在阵列失效单元压缩感知近场诊断方法中,缺乏观测矩阵是否满足约束等距特性的先验信息,因此采用l1范数极小化凸优化算法将无法确保阵列失效单元的高概率精确诊断。针对该缺陷,提出了采用迭代重加权最小二乘的非凸压缩感知平面近场快速诊断方法。在失效单元个数远远小于单元总数的前提下,按照随机欠采样方式分别获取完好阵列和失效阵列的近场幅相信息,继而构造差异性阵列并利用所提的非凸优化算法对该阵列的激励进行重构,从而实现阵列失效单元的高概率精确诊断。数值仿真实验表明,所提方法不仅避免了观测矩阵约束等距特性的缺失对诊断性能造成的不利影响,而且克服了非凸范数易于陷入局部最优解这一弊端,明显缩短了诊断时间,有效提高了诊断成功概率。

提出基于Farrow结构的宽带同时多波束算法。在不更新固定加权端权值的情况下,仅在波束指向控制端进行多组加权,便在通带内实现了同时多波束。所提算法在满足恒定束宽的同时,降低了波束旁瓣。考虑到Farrow阵列结构存在抽头数过多、实现难度大的问题,引入了抽头稀疏优化设计思想,经过稀疏优化之后,Farrow结构的有效阶数减小,降低了工程实现的复杂度。仿真结果验证了所提方法的有效性。

对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计(current statistical, CS)模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器(squareroot cubature Kalman filter, SCKF),提出新的跟踪算法。在CS模型和改进输入估计算法的基础上,引入加加速度估计,使得状态过程噪声与状态协方差矩阵相联系,实现模型的自适应调整。从正交性原理出发,重新确定了渐消因子的引入位置,并提出了新的渐消因子计算形式,以克服传统渐消因子在雷达量测坐标系中的失效问题,从而构造强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器。另外,构造强机动检测函数,利用SCKF的输出来调整自适应CS模型中的机动频率。仿真结果表明,相比基于CS模型的多重渐消因子强跟踪SCKF算法、改进CS模型的强跟踪SCKF(SCKFSTF)算法和交互式多模型(interacting multiplemodel, IMM)SCKF算法,所提算法具有更佳的目标机动适应性和跟踪精度;相比于IMMSCKF算法,实时性有明显改善。

给出了对抗环境下宙斯盾系统探测弹道导弹的仿真技术。仿真系统建立了宙斯盾系统中SPY1相控阵雷达、SPG62照射雷达及SM2导弹半主动导引雷达的电波传播、射频信道和信号处理模型,给出弹道导弹目标雷达散射截面的快速计算方法,考虑宙斯盾平台和弹道导弹的运动模型以及阻塞式干扰等对抗情况,仿真宙斯盾系统探测并使用SM2导弹截击弹道导弹的过程。仿真系统可以应用于弹道导弹利用速度、弹道设计和电子对抗等措施突防宙斯盾系统的研究。

针对常规拖曳线列阵目标方位估计中存在的左右舷模糊问题,提出了联合多个时刻机动拖曳线列阵信号模型的稀疏贝叶斯学习空间谱重构估计方法。首先,建立了机动拖曳线列阵的阵元域信号超完备稀疏表示模型;然后,根据稀疏贝叶斯学习原理将目标的空间角度稀疏特性通过信号双层先验假设进行隐性描述;最后,对目标空间谱的变化过程采用隐马尔可夫模型进行描述,并将空间谱连续慢变的客观规律应用到目标信号超参数的概率密度计算中,构建基于多个时刻阵列信号模型的空间谱稀疏重构模型。计算机仿真研究和海试数据验证结果表明:所提方法在拖曳线列阵机动条件下,能够有效抑制固有的左右舷模糊,同时具有更好的重构精度,从而实现拖曳线列阵空间谱的优效估计。

