GPS抗干扰接收机自适应天线阵功率倒置算法研究

在不改变GPS接收机原有内部结构前提下,把接收机的原天线替换为增加功率倒置算法实现的自适应天线阵。通过仿真可得出结论,该算法能很好地在强干扰方向实现零陷方向图,干扰越强,零陷越深,能较大改善接收机的抗干扰能力。     

GPS干扰与抗干扰能力分析

分析了GPS干扰与抗干扰能力。讨论了压制式干扰和干扰组阵对C／A码接收机的影响，并分析了自适应调零天线对抗干扰的有效性。     

不同变换域下LMS算法收敛性能分析

现代舰船由于电子系统集中,空间狭窄,存在严重的电磁干扰问题.解决此问题的有效途径是自适应干扰抵消,其核心则是自适应滤波算法.在提出自适应干扰抵消模型的基础上,就目前改进LMS自适应滤波算法的域变换算法进行了研究.叙述了LMS算法,对比分析研究了其在时域和一般变换域下的收敛性能.结合Walsh域与小波域的变换实例进行了计算机模拟仿真,结果表明,通过域变换后的自适应滤波算法的收敛性能明显得到改善.最后提出了未来自适应滤波算法发展方向.     

基于AIC技术的舰载天线共址耦合干扰抑制方法研究

天线间的共址耦合干扰是一种常见的舰船电磁干扰问题,严重影响了舰船总体作战性能的提高。本文提出了采用自适应干扰抵消技术解决此问题的方法,分析了其基本原理,给出了干扰抵消系统的实现方案以及实验室验证结果。该技术利用矢量合成的方法调整取样信号的幅度与相位,在接收端与干扰信号合成从而相互抵消。结果表明,自适应干扰抵消系统使干扰抵消比达到40 dB以上,可以很好地解决舰载天线间的共址耦合干扰问题。     

基于LPV模型的三轴燃气轮机自适应滑模控制研究

鉴于燃气轮机线性化模型容易在大工况范围丢失实际燃机的动态特性,以及燃气轮机传统的单变量叠加控制在提高控制效率和控制系统鲁棒性上的局限性,本文以高压转子转速为调度变量建立三轴燃气轮机的线性变参数（LPV）模型,从而在建模复杂程度和模型精度上获得较好的平衡。在此基础上,提出了基于摄动矩阵上界估计和外部干扰上界估计的三轴燃气轮机自适应滑模控制。该控制可通过自适应参数实现对系统摄动矩阵干扰和外部干扰的合理估计,从而抑制干扰造成的影响。通过仿真实验分别研究了摄动矩阵干扰和外部干扰下的LPV滑模自适应控制,验证了其较好的动态响应性能和鲁棒性。     

船舶通信过程重叠干扰自适应弱化方法

传统船舶通信自适应算法能够根据干扰源特征,动态调节抑制信号参量,达到弱化干扰源对正常通信信号影响的目的。但是,随着通信信号载波数据量的增加,干扰源也有单一干扰波特征转化为具有重叠特征的干扰波集合,重叠干扰特征给传统自适应方法造成了阻碍,降低了方法抗干扰能力。因此,提出船舶通信过程重叠干扰自适应弱化方法研究。首先,通过重叠干扰信道划分算法,重新划分重叠干扰源信道,分离正常信号与干扰信号信道;接着,引入信号重构字典,对重叠干扰源进行结构重构,将重叠干扰源不同特征进行归一重构;然后,通过自适应干扰抑制算法,对归一特征重构的干扰源进行抑制计算,完成干扰弱化处理。最后,通过仿真对比实验,对提出方法的使用效果进行验证,证明其方法的有效性。     

