平飞模式双站SAR运动补偿研究

机载双站SAR收、发分置,收、发平台产生的运动误差是独立的,增加了双站SAR运动补偿技术的复杂性.文中建立了平飞模式的双站SAR运动误差模型,在双站模型等效到单站的基础上,对双站SAR运动补偿方法进行了研究,基于模型等效的思路提出了基于回波数据运动补偿的方案.并讨论了PGA自聚焦算法的可行性,给出了相应的计算机仿真.     

移变模式双站SAR信号模型及电磁仿真研究

针对移变模式下的双基地合成孔径雷达成像方法及电磁仿真进行了研究。在这一模式下对双基地SAR信号频谱进行分析,结合改进的Loffeld模型进行点目标回波信号分析及成像仿真。与此同时,通过物理光学方法获得三维目标的双基地回波信号,在此基础上分别采用原始与改进的Loffeld模型进行了双站SAR电磁成像仿真实验。点目标及电磁仿真结果均表明,与传统的Loffeld模型相比,改进的Loffeld模型在双基地移变模式下具有更为优良的聚焦性能。     

基于复轮廓波域高斯比例混合模型SAR图像去噪

在分析了SAR图像的噪声成因及其噪声模型的基础上,提出了一种适用于复轮廓波变换域的高斯比例混合模型的SAR图像去噪（CCT-GMS）算法.本文所提出的算法具有多方向多尺度移不变性,并且充分的利用了复轮廓波的时域和频域的特性,改善了图像的视觉效果.实验结果表明：相比使用小波-轮廓波加上Cycle Spinning去噪,本文算法的峰值信噪比提高2 dB,相比使用BLS-GMS去噪,本文的算法抑制了人造纹理产生,视觉效果得到了明显的改善.     

探求ΔYr的基本思路及尾部下陷工况下ΔYr之探求

提出探求ΔYr(推土机铰点O每区间末在纵向垂直偏离本区间台车架基线之数量)的基本思路;按此思路对尾部下陷工况下的ΔYr进行了研究,导出了尾部下陷工况下计算ΔYr的公式;利用铲刀纵前向运动的履带式推土机模型对该工况下克服后扰及β型扰动进行了物理仿真.研究结果表明:在此工况下,无论本区间内履带下地形如何,自控系统可根据ΔYr和铲刀刃纵倾轨迹角αc的控制公式克服履带下地形的扰动,使αc最终等于期望的铲刀刃纵倾轨迹角α'.仿真结果证实了探求ΔYr的基本思路对尾部下陷工况可行,导出的ΔYr表达式使αc控制公式在此工况下的应用迈出了一大步.     

二维多项式Hurwitz稳定性的有限检验

基于复李雅普诺夫方程和矩阵的无穷范数,提出了二维Hurwitz多项式新的充分条件,在此条件下,导出二维多项式Hurwitz稳定性的频域检验的有限算法,这一算法可以避免现有二维频域稳定性检验和代数稳定性检验算法中所存在的问题,文中给出例子,用来说明此算法的应用。     

一种基于Radon变换的SAR多普勒参数估计方法

分析了SAR的方位向多普勒参数与工作几何结构的关系,基于此提出了利用Radon变换实现SAR多普勒参数估计的方法.该方法能够准确地估计出实时多普勒中心和多普勒调频率,且避免了多普勒中心估计中的多普勒模糊问题,计算机仿真验证了该算法的有效性.     

非稳态振动信号的积分算法研究

研究了基于高通滤波的时域积分和频域积分算法对锤击法模态试验加速度响应信号和旋转机械NVH常规测试中升降过程加速度信号的适用性,分别用仿真线性系统脉冲响应函数和线性变频函数模拟2种加速度信号,并应用2种算法进行处理。仿真结果表明,利用加速度信号的频谱有助于确定2种算法中滤波所需的截止频率,且频域积分法在波形的保真度和相位的准确性上都比时域积分法要好。最后给出了频域算法用于实测信号的例子,积分后的信号在零线附近波动,可用于工程中作为真实速度或位移信号的近似。     

探求△Yr的基本思路及尾部下陷工况下△Yr之探求

提出探求△yr（推土机铰点0每区间末在纵向垂直偏离本区间台车架基线之数量）的基本思路;按此思路对尾部下陷工况下的△Yr进行了研究,导出了尾部下陷工况下计算△t的公式;利用铲刀纵前向运动的履带式推土机模型对该工况下克服后扰及届型扰动进行了物理仿真．研究结果表明：在此工况下,无论本区间内履带下地形如何,自控系统可根据△r和铲刀刃纵倾轨迹角αc的控制公式克服履带下地形的扰动,使αc最终等于期望的铲刀刃纵倾轨迹角α＇．仿真结果证实了探求△r的基本思路对尾部下陷工况可行,导出的△一表达式使αc控制公式在此工况下的应用迈出了一大步．     

基于模糊控制技术的汽车制动稳定性仿真研究

针对汽车在转弯制动时出现的制动距离过长和侧向路径偏离状况,提出了利用两侧轮胎制动力差产生的横摆力矩控制汽车侧向路径偏离的控制策略,设计了模糊控制器.仿真研究表明,利用所提出的横摆力矩模糊控制策略能减少汽车在弯道路段制动时的侧向路径偏离距离,使汽车在制动时能保持预期轨迹,提高了汽车的制动安全性和稳定性.     