当前深度学习是基于大量标注数据样本通过多层网络实现模型自动识别。然而,在很多特殊场景下,难以获取大量标注样本数据,小样本物体识别仍是深度学习下关键性的难题。针对这一问题,首先利用4层深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)提取训练样本和测试样本的高层语义特征,然后基于改进的匹配网络分别采用双向LSTM和attLSTM算法对训练样本和测试样本深入提取更加关键和有用特征并进行编码,最后在平方欧氏距离上利用softmax非线性分类器对测试样本进行分类识别。实验通过Omniglot数据集对提出的改进模型进行测试,取得了非常好的效果。改进的模型即使在最复杂的20 way 1 shot情况下,依然能够达到93.2%的识别率,Vinyals的原创匹配网络模型在20 way 1 shot的情况下只能达到88.2%的识别率,与原创匹配网络模型相比,改进的模型在类别数更多而样本数较少的复杂场景下具有更好的识别效果。

雷达在大入射余角高分辨率海杂波背景下检测时,等效后向散射面积增大,大部分海杂波能量投射到少数距离单元,能量分布不均,出现功率突然增大的杂波“异常单元”,导致检测器参考窗口所处的背景环境复杂多变,传统检测器检测概率降低,虚警率及误检率增加。为解决此问题,通过参考滑窗单元的协方差矩阵构造正定矩阵,求解其矩阵范数用以估计杂波功率水平,并采用支持向量机改进传统恒虚警率(constant falsealarm rate,CFAR)检测器,得到基于正定矩阵杂波功率估计训练支持向量机的改进CFAR检测器。实验结果表明,新检测器在均匀杂波、多目标环境下检测性能稳定,在杂波边缘的虚警控制能力良好。

针对低快拍条件下相干信号波束形成问题,提出一种单快拍相干自适应波束形成方法。首先,构造Duvall特征消除器滤除阵列接收信号中的期望信号,再利用空间平滑方法解相关。然后,依据HungTuner算法对平滑后的协方差矩阵进行GramSchmidt正交化,快速重构干扰信号子空间。最后,将静态权矢量在干扰子空间内的正交投影作为波束形成最优权矢量。该算法可有效避免协方差矩阵求逆和特征分解造成的复杂计算,且能降低由于期望信号泄露造成的子空间估计误差,在单快拍条件下性能良好。仿真分析验证了算法的优越性和理论分析的有效性。

针对热载荷和器件老化等因素造成空间大口径阵列上的测量传感器失效问题,提出大口径阵面测量数据恢复方法。根据图信号模型得到测量数据的图拉普拉斯矩阵,并基于矩阵填充理论建立了数据恢复模型,采用交替迭代方法求解对应的正则化优化问题。利用阵列的图结构特性,能够在存在单元失效和非均匀误差情况下高精度恢复测量数据。仿真验证了所提方法的有效性以及在失效率较大情况下的稳健性。

电磁超材料的进步推动了其在雷达电磁调控中的应用,并成为当前电磁防护、隐身、对抗等领域的技术前沿。首先介绍了无源电磁调控技术的原理及其特点,着重探讨了几种典型雷达无源电磁调控技术,包括雷达角反射器、雷达吸波材料、可重构电磁超材料,以及基于Van Atta阵列的无源电磁调控技术。然后通过对各种无源电磁调控技术发展历程及相应设备研制情况的系统总结,详细论述了各种电磁调控技术的优缺点。最后指出,由于无源电磁调控技术的天然优势,未来它在雷达对抗、雷达目标特征控制等领域将具有良好的应用前景。

相比于暗室和固定雷达平台的目标雷达散射截面(radar cross section,RCS)精确测量方法,提出了基于姿态修正的目标RCS动态测量方法。该方法适用于机载、艇载、球载等移动雷达平台,以有源标准目标作为参考目标,创建了雷达天线方向性因子修正方法、有源标准目标天线方向性因子修正方法、极化不一致性估算方法以及空间几何关系计算方法,实现对目标RCS的动态测量。利用S波段机载雷达对方法的有效性进行验证,结果表明:该方法具有较高的测量精度和试验可操作性,可为外场目标RCS的动态测量提供重要的技术支持。

