基于LDPC码的差分空时编码调制的联合优化

提出一种新的结合低密度校验码（LDPC）和差分空时调制（DSTM）的联合编码调制方案。该方案利用非正则LDPC码中不同度的信息节点具有不同纠错能力的特性,用一个分量码取代传统多级编码（MLC）方案中多个分量码,并通过特定的映射法则,使得系统可以同样逼近联合编码调制的信道容量,并具有更低的编译码复杂度。在分析和阐述了离散概率密度演化理论和多维线性空间极值问题的基础上,给出了适合于该方案的非正则LDPC码的搜索算法和搜索结果。同时仿真比较了不同星座和不同空时编码的选择对系统性能的影响。在准静态MIMO衰落信道下仿真结果表明．该方案能显著提高系统性能。     

基于数字地形的机场终端区离场航迹预测

高效准确的航迹预测能够掌握飞机的运行轨迹,是空管自动化与智能化领域的关键要素,旨在提高空中交通的运行能力和可预测性。针对高原机场终端区内离场航空器运行,通过挖掘大量历史数据的特征关系,提出基于长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络的航迹预测模型。此外,考虑高原机场复杂的地形环境使得离场航空器安全运行条件更为严苛,引入支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)算法建立数字地形模型,得到离场航迹上经纬度所对应地形高度的剖面图。采用拉萨贡嘎国际机场的真实离场航迹与地形数据进行实例验证,结合地形条件对所预测离场航迹的安全性进行评估。实验结果表明：基于LSTM神经网络建立的离场航迹预测模型具有较高的精度,且离场航空器能够实现满足最小超障余度的安全运行。     

车载GPS/DR组合导航系统的信息融合新方案

总结了适用于车载 GPS/ DR组合导航系统的几种信息融合方法 ,提出一种可容错的新型联合卡尔曼滤波结构方案。针对系统重构和自适应调整的依据 ,提出一种新的分系统状态评估方法 ,定义了滤波器估计结果可信度的概念并给出对其进行模糊综合评判的方法。在此基础上进一步确定联合滤波模型的自适应信息分配准则 ,实时跑车数据处理结果表明 ,该方案大大提高了系统的导航精度和可靠性     

航发叶片机器人磨削颤振检测方法

针对机器人磨削航发叶片过程中末端执行器颤振检测不及时的问题,提出一种基于排列熵的磨削颤振检测方法。利用滑动窗口算法计算颤振原始信号的连续排列熵值,通过排列熵经验阈值0.95判断机器人末端是否发生颤振。其中,采用基于序数模式的排列熵算法,很大程度上提高了排列熵特征的提取效率。当信号长度为10000时,所提出算法的排列熵的计算时间减小到约0.25 s,比传统排列熵算法的计算时间减小了一个数量级。数值模拟及试验结果表明,所提出的方法可以在颤振爆发前约0.48s检测出颤振,为采取颤振抑制措施争取了更多的反应时间。     

某型航改燃机振动特性研究

介绍了某型航改燃机整机振动设计特性及其现场调试并作出试验总结     

长航时高精度惯导系统姿态阵的四种解算方法

高精度惯性导航系统是保证水下或水面运载体长时间安全航行及搭载的仪器设备正常工作的关键技术之一,姿态阵解算是其核心问题。通过分解姿态阵以及分别采用Euler角和四元数描述姿态参数,建立解算姿态阵的四种方法;分别对这四种方法中的姿态模型进行扰动,并研究相应线性化误差模型的精度及其影响因素;利用数值仿真法对四种姿态解算方法的结果及对应的线性化误差模型的精度进行了比较分析,结果表明:姿态阵解算分解法显著差别于整体法,采用Euler角或四元数描述姿态参数对姿态阵解算精度的影响不显著,分解法对应的线性化误差模型的精度优于整体法。     

单兵自主导航技术发展综述

在卫星受限情况下的单兵自主导航技术是近年来研究的热点。首先介绍了单兵自主导航技术的发展概况,然后重点分析了基于MIMU的单兵惯性导航技术的主要原理和方法,之后针对纯惯性导航存在的问题,介绍了地磁、场景、视觉等常用的单兵辅助导航方法,并阐述了单兵协同导航技术。最后,简要介绍了单兵自主导航技术的未来发展趋势。     

基于三迭代与二阶锥规划的机载MIMO雷达稳健降维STAP方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)中期望目标导向矢量的失配问题,提出一种基于三迭代(TRIA)与二阶锥规划(SOCP)的稳健降维MIMO-STAP方法。首先将MIMO-STAP权矢量分解为发射、接收、多普勒3个低维权矢量的Kronecker积,然后分别限定实际发射、接收、多普勒导向矢量与假定导向矢量之间的误差范数边界,通过优化最差性能,利用SOCP对各个低维权矢量进行三迭代求解,最后进行权矢量合成。该方法在保证机载MIMO雷达获取稳健STAP性能的同时,通过三迭代降维处理,能够有效降低训练样本数需求与运算复杂度,因此更具有实际应用价值。仿真结果验证了算法的有效性。     

非均匀环境下利用单个数据集的STAP算法

对非均匀环境下利用单个数据集的机载雷达空时自适应处理(SDS-STAP)算法进行了研究。针对现有单个数据集类空时自适应算法存在的问题,提出了一种基于对待测数据集进行空时二维滑窗处理的二维幅度相位估计(2D-APES)算法。该算法利用回波的统计信息,不仅放宽了算法处理器对于雷达系统阵元数与脉冲数选取的约束,而且能够有效抑制杂波及待测单元内的干扰,同时降低了处理器的计算复杂度。最后,仿真数据及实测数据实验验证了所提算法的正确性与有效性。