空空导弹通用仿真模型研究

采用统一建模语言的包图,将空空导弹系统划分为不同的类包,使其与外部系统解耦,降低了空空导弹仿真模型的开发和测试的难度。采用模块化设计方法将空空导弹划分为松散耦合的子系统,各子系统采用统一的调度接口,提高了空空导弹仿真模型的通用性和可扩展性。采用类厂模式设计了空空导弹仿真模型的创建接口,使模型可灵活的适用于不同的仿真需求。采用单件模式设计了空空导弹仿真模型的数据库访问接口,使模型与数据解耦,使模型可以适配不同的数据存储和访问方式。通过仿真应用证明了通用空空导弹仿真模型的实用性。     

一类线性时变多变量系统的广义最小方差控制和性能评价

针对一类具有可确定"时滞"的线性时变多变量控制系统的性能评价方法进行研究.利用特别定义的关联矩阵和正常相乘的方法,计算出LTV MIMO过程广义最小方差控制律的解析解,并由此获得了广义最小方差基准.为避免估计关联矩阵所带来的困难,利用过程数据和关联矩阵阶数建立了LTV MIMO GMV基准上界.理论和仿真研究表明,上述方法能够正确和有效地评价LTV MIMO系统.     

广义交叉乘积累加码

为设计具有线性编、译码复杂度及逼近香农限性能的信道编码结构,在并行级联的单奇偶校验码之间引入交叉结构以构成外码,以累加器为内码,提出了一种新的串行级联编码--广义交叉乘积累加码。以外信息转移图为工具对广义交叉乘积累加码进行设计,并给出一个广义交叉乘积累加码的设计示例。分析及仿真结果表明,该示例具有线性编、译码复杂度,其收敛门限距香农限仅有约0.32 dB的距离。     

基于Simulink的广义执行机构仿真模型库建模

为了提高方案生成后仿真模型的建模效率,建立了基于Simulink的广义执行机构仿真模型库。该模型库将广义执行机构分为执行机构和驱动元件两类,分别建立了支持广义执行机构仿真的执行机构库和以驱动输入分类的驱动元件模型。其中执行机构库使用屏蔽实现了模型接口的封装,同时将每个模型的基本参数定义为变量来表示。设计者可通过直接搜索调用方案解对应的仿真原型或分解和手工合并相关模型文件来快速构建仿真模型。以某船载装置移动机构和惯性振动筛机构的方案设计为例说明了仿真模型库的有效性。     

极值理论(EVT)方法用于受险价值(VaR)计算的实证比较与分析

讨论了根据极值理论 ( EVT)计算受险价值 ( Va R)的两类不同的方法 :基于矩估计的“两次子样试算法”和极大似然估计法 ,并给出了各自理论推导过程和计算步骤 .同时 ,把这两类方法与正态分布和经验分布的结果进行了比较 .应用四种汇率历史数据进行的实证计算表明 ,在极端条件下 ,用极值理论方法估计 Va R具有很高的准确性 ,而矩估计法的结果又优于极大似然估计法 .     

广义计算理论研究

概要讨论广义计算的一般化理论 ,包括广义计算模型、广义计算系统、广义学习模型等 ,同时介绍广义计算系统实例 .     

基于二阶锥规划的峰值旁瓣抑制滤波器设计

针对相位编码信号的高旁瓣问题,提出一种基于二阶锥规化的峰值旁瓣抑制滤波器设计方法。将最大增益处理损失约束下的最小峰值旁瓣滤波器设计转化为二阶锥规化问题,采用内点法进行高效求解。与已有方法相比,所提方法可以兼顾峰值旁瓣、处理增益损失和滤波器长度三方面的指标,具有设计灵活、精度高和收敛性好的优点。最后仿真和实测数据结果验证了方法的有效性。     

需求不确定性对最小化成本和最大化利润报童问题的影响

运用应用概率中的随机占优和可变序研究需求不确定性对两类报童问题的影响,一类是经典的最小化成本报童问题,另一类是带有二次订货策略的最大化利润报童问题. 得到对应于两类报童问题的最优成本（最优利润）关于缺货惩罚费用（二次订货费用）的单调性,并从最优化和随机比较两个方面分析两类模型的等价性. 针对最大化利润报童问题,给出在分散序意义下比较系统最优利润的充分条件,并证明当二次订货费用小于或等于零售价格时,随机大需求导致较高的最优利润,但当二次订货费用大于零售价格时此结论不一定成立. 证明对任意二次订货费用,在二阶随机占优意义下系统最优利润随需求可变性增加而减小. 进一步,证明存在一类需求分布,当需求均值相等且二次订货费用大于某一固定值时,系统最优利润随需求可变性的增加而增加. 对最小化成本报童问题给出类似的结果. 数值例子验证了得到的研究结果.     

基于广义卡尔曼滤波的飞机防滑刹车变结构控制

飞机防滑刹车控制的关键是控制机轮的滑移率，为了使机轮工作在最佳滑移率，得到最大结合系数，提出了一种基于滑移率控制的防滑刹车变结构控制律。由于飞机滑跑时的真实速度很难测量，为此采用广义卡尔曼滤波器得到飞机刊车系统非线性模型的状态估计，状态估计值作为防滑刹车控制器的输入。计算机仿真结果显示该控制律改善了飞机的防滑刹车性能，具有较强的鲁棒性。     

简化稳定广义预测控制算法

讨论了一种简化的无穷广义预测控制算法,算法在被控对象稳定的条件下可以保证闭环系统的稳定性.使用收缩原开环系统极点的方法使原系统稳定,然后针对这个稳定广义系统推导了无穷广义预测控制率,理论分析证明可以保证开环不稳定系统的闭环稳定性.该算法可以得到控制率的显式解,不用递推求解Diophantine方程,大大减小了过程计算量,具有一个意义明确的可调参数,适用于不稳定,非最小相位和纯滞后系统.对几类不稳定过程的数值仿真结果说明了该方法的有效性.