卫星ATM网络中跨层设计的星上缓存管理优化方案

为提高卫星ATM(异步传递方式)网络星上缓存资源的利用率,针对利用上层协议重传的非实时数据业务,采用跨层设计方法提出了一种缓存管理优化方案—错误信元尾丢弃(ECTD)。它把信道误码引起的错误信元及后续的属于同一协议数据单元的无效信元丢弃。以早分组丢弃为基础,进一步建立了采用ECTD和不采用ECTD的分析有效吞吐量的数学模型。数值分析结果表明,ECTD具有优化缓存管理、提高有效吞吐量的作用,而且信元错误率和协议数据单元的长度越大,ECTD对有效吞吐量的改善就越明显。     

固体火箭发动机试验模态分析技术研究

将固体火箭发动机划分为144个自由度，采用锤击法，单点激励多点响应（SIMO）对其在4种工况下进行了频率响应的测量，应用了多种方法进行模态参数识别和数据拟合，并对其结果进行比较，获得了发动机在各工况1kHz以内的各阶固有频率、振型和阻尼，并对试验模态分析技术在固体火箭发动机试验中的应用进行了研究。     

小推力发动机膜冷却工程算法研究

为满足工程上对推力室内部传热流动分析的要求,应用分层流动理论,结合半经验传热和化学反应平衡模型,建立了分析小型液体火箭发动机推力室膜冷却的传热模型。以气氧/煤油发动机为例,初步实现了对定常情况下膜冷却过程的模拟。计算表明,冷却剂的质量分数,燃气的流动状态,喷注器尺寸等因素对冷却效果和发动机总体性能有重要影响。研究结果可为新一代小型液体火箭发动机的研制提供参考。     

空间相机像移补偿方法研究

介绍了空间相机拍照时产生像移的机理及国内外目前较常使用的不同像移补偿方法,并对光、机、电等不同实现方法进行分析比较,得出各种方法的优缺点及适用范围。     

Galileo卫星导航系统中的BOC调制与接收技术

介绍了二进制偏移副载波(BOC)调制的原理、性能及其扩频信号相关特性。在分析E5波段Galileo导航信号的接收和捕获技术的基础上,提出了改进的数字化基带处理模型和信号捕获方法。用结构仿真对基带信号处理模型和信号捕获算法进行仿真验证。仿真系统实现了标准E5波段Galileo导航信号的发生、数字化中频接收和基带信号处理,以及信号捕获。结果表明该信号处理方法能消除BOC调制扩频信号自相关函数多峰特性导致的捕获性能下降,可显著提高伪码顺序搜索速度,并大幅缩减跟踪环路的硬件规模。     

两相毛细泵环中蒸发器的工作特性的实验研究

在两相毛细泵环的反向式蒸发器初步研究的基础上,对同一蒸发器进行了改进的实验研究,改进措施为:在作为毛细结构的复合金属网上加压一块带有纵向和横向槽道的金属平板。对不同倾角下该蒸发器的工作特性的实验结果进行了分析和比较。     

SPACE LIFE SCIENCE IN 2000-2001

Chinese scientists studied some of the problems in the field of space life science and achieved success in the area during 2000-2001. Space biological experi ments were carried out in the orbit and the results of ground studies on protein crystallization, space radiation, space motion sickness were introduced in this paper. The influences of simulated weightlessness on the brain-function, the car diovascular, endocrine hormones, immunity, skeletal and muscle systems were presented. In addition, gravity medicine and space environment medicine, as well as countermeasures to space deconditioning, such as the traditional Chinese medicine, were also reported.     

沃尔什函数理论中并元移位概念的物理解释

并元移位的概念在沃尔什函数的理论中有着重要的作用,但是,至今为止,未见有人对它的物理意义做出合理的解释.从复制理论的角度出发,在简要介绍复制理论的基础上,通过研究复制序列的位置相关性,揭示了并元移位实际上是一种特殊的距离定义,从而较为深刻地解释了并元移位概念的物理意义.     

一种非线性系统集员辨识算法

针对带有未知有界噪声的非线性动态系统的鲁棒辨识问题,提出了一种新的非线性动态系统的集员辨识算法.利用径向基函数神经网络的逼近能力,根据系统的输入输出数据,选用径向基函数神经网络对未知非线性系统建模.径向基函数神经网络的中心被确定之后,考虑到建模误差与系统噪声有界,利用径向基函数神经网络为参数线性模型的特点,使用参数线性集员辨识算法辨识径向基函数神经网络的输出权值.由于集员辨识算法所得到的是网络输出权值的集合估计,在系统运行过程中,可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围.仿真表明,集员辨识算法辨识网络的输出权值比最小二乘法较少的受未知动态系统噪声分布的影响.