扩展多普勒杂波是天波超视距雷达(overthehorizon radar,OTHR)慢速舰船目标检测面临的关键问题。在新一代多输入多输出天波超视距雷达系统下,基于最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response,MVDR)权矢量,提出一种权矩阵低秩逼近的多模扩展多普勒杂波抑制算法。利用阻塞矩阵进行数据预处理,并利用“发射〖CD*2〗接收”二维权矩阵的特征分解对双迭代MVDR算法进行了多级扩展,在减小了计算量和样本需求的基础上,进一步改善俯仰空域滤波的输出信杂噪比,提升OTHR对低可探测慢速舰船目标的检测性能。理论分析和仿真验证了算法的有效性。

针对传统雷达图像目标检测方法在海杂波及多种干扰物组成的复杂背景下目标分类识别率低、虚警率高的问题,提出将当前热点研究的深度学习方法引入到雷达图像目标检测。首先分析了目前先进的YOLOv3检测算法优点及应用到雷达图像领域的局限,并构建了海杂波环境下有干扰物的舰船目标检测数据集,数据集包含了不同背景、分辨率、目标物位置关系等条件,能够较完备地满足实际任务需要。针对该数据集包含目标稀疏、目标尺寸小的特点,首先利用K means算法计算适合该数据集的锚点坐标;其次在YOLOv3的基础上提出改进多尺度特征融合预测算法,融合了多层特征信息并加入空间金字塔池化。通过大量对比实验,在该数据集上,所提方法相比原YOLOv3检测精度提高了6.07%。

针对舰载机机务勤务保障过程中的不确定性和动态特性,研究舰载机保障预反应式动态调度优化问题。在预调度阶段设计双种群遗传算法,融合左右种群双向对齐迭代技术提高解的全局最优性,结合设定的保障期限求得带有工期保护缓冲的鲁棒性预调度方案。在反应性调度阶段,建立以最小化保障完工时间和最小化调度调整损失成本为目标函数的反应性调度模型,设计针对单一个体的自适应分层双目标变邻域优化算法,对预调度方案进行局部调整,优化反应性调度的效率和稳定性。提出5种不同反应性调度调整策略,对多种扰动类型下的不同保障机组的预调度方案进行局部调整和分析。为不确定环境下舰载机基准预调度计划的制定和反应性调度方案的调整提供了决策支持。

为解决目标服从不规则分布情况下,舰炮对面射击瞄准点配置求解困难的问题,提出对任意分布目标的舰炮对面区域射击瞄准点配置方法。通过在离散空间内描述目标分布概率密度函数,直接给出数值形式的目标分布概率密度函数,避免解析形式下多次更新、更改对目标概率密度函数复杂度的提升;基于变分分析,求解数值形式的最优有效范围与最优中间函数;基于最优有效范围进行射击瞄准点初分配,之后基于共轭梯度法与最优中间函数进行射击瞄准点配置优化。仿真分析中,在目标服从规则分布情况下分别采用现有方法与所提方法求解瞄准点配置与对应毁伤概率,在目标服从不规则分布情况下采用所提方法求解瞄准点配置,并通过统计模拟法对比验证毁伤概率。结果表明,该方法在目标服从规则分布情况下与现有方法优化程度相当;同时,该方法能够求解目标服从不规则分布情况下的瞄准点配置,对应毁伤概率与理论最优毁伤概率相近。

