时频二维低/无碰撞区跳频序列集构造

在通信系统中,跳频信号不仅会出现时延,还会存在频移。研究具有时频二维低/无碰撞区的跳频序列的构造。证明了Reed-Solomon(RS)码的时频二维周期汉明自相关函数的上界;提出了两种构造方法。第一种方法是基于RS码来构造时频二维周期低碰撞区跳频序列集。第二种方法利用矩阵来构造时频二维非周期无碰撞区跳频序列集。丰富了时频二维低/无碰撞区跳频序列的理论研究成果。     

二维非周期低碰撞区跳频序列构造方法

在跳频系统中,跳频序列的性能是评价跳频系统的性能的重要指标。本文给出了两种二维非周期低碰撞区跳频序列的构造方法。首先,利用笛卡尔积构造二维非期低碰撞区跳频序列集。然后,利用交织法构造二维非周期低碰撞区跳频序列集。最后,分析了新的跳频序列集在二维低碰撞区内的非周期汉明相关性,并根据理论界对序列集进行了最优性分析。     

元胞自动机在混合交通仿真中的应用

以VC语言为开发工具，通过构造二维元胞自动机模型，对平面十字交叉路口的交通流进行了分析和模拟控制。仿真结果较为理想，说明了元胞自动机广泛的应用前景。     

二维时频低碰撞区跳频序列集的构造

基于低碰撞区跳频序列的准同步跳频通信系统在低碰撞区内具有低的多址干扰。将已有的一维跳频序列低碰撞区扩展到时频二维,给出了两种构造二维时频低碰撞区跳频序列集的方法。构造法分别基于Welch Costas阵列和Golomb Costas阵列,通过序列循环移位的方法分别得到一类二维时频低碰撞区跳频序列集。新的序列集满足跳频序列的二维周期汉明自相关函数和互相关函数构成的理论界,同时在二维时频低碰撞区内具有最优的自相关特性和互相关特性。     

OpenGL与Creator/Vega结合的渠系仿真优化设计

在原宝鸡峡渠系仿真系统的基础上，采用MultiGen Creator建模优化了模型的层次结构，解决了复杂模型的构建与控制问题，采用OpenGL与Vega相结合的视景驱动方法，实现了二维导航图到三维场景的交互控制及镜头光晕、动态水波、跌水效果的模拟，并利用Vega类和数据库技术实现了实时捕捉、三维查询、碰撞检测功能。结果表明，OpenGL与Creator／Vega结合的方法缩短了系统开发周期，优化了模型和驱动模块，真实再现了宝鸡峡渠的景观。     

机载雷达三维空时降维自适应处理

基于机载雷达空时三维自适应处理,提出了一种空时可分离的降维自适应算法。该算法首先利用三个低维（俯仰、方位和时域）权矢量的直积近似表示最优权矢量，然后基于循环迭代的思想依次固定其中两个权矢量，并由此构造相应的降维变换矩阵,在低维空间上优化另一个权矢量。理论分析和实验仿真结果表明，所提算法能有效降低系统计算量和对训练样本的需求，在小样本情况下具有较好的杂波抑制性能和较强的误差稳健性。     

基于频域辨识模型的柔性板鲁棒振动主动控制

大型空间柔性结构是无穷维的分布式参数系统，理论上具有无穷多个振动模态。以柔性板为例，通过频域辨识的方法，得到了其振动系统的降阶模型，然后利用鲁棒H∞控制方法设计了反馈控制器。仿真实验结果表明，该方法能够有效地抑制柔性板的振动并且提高闭环系统的鲁棒性。     

高分辨星载SAR的方位维频率非线性变标成像算法

在高分辨情况下,星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)的合成孔径时间变长,加速度带来的影响则不可忽略,匀速直线模型下的传统算法将失效。利用加速度斜距模型,分析了曲线轨迹模型下聚束式SAR的空变特性,提出了一种适用于大场景高分辨成像的方位维频率非线性变标算法。首先,通过构造一个方位维多相滤波函数,增加方位维变标的自由度,使得构造的扰动函数可以消除空变的距离方位二维频域耦合项;然后,改进了常规的两步去混叠算法,使之更加适用于曲线轨迹模型;最后,利用梯度运算将方位调制项的空变系数进行分解,通过扰动函数消除空变的方位项。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于Weibull-Bayes协同物流网络资源规划进度偏差应急控制

