Impact of rogue active regions on hemispheric asymmetry

The solar dipole moment at activity minimum is a good predictor of the strength of the subsequent solar cycle. Through a systematic analysis using a state-of-the-art $2\times 2$D solar dynamo model, we found that bipolar magnetic regions (BMR) with atypical characteristics can modify the strength of the next cycle via their impact on the buildup of the dipole moment as a sunspot cycle unfolds. In addition to summarizing these results, we present further effects of such “rogue” BMRs. These have the ability to generate hemispheric asymmetry in the subsequent sunspot cycle, since they modify the polar cap flux asymmetry of the ongoing cycle. We found strong correlation between the polar cap flux asymmetry of cycle i and the total pseudo sunspot number asymmetry of cycle $i+1$. Good correlation also appears in the case of the time lag of the hemispheres of cycle $i+1$.     

基于CCSDS的低码率图像压缩优化算法

为了提高空间数据系统咨询委员会（CCSDS）采用的图像压缩算法的编码效率,提出了一种二维预测模型。通过利用图像像素之间的空间相关性对直流系数的预测模式及其熵编码算法进行改进和优化,该算法在有效地提高了直流系数的压缩比的同时,也增强了其抗误码性能。试验结果表明,该算法在低码率条件下能获得更好的图像编码质量,与CCSDS原有算法相比,峰值信噪比值提高了0.1~0.3dB。算法可极大地满足星载图像压缩数据在低码率下传输的要求。     

卷积和离散过程神经网络及其在航空发动机排气温度预测中的应用

 针对航空发动机排气温度的变化过程受复杂非线性时变因素的影响而难以用精确数学模型描述的问题,提出了卷积和离散过程神经网络(CSDPNN)模型,并将其应用于航空发动机排气温度(EGT)预测。该模型以离散样本作为直接输入,采用卷积和算法实现对时间累积效应的处理。相较于以连续函数作为输入的过程神经网络(PNN),不需要拟合离散样本得到连续函数后进行正交基展开,减少了精度损失,具有更高的预测精度。给出了卷积和离散过程神经网络模型的学习算法,并通过对Mackey-Glass混沌时间序列的预测对提出的方法进行应用说明和验证。通过航空发动机EGT预测实例,并与卷积和离散过程神经网络模型的连续函数输入过程神经网格以及传统人工神经网络(ANN)的预测结果进行了对比。结果表明,相较于连续函数输入过程神经网络以及传统人工神经网络,卷积和离散过程神经网络具有更高的预测精度,且对于EGT的预测具有较好的适应性,因而为航空发动机EGT预测提供了一种有效的方法。     

无阀式脉冲喷气发动机性能预示简化模型

通过分析无阀式脉冲喷气发动机工作循环,建立发动机工作过程的简化物理数学模型.获得了进气过程的燃烧室流动方程以及平均排气速度与燃气热力参数和燃烧室压力之间的关系,进而给出发动机工作频率和平均推力表达式.结果表明:无量纲平均排气速度随压缩比p_max/p₀的增加而增加,且趋势变缓;工作频率和平均推力的预测值与实验值的误差分别不超过10%和±17%;此外,获得的推力公式对有阀式发动机也有一定适用性.研究表明:对发动机工作过程的简化分析是合理的,简化模型的计算精度在可接受范围之内.所得结论对无阀式发动机的设计、实验、性能预示和优化均有指导意义.      

基于信息融合的航空发动机剩余寿命预测

利用航空发动机状态监测信息,考虑到信息本身具有的误差性和随机性等特点,采用贝叶斯线性模型融合了监测信息,实现了综合利用多源信息的进行航空发动机性能衰退评估;以性能衰退评估结果为输入变量,建立基于Gamma随机过程的可靠性评估模型,预测在指定性能可靠性水平下的剩余寿命.通过算例,分析了不同监测参数对剩余寿命预测的影响.该方法能将性能监测与可靠性分析集成到一个框架中,充分利用了多种状态监测信息,结果更加准确,更符合控制航空发动机维修决策风险的实际.      

脉冲热负荷下相变蓄热对蒸发循环制冷性能的影响

针对激光器等短时大功率器件的温度控制问题,提出了基于相变蓄热与蒸发循环制冷的热控制方法.以峰值热流密度为106 W/m2的激光器为控温对象,建立相变蓄热与蒸发循环制冷耦合的仿真模型,通过数值仿真对比研究了有无相变蓄热器及不同相变蓄热器耦合位置、压缩机转速及热负荷占空比情况下热源的温度波动幅度与制冷系统的制冷效率.结果表...     

一种基于多重互相关的相位差测量新方法

本文研究了一种新的相位差测量原理,利用正弦信号的特性,直接对两路同频的正弦信号进行互相关运算,得到两路信号的互相关函数,同时保存两路信号的相位差信息,并多次对两路互相关函数进行互相关运算得到多重互相关函数,再利用相关原理对两路信号的多重互相关函数进行求解相位差信息。同时讨论了AD量化位数,信噪比,采样点数,谐波含量对本文算法的影响,实验结果表明本文算法能有效的提取两路同频正弦信号的相位差信息,算法简单,物理意义明确,具有一定的应用价值。特别适合与低信噪比或负信噪比下高精度的测量,并有很高的测量精度。     

单差PPP相位偏差估计方法及有效性分析

针对常规浮点解精密单点定位收敛时间长的问题,分析了PPP模型中模糊度不具备整数性质的原因,采用方向数据统计的计算方法,以单差模糊度为研究对象,对相位偏差进行了建模估计。算例从精密单点定位单差模糊度固定、定位精度以及收敛速度等方面对相位偏差改正的有效性进行了分析,结果表明,经相位偏差改正后的PPP模糊度固定成功率、收敛速度有了明显提高,定位精度较浮点解提高了一个量级。     

分布式SAR相位同步误差的影响分析与试验验证

相位同步是分布式SAR系统必须考虑的突出问题之一。建立了双向脉冲交换相位同步全数字仿真模型,仿真得到相位同步误差信号。基于全数字仿真系统分析了不同类型相位同步误差对InSAR测高性能的影响。最后利用地面半实物仿真试验得到实际分布式SAR系统相位同步误差及其对InSAR测高的影响,实测相位同步误差标准差为2.6度,引起的InSAR相对测高精度损失在厘米量级;并且半实物试验结果与全数字试验结果一致,表明了相位同步方案及其影响分析的正确性。本文工作对分布式SAR相位同步分系统的设计与实现具有重要指导意义。     

频域空域二维稀疏SIMO高分辨雷达成像方法

利用频域稀疏的线性调频步进信号（FSCS）作为雷达发射信号,并结合空域稀疏的SIMO雷达阵列来构建二维稀疏的高分辨雷达成像模型。针对该稀疏模型,首先通过对低维数据简单补零处理,然后利用图像熵准则完成对运动目标速度的有效估计。在此基础上,结合压缩感知理论,构造有效的观测矩阵、稀疏变换矩阵以及重构算法,获得目标高分辨距离像（HRRP）,进一步提出基于保相性的频域空域二维稀疏SIMO高分辨雷达成像方法。该方法可以大幅减少FSCS脉冲串的子脉冲个数,大幅减少SIMO高分辨雷达接收天线阵元个数,并获得高质量的HRRP和目标二维像。仿真实验验证了本文方法的有效性和鲁棒性。