目标坡度计算及模拟雷达显示回波改进

为改善模拟雷达回波性能,提高模拟逼真度,论文论述了海区目标的坡度计算,目标坡度与雷达回波的关系,利用坡度改善模拟雷达回波性能的方法,并通过示例验证了方法的可行性.     

基于多音激励的Volterra频域核非参数辨识方法

为解决Volterra频域核辨识困难的问题,探讨了多音信号激励下Volterra频域核的输出性质,提出了一种基于多音激励的Volterra频域核的非参数辨识方法.该方法选择具有合适频率基的多音信号作为测试激励信号,使各阶核的输出频率成分具有唯一性,进而利用Vandermode法使各阶核的输出分离.推导出了Volterra频域核的辨识公式,并进行了理论和仿真分析.理论分析和仿真结果表明:该方法可准确地辨识出任一阶Volterra频域核,绝对误差达到10-4 V数量级,克服了传统辨识方法无法准确辨识及辨识结果仅限于前3阶Volterra频域核的缺点,具有精度高、可操作性强的特点.      

新型混合交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法

新型混合交通环境下的交叉口交通控制可通过信号灯控制与自动驾驶车辆的轨迹控制协同实现,能够极大地优化道路通行资源利用效率。已有研究中,信号配时与车辆轨迹集中优化的控制策略难以应用于车辆自组织控制的现实场景,且往往计算复杂度较高。本文提出一种无中心框架下基于逻辑的交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法。基于协同理论中的快慢变量主动伺服控制原理,设计一种交叉口信号配时慢变量与车辆轨迹策略快变量协同框架,并分别提出基于逻辑的信号配时优化和网联自动驾驶车辆轨迹协同控制方法。协同控制方法可以在车辆自主控制的条件下,一方面,实现交叉口信号配时动态适应交通需求;另一方面,实现网联自动驾驶车辆主动优化驾驶速度,高效通过交叉口。而且网联自动驾驶车辆在进口道可引导混合车队高效通过交叉口,降低绿灯启动损失,提高交叉口通行效率。仿真实验表明,本文的协同控制方法相较于传统控制方法可显著降低交叉口车辆平均延误,同时,基于逻辑的决策模型可实现快速求解。通过对网联自动驾驶车辆控制策略关键参数的敏感性分析,进一步讨论新型混合交通流交叉口通行公平性,并比较在不同网联自动驾驶车辆渗透率下的控制效果。     

Focusing azimuth-invariant bistatic synthetic aperture radar data based on a polynomial model

In this paper, a focusing approach is presented to widen the use of efficient monostatic imaging algorithms for azimuth-invariant bistatic synthetic aperture radar (SAR) data. The bistatic range history is modeled by a polynomial of azimuth time. Using this model, an analytic form of the signal spectrum in the 2D frequency domain is derived, and a simple single-valued relation between the transmitter and receive ranges is established. In this way, a lot of monostatic image formation algorithms can be extended for the bistatic SAR data, and a bistatic chirp scaling algorithm is developed as an application of the new approach. This algorithm can be used to process the azimuth-invariant bistatic configuration where the transmitter and receiver platforms are moving on parallel tracks with the same velocity. In addition, some simulation results are given to demonstrate the validity of the proposed approach.     

混合交通流环境下单交叉口自动驾驶车辆轨迹优化

信号交叉口对城市道路的通行能力以及车辆的燃油消耗具有重要影响。本文提出一种在自动驾驶车辆和人工驾驶车辆混合交通流环境下的自动驾驶车辆的轨迹优化方法。基于交叉口信号灯的配时方案,构建车辆旅行时间估计模型,并以自动驾驶车辆燃油消耗最小以及通行效率最大为目标,构建自动驾驶车辆轨迹优化模型,对车辆进行动态轨迹规划和控制。车辆轨迹滚动优化模型采用高斯伪谱法进行离散化求解,并基于SUMO仿真平台对模型结果进行验证。仿真结果表明,自动驾驶车辆可以通过优化自身控制变量影响人工驾驶车辆的运行状态,减少交通流的排队以及时走时停现象。本文提出的车辆轨迹优化方法对于降低车队整体燃油消耗、提升车队平均速度、缩短平均行程时间具有重要作用。     