针对多架小型无人机对含有障碍的区域覆盖侦察最佳路径规划问题,首先用方形单元格将待侦察区域离散化,利用基于初始位置的划分方法划分出与无人机对应的子区域,把问题转化为单无人机优化问题以降低计算复杂度;然后在最小生成树的基础上提出节点交换法,对各子区域的形状和最小生成树进行调整优化;最后依据优化后的最小生成树为每个子区域构建侦察路径。仿真验证了该方法产生的规划路径能够完全覆盖指定区域且无重叠,路径长度和转弯数最小。

针对海上编队防空目标威胁评估过程中样本数据量较少且易缺失、已有评估方法过多依赖专家经验以及难以进行时间序列上动态评估的问题,提出了基于约束参数学习的动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian networks, DBN)威胁评估方法。采用AR(p)模型预测时间序列上的缺失数据,从而获得完备的小数据集样本;在此基础上,根据专家经验构建合理的参数约束模型;进一步利用贝叶斯估计进行参数学习;将学习得到的参数代入DBN中,推理求出威胁评估结果;引入效用理论对威胁评估结果进行排序。仿真实验表明该评估方法在小样本数据缺失状态下目标威胁评估的结果合理,准确性高。

针对现有改航路径规划模型未考虑多机改航时的关联效应和路径网络特性等问题,提出了基于两阶段分析的改航路径网络规划方法。首先利用栅格法模拟改航环境,然后在单一改航路径规划的基础上形成初始路径网络,进而给出引入流量约束的网络规划模型和基于改航点布局的求解策略,最后利用NSGAⅢ算法对我国东南地区局部空域运输系统进行仿真分析,结果表明该规划方法能有效避免飞行冲突,提高网络综合特性,具备一定参考价值。

面向双层无线传感器网络覆盖质量评估,设计出基于模糊小波聚类混合的多目标覆盖质量评估方法。建立网络单元概念和双层网络模型,在各汇聚节点开展各子目标预处理。集中建立二次预警机制:设计基于模糊小波神经网络的分析融合子系统,实现一次预警,选出显著低效覆盖单元;构建决策输出子系统,设计基于k均值聚类算法的多等级网络单元评价体系,实现二次预警,并呈现全部低效覆盖单元。实验表明,该方法从覆盖面积、能耗均衡、传输便利等方面综合评估,能够精确判定低效覆盖单元,有助于及时重部署,维护网络健康运行。

为降低传统仿真优化方法所需的仿真次数,从而缩短仿真优化时间,提出了基于广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的仿真优化算法设计。首先,利用仿真生成一定数量的样本集,利用GRNN进行训练,得到初始回归曲面,并在该曲面上利用模式搜索算法找出全部可能的局部极小,由于可能会找到一些假局部极小点——噪声点,设计了剔除噪声点的方法,得到全部局部极小;在各局部极小点周围增补少量仿真样本,再次利用GRNN进行训练,得到新的回归曲面。重复增补样本,直到得到仿真优化的最优解。实例表明,所提方法能够有效降低所需样本的数量,实现仿真优化问题的求解。

由于外速度信息存在误差,基于阻尼网络的横坐标系捷联惯导外水平阻尼算法虽然能抑制舒勒周期振荡,但是在阻尼切换过程中会引入较大的超调误差。因此设计了基于卡尔曼滤波技术的横坐标系捷联惯导外水平阻尼算法。首先建立了横坐标系捷联惯导的卡尔曼滤波数学模型,估计出横向姿态误差角;然后将估计的水平姿态误差角进行反馈校正,从而抑〖JP2〗制系统的舒勒周期振荡。仿真实验表明,与基于阻尼网络的算法相比,所设计的阻尼算法不仅能抑制舒勒振荡误差,还能抑制阻尼切换过程中的超调误差,提高船舶在极区航行的导航精度。

