液氧/甲烷火箭发动机性能敏感性分析

为了弥补极差分析法在发动机性能敏感性分析方面的不足,提高低温火箭发动机性能敏感性分析的准确度,引入了方差分析法,以某型液氧/甲烷发动机为例开展了性能敏感性分析,并通过F检验得到了每个干扰因素对发动机性能影响的显著性指标,与传统的极差分析法相比,提高了液体火箭发动机性能敏感性分析的准确度。结果表明:发动机推力和混合比对同一因素的敏感性存在差别,其中对发动机推力和混合比的影响最大的是涡轮泵效率,均呈现高度显著;紧随其后,对推力影响显著性最高的是副系统流阻特性,而对混合比影响最高的则是主系统流阻特性。研究表明,方差分析法可以有效提高敏感性分析的准确度,既为该型发动机的研制提供了理论支持,也为其他发动机的敏感性分析提供了新的参考。     

面向高超声速飞行器双重不确定性的自适应状态估计

将高超声速飞行器双重不确定性因素建模为未知干扰输入项，针对状态演化方程和量测方程含有不同未知干扰输入的高超声速飞行器控制系统状态估计问题开展研究，提出一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(Adaptive variance minimization based Recursive Estimator, AVMRE)。首先建立了状态估计递推滤波器模型，实现滤波误差中的量测未知干扰解耦，之后引入自适应调整因子刻画状态未知干扰并推导了最小上界估计误差协方差矩阵，最后，基于最小方差估计准则设计了滤波器中的量测增益反馈矩阵。以外部突风和传感器故障为例，受内外部双重不确定性因素影响下的高超声速飞行器仿真实验验证了本文算法的有效性，与相关算法的仿真对比反映了本文算法的优越性。     

高精度光纤陀螺Allan方差零偏不稳定性研究

光纤陀螺Allan方差零偏不稳定性表征陀螺1/f噪声或环境引起的其他低频漂移,并影响陀螺在系统中的应用性能。因此,分析Allan方差零偏不稳定性就具有重要意义,对Allan方差零偏不稳定性进行理论分析和试验验证,在理论分析的基础上采用了提高Allan方差零偏不稳定性的技术措施,测试结果表明,技术措施明显提高了高精度光纤陀螺Allan方差零偏不稳定性。     

距离扩展目标检测中的 强散射点自适应估计方法

高分辨雷达通过积累多个距离单元上的目标回波,达到提高距离扩展目标检测性能的目的。由于目标散射中心的稀疏分布,常规的能量积累检测方法存在陷落损失,而基于目标强散射点的积累检测方法可有效克服因陷落损失造成的检测性能下降问题。利用最大类间方差法对目标强散射点进行自适应估计,并通过仿真验证了该方法改善检测性能的有效性。     

基于MOF准则的原子钟噪声分离研究

按照MOF（the Method of Frame）准则,对原子钟信号进行噪声分离,并应用阿伦方差对基于不同小波字典的噪声分离结果进行评价。试验结果表明,应用余弦（DCT）字典、余弦包（CP）字典、Sym8小波包（WP）字典进行噪声分离后的阿伦方差分别从原始信号的4.5538e-15提高到2.2100e-15,3.3125e-15,8.2848e-16,说明MOF准则下,选取适当的小波字典对原子钟信号进行噪声分离,能够获得很好的稳定度。     

基于Allan方差的激光陀螺噪声估计方法研究

激光陀螺的噪声影响其使用精度,为提高精度需要对噪声进行估计。研究几种基于Allan方差的激光陀螺噪声估计方法。首先,介绍了Allan方差的基本定义,以及运用Allan方差理论估计陀螺仪随机噪声系数的基本原理。详细叙述了三种典型噪声系数估计方法,即最小二乘法、分段估计法与规范化最小平方回归算法,指出各方法原理上的优缺点。最后通过对多组环形激光陀螺实测信号的定量分析,详细比较了三种噪声系数估计方法。结果表明,规范化最小平方回归算法计算简便,耗时短,拟合曲线平滑,拟合精度高,且具有较好的重复性,与其它两种估计方法相比,是一种更有效、科学,更适用于环形激光陀螺随机噪声特性分析的系数估计方法。     

频率稳定度测量方法的对比分析

作为衡量频率标准工作性能的重要指标,频率稳定度对评估产品的稳定性和可靠性起到重要作用。利用传统的阿仑方差测量频标的长期稳定度时,通常需要很长的时间,测量周期较长。本文首先研究了阿仑总方差、Thêo1和ThêoH几种相比阿仑方差可缩短测量周期的频率稳定度时域分析方法,然后基于一组实测的铷钟时间偏差数据,对这几种方差进行了对比和分析。     

确定时间序列均值和方差函数的移动多点平均方法

为了提高有限样本或小样本情况下时间序列均值和方差函数的确定精度,以保证时序建模、分析和预测精度,提出一种确定序列趋势项的移动多点平均方法.该方法能够得到时间序列均值中非周期部分,结合样本周期图法得到的周期项,可综合得到其均值函数,并可进一步得到时序的标准差函数.Monte Carlo模拟对比结果表明:该方法不仅能够保证时间序列段内分析精度,而且能够有效提高时间序列的预报精度.      

GPS小波去噪的误差方差建模技术与试验

如何消除GPS观测数据的噪声以提高定位精度并估算消噪信号的误差方差对工程测量具有重要意义。在介绍小波多尺度分析的基础上,推导了在小波多尺度分析巾平滑信号误差的理论方差模型。并通过实际的GPS单点静态定位试验给予验证。试验结果表明,该方法在有效消除噪声的同时,计算得到的各尺度平滑信号的误差方差与理论方差模型基本一致。