等安全隐患问题,在对原有协议分析的基础上提出了系列改进措施,即通过对原有协议增加时间戳机制、物理不可克隆函数(physical unclonable function,PUF)电路以及改进密钥的生成方式来提高协议的安全性,并利用BAN逻辑对改进协议的安全性进行形式化证明.从安全性、计算量和存储量等方面将改进协议与其他协议进行比较,结果表明,协议安全性高,计算量小,也适合标签的存储量,在射频识别领域安全方面具有一定的应用价值.     

基于改进型PASTd双基地MIMO雷达角度跟踪算法

针对双基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达目标角度跟踪问题,提出了一种改进型紧缩投影近似子空间跟踪(projection approximation subspace tracking deflation,PASTd)算法。PASTd算法性能较好,被大量应用于双基地MIMO雷达角度跟踪中,但是PASTd算法不能跟踪相同发射角(direction of departure,DOD)或接收角(direction of arrival,DOA)的目标,并且无法实现不同时刻同一目标角度的自动关联。改进PASTd算法首先给出了目标角度自动关联算法,且能够实现收发角度的自动配对。然后利用估计出的收发角度,得到此时的收发联合导向矢量。最后用收发联合导向矢量更新PASTd算法估计出的特征矢量,作为下一时刻跟踪算法的初始矢量。改进算法克服了PASTd算法的不足,能够成功跟踪相同角度的目标,并且实现了目标收发角度自动配对和关联。仿真结果验证了理论分析的有效性。     

对SAR-GMTI的大区域遮蔽有源-无源协同干扰方法

针对合成孔径雷达动目标检测(synthetic aperture radar-ground moving target indication,SAR-GMTI)系统无源干扰不够灵活和有源干扰不够稳健的问题,提出一种对SAR-GMTI的大区域遮蔽有源-无源协同干扰方法。该方法中无源干扰的实现是利用旋转角反射器L形排布,有源干扰的实现是利用运动调制-间歇采样复合干扰,并以无源干扰作为有源-无源干扰的主体部分,有源干扰协同工作作为无源干扰的补充。由于有源干扰协同工作弥补了无源干扰的干扰对消区,因而能够实现对SAR-GMTI的大区域遮蔽干扰效果。建立干扰模型后,对有源-无源干扰效果进行详细分析,并给出了最佳协同干扰时的参数设置方案,仿真实验证明了此干扰方法的正确性和对SAR以及SAR-GMTI干扰的有效性。     

Walsh码软扩频信号降噪算法

针对低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)条件下, Walsh码软扩频信号盲解扩以及多址信号盲分离难以实现的问题,提出一种Walsh码软扩频信号降噪算法。首先,采用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)算法将Walsh码软扩频信号分解为有限个本征模态函数(intrinsic mode function, IMF),分界点位置可通过Walsh码软扩频信号和噪声的IMF自相关函数收敛速度的差异进行判断。然后,采用小波软阈值滤波算法处理分界点之前的IMF。最后,利用处理后的低阶IMF和分界点后的IMF重构Walsh码软扩频信号,减少由于降噪造成的信号损失。仿真结果表明,在一定低SNR范围内,降噪算法以较低误码率(bit error rate, BER)实现解调,信号损失较少。     

基于IRT的大动态反射系数微动目标检测算法

当雷达回波信号中同时存在强弱差异较大的微动目标时,弱反射目标分量常常会被噪声和强反射目标所掩盖,导致弱反射目标难以被检测。为解决该问题,提出一种大动态反射系数微动目标检测算法。首先该算法利用逆Radon变换(inverse Radon transform, IRT)来获取强微动分量的参数估计值,然后通过逐次消去强分量来增强弱分量,从而使得弱分量更容易被检测。本文算法能够实现反射系数差异较大的多个微动目标的检测,同时能够准确估计出其微动参数。仿真实验证明了本文算法的正确性，同时对本文算法的性能进行了分析。     

联合A*与动态窗口法的路径规划算法

由于无人艇所行驶的海洋环境比较复杂, 因此无人艇智能系统中的路径规划系统显得越来越重要。针对A^*算法与动态窗口法(dynamic window algorithm, DWA)存在的不足之处, 提出一种将二者进行结合的混合路径规划算法。通过对A^*算法得到的局部目标点进行迭代更新使水面无人艇(unmanned surface vessel, USV)利用DWA得到最佳搜索路径。仿真结果表明, 提出的算法所搜索的路径长度以及路径的拐点相对于A^*算法分别缩短了21%和减少了59%, 验证了所提算法的优越性。