针对新型串置翼布局推力矢量无人机在垂直起降、过渡机动飞行过程中强非线性、强耦合及控制冗余的问题,采用动态逆控制方法设计全局控制系统,无需针对不同飞行模式切换控制策略。在此基础上,提出二级递进式控制分配策略,将序列二次规划、链式递增方法相结合,对航迹回路和姿态回路的控制量进行综合优化分配。同时,根据任务需求及飞行状态,基于离线数据库在线实时更新直接力控制分配目标函数权值。采用松弛约束策略,局部放宽非线性优化问题约束,增加优化求解速度。仿真结果表明该控制器能够有效跟踪高机动目标航迹。

针对多操纵面飞行器难实现协调控制、易陷入舵面饱和的问题,基于权系数空间优化，提出了两类最优抗饱和赋权控制分配策略。研究了加权伪逆和混合优化分配两类方法统一的控制律和共有的权系数优化特性。以实际舵偏误差为变量,分别构造李雅普诺夫函数,沿误差下降的梯度方向推导出保证系统稳定的线性矩阵不等式,以权系数变化最小为目标建立了抗饱和赋权控制分配权系数优化模型。结果表明,该方法在保证精确跟踪主环虚拟控制指令的同时,能够快速地调节操纵面饱和状态下的控制权系数,较好地实现了抗饱和控制。

针对复杂环境下,四旋翼无人机航迹跟踪精度易受风扰的影响,设计了串级线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control,LADRC)双回路控制系统。外环为位置回路,针对风扰采用3阶LADRC设计;内环为姿态回路,针对执行机构的动态特性,采用4阶LADRC设计。仿真对比串级LADRC和串级PID两种控制方法,结果表明,两种方法虽然都实现了四旋翼无人机航迹跟踪控制,但是在各种复杂风场扰动、内扰作用的情况下,串级LADRC能够克服复杂扰动的影响,精度更高、抗扰性更好、鲁棒性更强,且待整定参数不多,十分符合工程实际的需求。

针对飞机舵机电动加载系统存在多余力矩干扰的问题,提出了以改进型基于信度分配的小脑模型关节控制器为前馈控制,以增量式比例积分微分(proportion integral derivative,PID)为反馈控制的复合控制策略。在前馈控制器中,结合变刚度金属——橡胶缓冲弹簧、力矩测速反馈及梯度加载法,采用基于Sigmoid函数变平衡学习常数的权值调整算法,设计三维参考输入型神经网络结构。在反馈控制器中,采用增量式PID控制解决积分项溢出问题,同时为神经网络提供训练学习样本,最后通过理论分析证明改进算法的收敛特性及闭环系统的稳定性。仿真结果表明,该方法提高了系统的加载精度及在线实时控制能力,在一定程度上抑制了多余力矩干扰。

从天基激光技术参数和空间碎片清除需求两方面对天基激光碎片清除任务展开研究。基于激光支持爆轰波的传播机理,分析激光烧蚀推力的变化规律,揭示了短脉宽激光适用于碎片清除任务的原理,推导建立了激光烧蚀碎片的推力模型。对影响推力的典型激光参数进行研究,比较归纳了激光功率密度和光斑直径的通用求解模型,构建了最佳耦合条件下碎片速度增量与冲量耦合系数、脉冲个数之间的数学模型。从碎片尺寸和轨道区域两方面分析了将太阳同步轨道1~10 cm碎片作为清除对象的必要性,基于清除任务的合理性提出天基激光和碎片在“偶遇”条件下的作用模式,给出了清除距离和清除时间窗口。运用轨道动力学知识建立了基于近地点高度增量的天基激光碎片清除效果评估模型,案例分析表明了天基激光清除碎片的可行性。研究成果可为相关技术研究和任务设计提供参考。

为提高多接收者时间同步系统的同步精度和可靠性,并建立优化的全局一致时钟,在已有方法上进行了若干改进。为区分节点的参考价值,在交换时戳过程中动态测量各接收者关键噪声方差;为进行高精度高可靠的时钟偏差校正和漂移率补偿,给出节点间置信加权方法和节点内动态收缩滤波方法。仿真表明,当各节点关键噪声水平相差较大时,置信加权能够较好地保持系统时间同步精度和可靠性;当参考时钟漂移率变化较慢时,动态收缩滤波能够对时间同步精度进行显著优化;综合使用置信加权和动态收缩滤波,通常能够显著提升系统时间同步精度和可靠性。

