二维位势自适应边界元中的一种误差估计方法

在前期线弹性研究工作的基础上，针对二维位势问题，提出一种新的误差指示来探测位势边界元分析的误差分布。这种误差估计是超奇位势导数边界积分方程的一种残余的度量。数值算例表明本文提出的误差指示成功地跟踪描述了真实误差，进而有效地引导了一个h型网格优化过程。     

虚拟环境中三维贴体衣片的设计

介绍了在虚拟环境中利用鼠标和三维空间交互球选取并控制人体模型上的点，将之作为三维衣片边界上的点，结合相应的数据结构，得到三维衣片轮廓线的点、边、衣片结构，接着利用插值的方法生成边界内的点，然后Delaunay三角化，生成衣片的三角面片，并将之演示出来。本文的创新点主要有以下几方面：开发了一个三维衣片设计系统，该系统集成了一套小型虚拟现实系统(小型立体显示观察系统和三维空间交互球)，在该系统生成的三维虚拟环境中，设计者可以引入由美国(10)公司三维人体测量系统生成的真实人体模型，在此基础上自由设计三维衣片，该系统提供了一些交互手段，使设计者可以像在真实三维环境中设计衣片一样，提供了直观的设计效果，该系统是用VC 6．0和opengl开发的；介绍了一种新的插值方法，利用这种特定的方法，可以得到符合人体且具有一定空隙量的贴体三维衣片；对Delaunay三角化生成的三角衣片，进行了改进，去掉了位于三维衣片凹边外的部分，从而得到了完全符合衣片设计轮廓的三维衣片。     

用样条配点法求解反对称角铺设层合板动力响应

工程结构中的复合材料层合板的几何参数往往具有随机性质。如何研究随机参数层合板响应的统计特性 ,这对正确估计结构设计的可靠性有着非常重要的意义。用样条配点法 ,将复合材料层合板结构离散后 ,应用Lagrange方程 ,建立了复合材料层合板的力学模型 ,研究了随机参数反对称层合板动力响应 ,推导出层合板位移、速度和加速度的标准差。在数值算例中 ,对于各种边界条件 ,选择样条函数作为振型函数 ,用样条配点法求出了结构的动力响应量及统计特征值 ,并与Newmark法进行了比较 ,验证了该方法的有效性。     

信号频率-方向联合估计中的双旋转子空间法

提出了一种基于子空间2次旋转变换的频率-方向联合估计方法．该方法可同时估计空间信号频率和到达方向，其阵列由M个阵元组成，避免了复杂的阵列结构．计算机模拟结果表明，该方法不仅阵列结构简单，在中等SNR时具有良好的分辨性能，而且运算速度较快。     

Sigma点卡尔曼滤波及其应用

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)不易调整、难于应用、只对更新时间步长内局部线性假设成立的非线性系统适用等不足,近年来提出了一些卡尔曼滤波向非线性系统扩展的新方法。根据均值与协方差信息按非线性映射传播的特点,将它们归类为Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)方法。在简要说明加权统计线性回归技术的基础上,系统介绍了SPKF的形式及算法,对其应用情况进行了总结和展望,指出可采用SPKF替代EKF以获得更好的性能。     

线性调频信号参数快速估计

针对采用线性调频(linearfrequencymodulation,LFM)信号体制的参数估计的应用场合,提出了一种消除最大似然估计时带来旁瓣的算法。该算法利用雷达回波信号的对称性上来获取统计样本,因而在无需对雷达系统作任何改进的情况下,可获得对LFM信号参数较好的估计。通过结合解线调估计运算量少的特点,有效地减少了估计的运算量,提高了估计精度。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

自适应OFDM系统中调制识别算法研究

提出了一种适用于快衰落信道下自适应OFDM系统的调制识别算法。在信道估计和频域补偿的基础上,利用子载波组样本的6阶和8阶累积量识别5种调制信号。仿真结果表明,该算法具有良好的识别性能和稳健性,在SNR=16 dB,移动台速度小于40 km/h的条件下,调制方式的正确识别率可在到95%以上。     

频率捷变的相控阵雷达目标多径DOA估计算法

介绍了频率捷变在相控阵雷达目标多径DOA估计中的应用,并采用修正的MUSIC算法(MMU-SIC)以提高多径信号DOA估计性能。频率捷变不仅可以去掉直射信号与反射信号的相关成分,而且可以消除严重的信号对消现象。而修正的MUSIC算法则可以将相关信号源的相关性大大降低,从而改善了传统MUSIC算法对相关信号源的DOA估计性能。     

基于模糊神经网络的自适应滤波方法仿真研究

提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波算法。该算法基于模糊规则，根据新息相关性，自适应调整测量噪声方差R，有效的解决了噪声的统计特性与实际不符时，滤波器发散的现象。同时，利用Elman网络作为误差估计器，补偿模糊自适应卡尔曼滤波器的估计误差。仿真结果表明，两种方法结合，可以有效地防止滤波器发散，缩小实际的滤波误差，提高滤波精度，实现滤波器参数的在线改进。     

基于LMI的多传感器H∞融合滤波器设计

在实际多传感器数据融合系统中,往往过程噪声及测量噪声统计特性未知,但能量有限。此时一些在已知精确系统模型与噪声统计特性情况下保持优良融合性能的方法,不仅无法保持良好性能,甚至会出现崩溃情况。H∞融合滤波方法可以有效地解决此类多传感器融合系统的滤波问题,但存在求解困难问题。基于LMI给出并证明了H∞融合滤波器的解,给出了数值仿真实例。结果表明提出的方法可以解决过程噪声及测量噪声统计特性未知,但能量有限情况下的多传感器数据融合问题。