协同物流网络资源规划进度偏差应急控制具有小样本、无先验信息的特点,采用多样本偏差数据统计方法或传统先验信息分析方法均无法解决其偏差出现概率分布构造与可靠性评估问题.为此,提出了Weibull-Bayes进度偏差应急控制模型,利用考虑信息差异的Bayes方法构造各阶段偏差出现概率的验前分布,利用挣值分析指数估计Weibull分布的形状参数.最后,算例分析结果表明该模型方法对应急控制资源规划进度偏差是有效的.     

基于二维混合模型的鲁棒迭代学习控制设计

针对一类正则线性不确定系统,提出一种基于连续/离散二维混合模型的迭代学习控制设计方法。首先,通过独立地考虑迭代学习控制系统连续的控制行为与离散的学习行为,建立迭代学习控制系统的连续/离散二维混合模型,将迭代学习控制器设计问题转化为一类连续/离散二维系统的状态反馈控制问题。然后应用二维连续/离散系统方法,获得迭代学习控制系统稳定性条件。最后根据稳定性条件,利用线性矩阵不等式方法,求得迭代学习控制器参数,它通过Matlab工具箱可以方便的获得。与现有方法相比,所提出的迭代学习控制器利用了输出误差以及状态变化的信息来修正当前的控制,因而设计方法更加符合其本质特征,具有简单实用、直观明了的特点。数值仿真实例验证了所提方法的有效性。     

MRA与GP/MP组合预测及在陀螺仪漂移预测中的应用

研究MRA(Multi-resolution Analysis MRA)与GP/MP(Grey prediction model/Markov prediction model)组合预测及在陀螺仪漂移预测中的应用。陀螺仪漂移是各种外界环境影响下产生的综合效果,不同的外界影响产生的漂移样本频率特征是不同的,因而不适合用单一的预测模型进行预测。用小波将陀螺漂移信号进行分解,根据各子信号的频率特征选用灰色预测模型或马尔可夫预测模型分别进行预测,还原为总的预测结果。仿真试验显示,这种组合方法比起用单一的灰色马尔可夫方法可以将精度提高一倍左右,证明了这种方法的有效性。     

基于模糊分类-灰色马尔可夫的陀螺仪漂移预测

针对标准灰色马尔可夫预测模型抗干扰能力差的局限性,提出了一种基于模糊理论和灰色马尔可夫模型的预测方法。将模糊理论引入预测模型中,从分类方法上对标准灰色马尔可夫模型进行改进,该算法可以有效提高灰色马尔可夫预测模型的预测精度。将这种方法用于某型导弹陀螺仪的漂移预测中,实验证明了这种方法的有效性和可行性。     

磁轴承柔性转子系统动力特性建模与优化仿真

建立了电磁轴承柔性有质转子系统计入陀螺、阻尼、轴－径向动力耦合及机械－电磁－控制系统耦合等影响的动力特性分析计算数学模型，导出了多变量控制系统的标准化系统矩阵向量方程。以系统仿真响应为目标，通过复合寻优方法实现了系统最佳工作区（点）的求解。对优化仿真结果与试验现场调试结果进行了对比分析。     

基于RBF神经网络的井眼方位角误差建模及补偿

对于陀螺钻井测斜技术而言,由于惯性器件本身误差及井下恶劣条件带来的干扰均具有复杂性,误差补偿是影响测量精度的关键因素。在阐述陀螺测斜原理、分析测斜系统可能产生的各种误差的基础上,进行了测斜仪转台实验,并采用神经网络中的径向基函数理论建立了井眼方位角误差模型,将其建模性能指标与双线形插值建模指标进行综合对比,结果表明RBF网络建模时间短、拟合性能好、预测能力强、补偿后方位角误差得到有效抑制、补偿精度高,各项指标均优于双线形插值方法。     

