具有控制项的限定记忆卡尔曼滤波器

在已有的限定记忆卡尔曼滤波器的基础上 ,将确定性先验信息作为控制项加以应用 ,推导出了完整的限定记忆卡尔曼滤波公式 ,从而在记忆长度确定的情况下 ,有效地减小了模型不准的误差 ,降低了滤波总误差。仿真同样表明了该方法的有效性     

CFG桩在工程实例中的应用

通过烟台救捞局浮筒基地工程深层搅拌桩的施工实践，就该工程存在的施工问题进行探讨改用CFG桩复合地基施工的思想，着重分析了改用CFG桩的优点，并进行了简单的CFG桩设计与计算，得到了设计方的认可，横移区内西侧部分最后采用了CFG桩施工。     

一种新的外测数据随机误差分离方法

主要研究了外测数据随机误差分离问题。利用模型函数逼近趋势项的方法建模较为复杂,小波变换的方法需预先确定小波基和分解层数。基于经验模式分解(EMD)的趋势项消除方法由于EMD分解可能会有模态混叠效应和分解的本征模态函数层数冗余的特性,导致该方法分解的余项不一定能准确逼近趋势项。在此方法基础上提出了基于总体经验模式分解(EEMD)的随机误差分离方法,利用EMD分解的频率特性和能量特性,提出了利用能量比例法来确定用来逼近趋势项的本征模态的层数,进而分离随机误差的方法。理论仿真和实测数据证明了该算法的有效性和实用性。     

再入弹道估计中动力学模型和“当前”统计模型的性能比较

飞行器在再入段的弹道可用较为精确的模型描述,利用UKF,分别结合动力学模型和＂当前＂统计模型,对再入弹道（弹道式和机动式）进行了估计,并就其滤波性能进行了对比分析.仿真结果表明,在对弹道式再入飞行器弹道的实时滤波中,BRV-Exp模型要比CS模型更为合适,弹道估计精度得到明显提高;在对机动式再入飞行器弹道的实时滤波中,MRV-Wiener模型并不优于CS模型.     

自走式藜麦联合收割机设计及试验

为提高藜麦机械化收获水平,解决普通谷物联合收割机收获时损失大、含杂高、喂入不畅等问题,针对收获期藜麦植株特性设计了一种大型自走式藜麦联合收割机。该机采用扩口式小行距链齿喂入割台、组合式纵轴流脱粒滚筒、专用编织筛凹板、双层往复式异向振动筛等装置,配合宽体过桥、脱粒滚筒无级变速和大脱分空间等设计实现了藜麦的顺畅喂入和高效脱粒分离,对关键部件进行了设计分析,并进行了田间试验。田间试验结果表明：当藜麦籽粒含水率为14.42%时,脱净率为96.83%、含杂率为4.41%、破损率为0.2%、割台损失率为1.14%、夹带损失率为1.73%,清选损失率为1.09%、飞溅损失率为0.16%、总损失率为4.13%;作业期间机具运行平稳,满足藜麦机械化收获要求。本文研究成果可为藜麦联合收割机设计及试验提供一定参考。     

最小熵准则下的高动态目标回波相位补偿方法

针对传统"停-跳"假设对高动态脉冲雷达测速的局限性,提出了一种最小熵准则下的高动态目标回波相位补偿方法。在最小熵准则下,通过建立多项式的相位滤波器,实现回波信号相位高阶系数的估计,再对积累周期内的信号进行相位补偿,补偿后的信号频谱熵最小,此时再利用FFT可以得到高精度径向速度估计。实测验证表明,该算法可以有效地估计和修正回波相位高次项,提高回波积累时长,补偿后的径向速度估计均方根误差明显降低,算法估计的径向速度均方根误差优于0.04m/s,有效提高了脉冲雷达测速精度。     

无循环旋挖工艺桩位偏差的控制

根据以往的工程实例,介绍无循环旋挖工艺中控制桩位偏差的方法.     

基于多普勒雷达组网的机动目标跟踪

非轨道飞行器跟踪需要大型的跟踪网,跟踪设备包括大型测距、测速雷达,光学经纬仪等,系统庞大,建设、维护成本高。多普勒雷达测量精度高,结构简单,易于小型化,成本较低,但一直只是被作为跟踪网的测速辅助设备,还没有被单独用来组建跟踪网。文中针对非轨道飞行器,提出了采用多台多普勒雷达构建高精度、低成本的飞行器跟踪网的思路和算法。跟踪算法采用"当前"统计模型和自适应Kalman滤波。仿真结果表明,采用多台多普勒雷达构建高精度、低成本的机动目标跟踪网是可行的。     

高速自旋目标ISAR成像的代数重构方法

逆合成孔径雷达(ISAR)成像是目标识别的重要手段之一,而飞机螺旋桨和导弹等目标存在的微动现象常常会对成像质量造成严重的影响。常规方法中,通过去除回波中的微动分量保证图像质量的做法会导致部分信息的丢失。针对高速自旋目标提出了一种新的逆合成孔径成像算法,通过建立线性方程组和迭代求解等步骤,可以从宽带雷达高分辨距离像中重构高速旋转目标的几何结构,同时还能够对自旋周期的估计结果进行修正。通过将该算法应用于外场实测数据,得到了AN-26飞机螺旋桨的清晰成像结果,验证了算法的正确性。     

三种非线性滤波在再入弹道估计中的分析研究

首先在雷达直角坐标系下建立了再入目标的动力学模型,针对其运动的非线性,采用了三种经典的非线性滤波,即扩展卡尔曼滤波,不敏卡尔曼滤波以及粒子滤波进行弹道参数估计,给出了估计性能(误差均值和标准偏差),并与理论后验Cramer-Rao下限进行了对比。计算结果表明,在弹道参数采取指数建模的情况下,三种滤波的性能大致相同,从计算量、滤波性能和滤波的稳健性上综合考虑,不敏卡尔曼滤波更胜一筹。