挠性航天器大角度机动的振动抑制控制

建立了带变速控制力矩陀螺群的挠性航天器的动力学模型,应用误差四元数来描述姿态运动,将星体大角度姿态机动问题转化为误差四元数的调节问题.针对挠性航天器三轴同时姿态机动时挠性附件的振动抑制问题,提出了基于动态输出反馈控制的振动抑制方法,设计了仅利用姿态四元数而无需以角速度测量、挠性变形位移及速率测量作为反馈的动态控制规律.基于Lyapunov方法证明了所设计的动态控制器保证了姿态的渐近稳定和模态振动的衰减.基于Matlab/Simulink进行了仿真验证,结果表明了所提出的控制方法的可行性和有效性.     

基于嵌套网的对抗模拟模型

为了对多Agent系统中的交互流程、本体(Ontology)语言与通信协议的设计进行可视化的分析和优化,嵌套网(Nested Petri nets)作为建模工具被应用于多Agent系统。使用三层的嵌套网对基于多Agent的对抗模拟模型ISAAC(Irreducible Semi-Autonomous Adaptive Combat)进行层次化建模,其层次的划分为Agent的生存环境(战场)、Agent和Agent的内部推理机。通过实例充分说明了嵌套网表达多Agent系统的可行性与有效性,可以实现多层次、多角度的图形化多Agent系统,并探讨了复杂适应系统理论与嵌套网理论的适应性。     

一种频域RS-LT级联码在短波通信中的应用研究

针对短波通信中同时存在误码和丢包的特点,提出了一种频域RS码与数字喷泉码串行级联的纠错纠删编码算法,并在FPGA芯片及短波电台终端上予以实现。频域RS码作为外码,LT码作为内码,使RS码和LT码互相促进,同时实现纠删和纠错,这是单独采用两种编码方法都无法达到的。仿真表明RS-LT级联编码可提高LT码译码成功概率。同时短波信道实测结果表明,编码模块的应用可有效提高短波电台正确接收概率。     

基于UML&OPN的C4 ISR系统体系结构仿真验证研究

基于UML(uniform modeling language)和Petri网的不同特点,应用UML的不同视图来描述C4ISR系统体系结构的相关产品.根据产品之间的关联,把产品的UML视图转换为对象Petri网的仿真模型.通过系统动态行为仿真模型的执行,分析体系结构的时序关系、信息流关系和接口关系的合理性,验证系统功能是否满足需求,系统状态的变化是否正确,从而有效,合理地评估系统的性能.     

一种基于角色的协同仿真系统访问控制模型

针对当前协同仿真系统中的应用需求,提出并实现了一种基于角色的协同仿真系统访问控制模型.在这个模型中,通过建立用户.角色_权限三者之间的映射关系,并进行统一管理和维护,提高了协同操作中的灵活性和有序性.同时充分利用已有仿真系统的属性扩展特点,验证了该模型的可行性.     

无人旋翼飞机鲁棒姿态控制律设计

介绍了小型无人旋翼飞机飞行控制系统的鲁棒姿态控制内回路控制律设计.以直升机为裁机平台,利用的试验数据通过PEM方法可以辨识出飞机模型.基于H∞理论设计了内回路鲁棒姿态控制律.仿真结果表明,在存在传感器噪声和模型误差的情况下,所设计的控制律满足了设计要求,针对建模不确定性具有一定的鲁棒性.     

基于操作轨迹LPV模型的非线性辨识

提出一种基于操作轨迹LPV模型的非线性辨识方法:根据调度变量的操作轨迹,选取若干个典型工作点;在各个典型工作点,进行测试与辨识相应的线性模型;然后,根据工作点测试数据以及各工作点间的过渡数据,辨识出全局插值LPV模型.它降低了测试辨识成本,且算法简单可靠,仿真结果表明了该算法的有效性.     

不完全市场下有违约风险的欧式期权定价

为了研究不完全市场对有违约风险欧式期权定价的影响,结合Klein的有违约风险期权处理方法和Cochrane与Saa-Requejo的不完全市场处理方法给有违约风险的欧式期权定价,得到不完全市场下有违约风险欧式期权的一般化定价公式.进一步推导出一些特定欧式期权的定价公式,并指出这些公式均为一般化定价公式的特例.结果表明定价公式结合了上述两个模型的优点,因此特别适合于给基于不可交易资产有违约风险期权定价.     

导弹无线电引信半实物仿真系统设计

介绍了导弹无线电引信模拟仿真系统的现状,分析了导弹无线电引信目标散射模型,根据亮点法和面元法模型设计和实现了导弹无线电引信的半实物仿真系统,通过中频调制实现引信探测脉冲的变换,采用模块化方法设计亮点回波模拟器,满足系统的可扩充性和可维护性。采用仿真数据分布式存储,满足半实物仿真系统实时性要求。     

Interval Time Series Analysis with an Application to the Sterling-Dollar Exchange Rate

Traditional econometrics has long employed ＂points＂ to measure time series data. In real life situations, however, it suffers the loss of volatility information, since many variables are bounded by intervals in a given period. To address this issue, this paper provides a new methodology for interval time series analysis. The concept of ＂interval stochastic process＂ is formally defined as a counterpart of ＂stochastic process＂ in point-based econometrics. The authors introduce the concepts of interval stationarity, interval statistics （including interval mean, interval variance, etc.） and propose an interval linear model to investigate the dynamic relationships between interval processes. A new interval-based optimization approach for estimation is proposed, and corresponding evaluation criteria are derived. To demonstrate that the new interval method provides valid results, an empirical example on the sterling-dollar exchange rate is presented.