三回路驾驶仪开环穿越频率约束极点配置设计

针对在三回路驾驶仪设计中,希望对开环穿越频率进行约束,以保证设计完成后的系统在考虑驾驶仪各硬件动态特性后仍能满足稳定性要求.在极点配置的计算方法基础上,构造以系统非主导极点为变量,以开环穿越频率为约束的非线性方程,利用方程求解程序求解相应的非主导极点值,进而完成驾驶仪设计.驾驶仪设计实例验证表明,这一方法便捷可行,非常适用于三回路驾驶仪工程设计.     

提高BOC调制信号多相关峰值精度的三次样条插值法

提出了利用三次样条插值法,处理BOC调制信号相关谱主峰及副峰的数据,以提高相位测量精度的算法.该算法将低采样频率下的相关谱谱峰分割成n个子区间,在每个区间内建立三次函数,求取极大值点,以确定BOC调制信号的相关谱主峰及副峰的精确位置.重点对比分析了常用的Lagrange插值法,并以Lagrange插值法中的三点二次插值法为例进行了对比仿真试验.仿真分析表明,对于BOC调制信号而言,针对其特殊的同步机制,提出的采用三次样条插值法进行PN码相位测量,可有效提高对其相关峰值及相应的峰值位置的测量精度.     

逆向系统工程引论

基于科学、技术、工程"三元论"的理论,对系统工程的基本定位及思维方式进行了反思,提出了创建逆向系统工程(results-oriented system engineering,ROSE)的必要性和可行性.指出ROSE构建的新的存在物以系统形式存在,构建过程表现为要素集成和整体涌现.阐述了ROSE的成效性原理、精益性原理、集成性原理和实践性原理,并从系统认知和系统实践两个层面阐述了ROSE方法论的逻辑过程.最后对ROSE的应用进行了实证分析.     

具有高簇系数的权重演化无标度网络模型

提出了一个演化的权重无标度网络模型.在传统的加权网络模型的强度优先连接机制基础上,考虑了网络按照模块结构和三角结构进行演化的特性.研究了模块结构和三角结构的演化机制对无标度模型结构特性的影响.仿真结果表明该权重网络的度、强度和权值都服从幂率分布,网络的平均强度与度之间具有高相关特性,网络的平均簇系数与度的函数关系服从幂率分布,模块结构和三角结构的演化机制能够显著提高网络的簇系数.     

三电平逆变器基于参考电压分解的SVPWM算法

三电平逆变器是中压大功率系统的主要组成部分之一,而SVPWM算法又是其关键部分.论述了基于参考电压分解的三电平SVPWM算法的基本原理,将传统两电平逆变器的电压空间矢量控制算法用于三电平逆变器,给出了该算法的实施步骤.同时理论分析了该调制算法对中点电压的影响,并在此基础上提出了改进型算法,这种改进算法能够在开关频率较低时有效地控制中点电压.最后利用Matlab仿真将算法用于三电平逆变器供电异步电机系统,仿真结果验证了改进型算法的有效性.     

基于离散Morse理论的优化模型

根据Forman的离散Morse理论的特点,提出一种基于离散Morse理论的优化模型. 该模型利用在3维空间点构建离散Morse函数进行最优化的算法,得到了问题的最优解或近似最优解,同时也证明了构建的函数确实是复形上的离散Morse函数. 这是一个全新的尝试. 实验在4个典型的测试函数中进行,结果证明了该模型的有效性,且该模型尤其适用于解决大数据量的优化问题.     

跳频电台互调干扰估计的蒙特卡罗方法研究

在战场条件下,密集的用频装备之间所产生的互调干扰会造成信号严重失真,影响指挥通信控制系统（C3）的正常运转。针对电子战仿真环境中工作在VHF频段战场跳频电台之间的互调干扰问题,分析了互调干扰发生的时间、频率和功率条件,以及跳频电台随机位置和阴影效应的影响。研究了决定互调干扰概率的3个条件概率：两个及以上活跃信道的概率、活跃信道中信号频率满足互调干扰频率条件的概率和信号功率满足互调干扰功率条件的概率。在此基础上提出了基于蒙特卡罗方法的战场环境下跳频电台的互调干扰概率估计算法,并分别针对2路、3路信号的3阶互调干扰的仿真结果进行了仿真验证。仿真结果表明,提出的战场环境下跳频电台互调干扰概率估计方法,可以有效地对互调干扰概率进行估计,估计结果对于战场环境的电子战仿真以及战场的作战指挥具有一定的指导和借鉴意义。     

关于三阶段DEA模型的几点研究

由于三阶段DEA模型可以消除环境和随机因素带来的影响,很多学者应用它来处理包含环境因素影响的效率和绩效的评估问题。本文在分析该模型的原理和应用的基础上,提出该模型的第二阶段在应用时存在的分歧和问题,并通过对环境变量的合理调整,应用三阶段DEA模型在消除了环境和随机因素影响的基础上对高校的信息化建设有效性进行了评估。最后本文对三阶段DEA模型在应用上存在的问题进行了归纳和总结,并指出了下一步工作的研究方向。     

自动化系统数据挖掘问题的模拟退火解法

数据挖掘是近年来发展起来的新技术,指挥自动化的辅助决策过程也越来越依靠数据挖掘求解。通过数据挖掘,可以有效地处理海量数据,为正确决策提供支持。模拟退火是一种性能优越的计算智能算法,广泛应用于求解非线性最优化问题。数据挖掘中的数据聚类与模拟退火在本质特性上存在相似,可以将模拟退火应用于数据挖掘。通过蒙特卡罗方法生成随机数据,进行基于模拟退火的聚类分析。算例表明,新方法能够很好地进行数据聚类,具有较好的适用性。     

基于CDT空间剖分的虚拟角色全局路径规划

针对大范围复杂虚拟城市环境中虚拟角色的自主导航问题,研究了虚拟城市环境的环境建模以及基于层次道路图的改进A*算法。用自适应剪切平面切割三维地物几何模型,把三维城市空间投影到2D平面空间,利用约束Delauny三角化方法剖分城市自由空间,通过调整约束边的长度调整提取道路图的精度,并构建顾及地形起伏特征的层次道路拓扑图;为适应基于层次道路图的路径搜索,对传统A*算法进行了改进。实验结果表明:该方法可以快速完成虚拟角色在虚拟城市环境中的全局路径规划,且环境建模需求空间小,路径搜索效率高并顾及了地形环境的起伏特征。