基于DRNN神经网络的PD混合控制技术在船舶动力定位系统中的应用

船舶在海上运动是一种复杂的非线性运动，其水动力系数很难精确确定，而海洋环境的随机干扰因素也在不断地发生变化，因此需要研究具有鲁棒性和自适应能力的船舶动力定位控制技术。PID控制在优化参数的条件下，对于能够建立精确数学模型的确定性系统具有鲁棒性好和可靠性高的特点，但对于船舶运动这样复杂的非线性系统其控制效果不理想，而神经网络具有自学习和自适应能力，因此需要结合两者的特点，设计自适应能力强、鲁棒性好的控制技术。本文研究了基于DRNN神经网络的PD混合控制技术，并将其应用到船舶动力定位系统。仿真结果表明该方法有效，且具有较好的鲁棒性和自适应能力，提高了动力定位系统的精度和性能。     

舰船天线间耦合干扰解决方案探讨

舰船天线间的耦合干扰是舰船电磁干扰的一种重要形式,影响着舰船作战性能的正常发挥.提出采用自适应干扰对消方案来解决舰船天线间的耦合干扰,并通过一个典型算例对这一方案的实施效果进行了数值仿真.仿真结果显示,自适应干扰对消方案在理论上可以比较好的解决舰船天线间的耦合干扰.最后对自适应干扰对消方案的工程实施进行了简单的讨论,指出了一些可能会遇到的问题.     

通道失配对测向性能的影响与分析

针对通道失配对超分辨测向性能的影响进行了理论分析，然后对各种常见的用于超分辨测向的天线阵进行了仿真实验。一方面证明了理论分析的正确性，同时也为实际的天线阵布阵提供了一些技术参考。     

神经网络在舰载米波搜索雷达方向估计中的应用研究

阐述了舰载米波搜索雷达天线阵转动时多的目标回波信号的模型及最大似然法实现舰载米波搜索雷达天线阵转动时多目标回波信号的方向估计，提出了方向估计的神经网络方法，仿真结果表明了此方法的有效性。     

基于分布式自适应选频的舰船通信传输抗干扰技术

为实现复杂电磁环境下舰船及岸舰通信传输的可靠性,研究干扰检测技术、高效分布式自适应选频抗干扰技术、基于子带扣除的抗干扰技术等,提升干扰检测能力和频率利用率,满足不同场景下的通信覆盖,使其具备自适应选频抗干扰能力。     

电抗加载高频地波雷达天线阵设计方法研究

采用电抗加载的思想设计了小型偶极子二元天线阵,并利用矩量法验证了天线阵的高前后比与单向辐射特性。针对高频地波雷达的使用需求,以二元阵为子阵设计了小型平面接收天线阵和海岛共形接收天线阵。仿真实验结果表明,两型天线阵均能在一定范围的期望信号来波方向上形成窄波束,且具有较好的旁瓣抑止能力。相比之下,海岛共形天线阵以其占地面积较小,对天线阵架设限制要求低等优点,更适合于工程应用。文章进行的设计与分析对高频地波雷达天线阵的工程设计具有一定的指导意义。     

深弹舵机电动加载系统的滑模模糊自适应控制研究

针对某型深弹舵机电动加载控制系统存在跟踪精度、参数不确定性和干扰问题,将滑模变结构与模糊自适应控制相结合,设计了一种滑模自适应控制方案。在滑模控制中引入自适应参数调节律和模糊控制规则,采用自适应律实时调节控制器,采用模糊控制消除抖颤。仿真结果表明,滑模模糊自适应控制方法不仅改善了舵机电动加载系统的跟踪精度,而且还有效地消除外界干扰、抑制抖振,具有很强的鲁棒性。     

基于模式识别的自适应有源干扰策略研究

实现对跟踪雷达有效干扰是雷达对抗装备的重要目标之一,论文基于认知电子战概念设计了一种自适应雷达有源干扰策略。首先对认知电子战的概念及关键技术进行了阐述,并根据雷达参数特征设计了模式识别方法,并以压制性干扰为主分析了有源干扰原理,通过雷达侦察设备分析跟踪雷达的工作模式并保持实时侦收感知,对同一跟踪雷达目标的不同工作模式自适应地使用不同的有源干扰样式进行干扰,以达到更优的干扰效果。测试结果表明,该方法可有效提高干扰成功率,具有一定的实用价值。     