提出频率响应遮蔽(frequency response masking,FRM)与改进型离散傅里叶变换(modified discrete Fourier transform,MDFT)相结合的近似精确重构的低复杂度星载信道化器。其中,FRM结构可以较低复杂度设计出过渡带陡峭的有限冲激响应滤波器(finite impulse response,FIR)低通原型,MDFT滤波器组结构可以基本消除滤波器组的邻带混叠,将FRM结构中不适合邻带拼接的结构改进为高通、低通滤波器互补结构,降低了拼接抖动。调整MDFT结构中的上采样率,使之适合于奇偶分离的信道化器。继而提出新的结构,更适合应用于非均匀带宽。仿真表明,所提方法具有更低的运算复杂度,更陡峭的过渡带和更窄的保护间隔,更小的重构误差。

针对滤波器组多载波(filter bank multicarrier, FBMC)信号的符号周期的盲估计问题,提出了自相关二阶矩和循环自相关算法。首先通过滤波器组多载波的交错正交幅度调制(FBMCoffset quadrature amplitude modulation, FBMCOQAM)信号的自相关二阶矩特性,估计出该信号的符号周期;然后根据FBMCOQAM信号的循环自相关在循环频率α=0切面具有离散谱线特征进行符号周期估计;最后对符号周期估计算法进行性能比较。仿真结果表明,在低信噪比下,两种算法均能有效实现FBMCOQAM信号的符号周期估计。

D2D (devicetodevice)通信系统中传统能效函数仅能捕获瞬时数据流量,而无法获取特定时间段内数据流量的能效。为此,本文将吞吐量和终端使用时间之积作为效用函数,以终端使用时间内的吞吐量最大化为目标,并将其建模为非合作功率控制博弈(nonconperative power control game,NPG)问题并得到其纳什均衡解。然而,理论分析表明该纳什均衡解非帕累托有效,故而引入功率线性代价函数来改进效用函数。最后,为了得到帕累托占优解,应用超模博弈理论研究该纳什均衡解的特性,并设计出一个低复杂度的双层迭代最优价格均衡求解算法。理论分析和仿真结果表明所提算法不仅提升系统效用值和终端使用时间,还可以保持系统公平性。

针对航空发动机结构复杂、性能退化参数众多、寿命预测精度低等问题,提出了一种基于退化特征相似性的寿命预测方法。首先通过基于Relief算法的退化特征筛选、基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取和基于核函数的特征平滑,提取低维正交多变量退化特征;然后进行特征的相似性匹配,寻找与当前样本特征片段最相似的一组历史样本中的特征片段集合,将这些片段对应的RUL信息融合并采用密度加权方法得到当前样本的寿命预测估计值;最后通〖JP2〗过美国国家航空航天局(national aeronautics and space administration,NASA)提供的航空涡轮扇发动机仿真数据集验证了该方法的有效性,其寿命预测性能高于现有几种代表性方法。

本文针对多维修台保障多个系统时维修力量调度规律对系统稳态可靠性的影响,引入多维修台异步单重休假策略,以包含c个维修台的温贮备冗余系统为研究对象,根据维修台所处的维修、休假、空闲3种状态将系统整体工作情况进行状态划分,建立系统状态转移矩阵。引入Phasetype分布描述系统工作部件、贮备部件寿命以及维修台维修时间、休假时间、空闲时间等随机变量,构建考虑多维修台异步单重休假的温贮备冗余系统可靠性模型,得出系统稳态可用度和稳态忙期维修台数量等指标的解析表达式。最后利用算例对模型的适用性以及准确性进行分析,并探讨了维修台工作速率和系统可靠性之间的关系。