鸭式布局双旋弹建模及弹道重构

建立了一种新型旋转弹丸的7自由度弹道模型,根据该模型对弹丸的弹道特性进行了数值分析,并利用无迹卡尔曼滤波算法对双旋弹的弹道进行重构和滤波,使弹载设备的测量信息更加精确,为制导系统提供更加精确、可靠的测量数据。通过数值仿真的表明:双旋弹和传统旋转弹的主要区别是在其弹轴方向上增加了一个自由度,弹丸前体低速旋转甚至静止不动以提高弹载控制系统的控制精度,后体高速旋转保持其陀螺稳定性。通过无迹卡尔曼滤波算法进行弹道重构能够有效地提高测量数据的精度,消除测量误差,得到较为准确的测量数据。     

MEMS陀螺误差建模与滤波方法

从实际工程应用角度出发,探讨了微机电系统(micro-electro-mechanical systems,MEMS)陀螺误差的有效滤波降噪方法.基于随机序列时序分析法的基本原理,采用实时平均算法对陀螺原始量测数据进行常值补偿预处理,得到随机漂移信号.对去除渐进项后的差分漂移信号进行AR模型建模,并依据该模型进行改进卡尔曼滤波,在输出差分信号滤渡值的同时解算当前陀螺输出滤波值.通过对某MEMS陀螺实测数据的误差补偿结果表明,提出的滤波方法能够有效地抑制其漂移误差,提高实际应用中的测量精度.     

陀螺经纬仪灵敏部横向偏差的精度影响

为了提高陀螺经纬仪寻北精度,基于光电积分法测量原理,建立了横向偏差对陀螺寻北精度影响的数学模型,并进行了仿真分析。首先,采用欧拉动力学方程分别建立了横向偏差对陀螺进动和漂移的影响模型;然后,基于光电积分法测量原理分别分析了横向偏差对摆动中心和零位改正角的影响;最后,进行了仿真实验。仿真结果表明,悬带扭力零位对应的方位角和横向偏差越大,精度受到的影响越大。因此,尽量提高加工精度且减小扭力零位对应的方位角和建立合理的补偿机制是减小系统误差对寻北精度影响的有效途径。     

基于内平衡变换和Riccati方程的模型降阶及应用

对于一个高阶的控制系统,为了实现对其适时控制,需要一个降阶模型与之对应,对此低阶模型设计控制器以达到对原系统控制的目的。首先,在内平衡变换的基础上,确定降阶模型的阶数;其次,通过解一个Riccati方程得到一个变换矩阵,进而得到降阶以后的模型;然后,介绍了两种经典的模型降阶方法,以作为与此方法的比较。最后,对两个实例进行了仿真计算。计算表明,此方法是有效和可行的。     

基于T-S模糊模型的模型参考自适应逆控制

针对非线性系统,提出一种基于T-S模糊模型的模型参考自适应逆扰动消除控制方法。所提方法根据模糊辨识理论与模型参考自适应逆控制各自的特点,将两者相结合。首先,根据模糊系统理论,分别采用模糊对角线划分和递推最小二乘算法进行前提和结论参数辨识,离线辨识得到对象模糊模型和逆对象模糊模型。将辨识出的对象逆设为原始控制器,与被控对象串联;为了分离出系统扰动信号,将辨识出的对象模型与被控对象并联,通过被控系统与对象模型输出做比较,再通过逆对象模型反馈到系统输入端,组成扰动消除环节。用最小均方差算法在系统运行过程中在线调节逆对象模糊模型参数,使其输出误差最小。最后,使用所提方法对一混合非线性系统及输入/输出非线性系统进行仿真试验,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

无线网络控制系统建模与鲁棒控制分析

针对无线网络控制系统(wireless networked control system,WINCS)中长网络诱导时延对系统稳定性的影响,通过将不确定时延等效为系统参数的不确定性,建立了长时延WINCS的参数不确定离散时间系统模型。在该模型基础上,利用Lyapunov函数方法,获得闭环WINCS渐近稳定的充分条件。通过线性矩阵不等式形式,给出了WINCS状态反馈控制器的参数化设计方法。最后通过数值仿真验证了建模与控制方法的有效性。