频域自适应陷波器抑制罗兰C中窄带干扰技术

目前罗兰C接收机采用固定频率点的模拟陷波器抑制窄带干扰,针对固定频率点的模拟陷波器在抑制窄带干扰方面的缺陷,提出将频域自适应陷波器应用于罗兰C窄带干扰的抑制,克服了时域自适应陷波器收敛慢等缺点.通过仿真,此陷波器具有较好的抑制窄带干扰的能力.     

改进粒子群优化算法自适应波束形成技术

本文研究了利用粒子群优化算法进行自适应方向图控制的综合方法,给出了自适应阵列处理的数学模型以及LCMV自适应波束形成器的数学表达,介绍了粒子群优化算法的基本思想和算法流程。结合粒子群优化算法和自适应方向图控制的相关知识,本文提出一种基于多虚拟干扰源的改进粒子群算法并将其应用于LCMV自适应波束形成器以提升其性能并进行自适应方向图控制。仿真结果表明,该方法可有效改善LCMV自适应波束形成方法在多重干扰情况下零陷生成效果不佳、低快拍下性能较差等缺点,改善输出信干噪比,并在加深零陷和降低旁瓣等方面效果显著。     

主瓣干扰下平面阵自适应波束优化方法

在自适应波束形成中,若干扰信号从主瓣进入,往往引起副瓣增高、主瓣变形且峰值偏移,波束性能明显恶化。针对平面阵,通过构造干扰阻塞矩阵,首先对主瓣内的干扰进行相消预处理,再进行自适应波束形成,最后进行权系数补偿,消除主波束偏移。仿真结果表明,该方法能有效消除主瓣干扰和解决波束畸变问题,提高自适应波束的性能。     

基于模糊自适应滑模方法的AUV轨迹跟踪控制

针对水下航行环境中自治水下机器人(Autonomous Underwater Vehicles,AUV)航迹精确跟踪问题,提出一种基于模糊自适应滑模方法的AUV航迹跟踪控制算法。在建立AUV系统动力学模型基础上,将其运动通过变结构滑模控制律结合模糊逼近设计出AUV航迹跟踪控制系统,采用模糊系统实现模型未知干扰的自适应逼近,基于Lyapunov稳定性理论,讨论了闭环系统的稳定性。在考虑加入外界干扰的条件下使用Matlab/Simulink软件,进行数值仿真,模拟轨迹跟踪能够达到稳定并且较平滑连续跟踪预定航迹,对干扰有较好的抑制作用。仿真结果表明了所提控制方法的有效性。     

航向数据去噪中两种滤波方法对比研究

电控罗经因其多种优点得剑广泛的使用,但是由于受多种干扰影响,其航向数据存在不同噪声。利用改进的Sage-Husa自适应滤波和抗野值算法,将其应用到罗经的数据处理中,并与经典kalman进行了比较。通过试验结果中误差方差和Allan方差系数的比较,得到Sage-Husa自适应滤波比经典kalrnan更适用于航向数据的处理。     

基于GD-FNN和参考模型的无人艇航向鲁棒自适应控制

为使无人艇在复杂环境干扰下能按希望要求改变航向,本文设计了一种基于广义动态模糊神经网络和参考模型的鲁棒自适应控制器.首先针对因环境干扰产生的不确定干扰项基于广义动态模糊神经网络建立了无人艇运动控制的逆动态模型,设计了模糊神经网络的自适应率以进一步调整神经网络权值,并结合无人艇运动控制模型的参考模型设计了无人艇航向鲁棒自适应控制器,然后通过Lyapunov稳定性理论,证明了基于该控制器的无人艇航向控制系统的稳定性,最后采用半物理仿真实验验证了该控制方法的有效性和准确性.