基于轨迹预瞄的智能汽车变道动态轨迹规划与跟踪控制

为实现实际动态交通环境下智能汽车的变道控制, 提出了基于轨迹预瞄的智能汽车变道动态轨迹规划与跟踪控制策略; 针对实际交通环境下目标车道车速和加速度的动态变化, 提出了智能汽车变道动态轨迹规划算法, 获得了能够避免智能汽车发生碰撞的变道轨迹的动态最大纵向长度; 设计了兼顾变道效率和乘员舒适性的优化目标函数, 优化获得了在变道轨迹最大纵向长度范围内的实时动态最优变道轨迹; 利用轨迹预瞄前馈和状态反馈相结合的类人转向控制方式, 实现了智能汽车变道动态轨迹跟踪和乘员舒适性的最优控制, 并利用硬件在环试验台验证了所提控制策略的正确性。研究结果表明: 定速工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差、航向角误差和最大侧向加速度分别为1.4%、4.8%和0.59 m·s-2; 定加速度工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差、航向角误差和最大侧向加速度分别为1.1%、4.6%和0.48 m·s-2; 变加速度激烈工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差和最大侧向加速度分别为1.7%和0.80 m·s-2, 航向角超调后能迅速重新跟踪动态轨迹航向角; 所提控制策略可以很好地跟踪控制实际交通环境下目标车道汽车在定车速、定加速度和变加速度工况下的智能汽车动态变道轨迹, 从而能实现智能汽车最优变道, 可确保变道过程中不与目标车道汽车发生碰撞, 并兼顾变道效率和乘员舒适性。      

智能网联车环境下高速匝道汇入车流轨迹优化模型

为了解决传统匝道控制车流汇入时车辆需要减速至停止，从而造成延误时间过长的问题，提出了一种智能网联车环境下的高速匝道汇入车辆轨迹优化的两阶段优化模型，其中，第1 阶段优化车辆进入匝道口的时序；第2 阶段基于第1 阶段的最优时序，优化车辆轨迹. 根据所构建的模型设计了一种启发式算法优化车辆通过匝道冲突区域的时序，然后结合 GPOPS工具优化车辆的轨迹.为了验证所提出方法的有效性，将所提出的方法应用到20 min 随机到达的车流，进行仿真实验.实验结果表明，与先进先出的方法相比，本文所提出的方法能够使总延误减少59.7%，总油耗减少10.5%，说明该方法能够实现车辆以较高的速度通过匝道冲突区域，有效地减少了车辆汇入延误，同时也节约了油耗.     

智能网联车环境下高速匝道汇入车流轨迹优化模型

为了解决传统匝道控制车流汇入时车辆需要减速至停止,从而造成延误时间过长的问题,提出了一种智能网联车环境下的高速匝道汇入车辆轨迹优化的两阶段优化模型,其中,第1 阶段优化车辆进入匝道口的时序;第2 阶段基于第1 阶段的最优时序,优化车辆轨迹. 根据所构建的模型设计了一种启发式算法优化车辆通过匝道冲突区域的时序,然后结合 GPOPS工具优化车辆的轨迹.为了验证所提出方法的有效性,将所提出的方法应用到20 min 随机到达的车流,进行仿真实验.实验结果表明,与先进先出的方法相比,本文所提出的方法能够使总延误减少59.7%,总油耗减少10.5%,说明该方法能够实现车辆以较高的速度通过匝道冲突区域,有效地减少了车辆汇入延误,同时也节约了油耗.     

基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法研究

在车联网环境下,为满足精细化的车辆诱导需求,提出基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法.建立路网基础道路拓扑模型,对所构建的路网模型进行Link划分,并利用改进的5次多项式模型对车辆行驶轨迹进行描述,构建车辆在不同路段Link间行驶的换道轨迹规划模型;整合车辆在路段各个Link单元的行车轨迹与行程时间,实现车道级...     

A cryogenic 10-bit successive approximation register analog-to-digital converter design with modified device model

A 10-bit 500 kHz low-power successive approximation register（SAR）analog-to-digital converter（ADC）for cryogenic infrared readout circuit is proposed.To improve the simulation accuracy of metal-oxidesemiconductor field-efect transistors（MOSFETs）,corresponding modification in device model is presented on the basis of BSIM3v3 with parameter extraction at 77 K.Corresponding timing is adopted in comparator to eliminate the influence caused by abnormal performance of MOSFETs at 77 K.The SAR ADC is fabricated and verified by standard 0.35μm complementary metal oxide semiconductor（CMOS）process.At 77 K,measurement results show that signal to noise and distortion ratio（SNDR）is 54.74 dB and efective number of bits（ENOB）is 8.8 at the sampling rate of 500 kHz.The total circuit consumes 0.6 mW at 3.3 V power supply.