非确定-确定混合分群算法及其实现

在最小群变化(LeastClusterChanged,LCC)分群算法的基础上提出一种非确定-确定混合(Uncer tainy CertainyMixed,UC CM)分群算法。该算法利用非确定性分群的竞争特性,提高了网络的初始收敛速度,并保持了LCC算法的稳定性,同时利用优先级参数,提高了组网的灵活性。设计了UC CM算法的有限状态机模型,并基于模型对算法进行了模拟仿真,验证了算法的有效性。     

一种结合亮温图像和子空间分解的RFI定位算法

射频干扰(radio frequency interference, RFI) 对L波段综合孔径辐射计遥感数据造成了严重污染,降低了产品质量。RFI检测定位是处理RFI的关键步骤。传统的基于亮温图像的定位算法受到仪器角分辨率的限制,无法有效分离相邻的RFI。为了实现更高的空间分辨率,基于子空间分解技术的多信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法被提出。然而,当亮温图像的信噪比较低时,背景和噪声对子空间分解的准确性影响较大,进而降低了MUSIC算法的定位性能。文章通过结合亮温图像和子空间分解两种方法的优点,提出了一种融合改进定位方法。该方法通过在亮温图像域中消除背景场景、增强目标射频干扰,2次提高了图像信噪比,在频域中,利用子空间分解和MUSIC算法实现超分辨率和高精度定位。通过对土壤湿度和海洋盐度（soil moisture and ocean salinity, SMOS）卫星数据进行实验和仿真验证,证明了文章提出的方法在低信噪比情况下优于传统的MUSIC算法和基于亮温的定位算法。此外,在对多个弱RFI源的定位上,该方法的定位精度也优于基于点源波纹的弱RFI检测定位算法。     

陆基无线电授时系统信号分析与解算

时间应用的广泛性以及授时战的提出，使国家更加重视授时服务体系的完备性以及灵活性。为顺应授时战要求，从我国整体授时体系出发，简单介绍授时系统的工作原理，从多方面对比各类授时系统；主要分析了我国陆基无线电授时系统的发播程序以及信号格式等，对BPM短波呼号以及时码结构进行补充与修正，并讲解对陆基无线电授时信号的解算过程，利用实际试验验证解算方法的可行性；最后根据我国目前授时体系的现状以及授时战的要求，给出应对授时战的技术路线，对未来我国授时体系发展方向提出建议。     

雷达遥感卫星频率分配与射频干扰抑制:机遇与挑战

雷达遥感卫星作为一种重要的民用空间基础设施，能够实现全天时、全天候的高分辨对地观测，对推动科学进步、促进经济发展和维护国家安全具有重大战略意义。但随着全域无线电业务的快速增长，频率共享导致的兼容冲突日益加剧，衍生出的射频干扰已成为困扰定量化精确遥感探测性能的共性难题。本文系统地梳理了典型波段的对地观测业务频率分配现状，介绍了射频干扰的定义和影响机理，提出了模型数据混合驱动的干扰抑制新思路，并对面临的机遇与挑战进行了归纳总结，为新一代雷达遥感卫星的频率优化设计提供知识依据，进而保障其在复杂电磁环境的对地观测效能。     

HPM对伪码脉冲无线电引信的压制干扰效应仿真

为了对高功率微波作用于伪码脉冲无线电引信的干扰效果进行分析,建立了引信信号处理模型并进行了计算机仿真。仿真结果表明,在频率对准的情况下,当 HPM进入引信距离门对回波信号造成压制时,由于 HPM的信号频带较宽,覆盖了多普勒滤波器带宽,多普勒滤波器的输出信号幅度仍可达到启动门限电平,压制干扰无效。     

小型太阳能无人机超大展弦比轻质主梁设计

太阳能无人机表面需要铺设太阳能电池,这就要求太阳能无人机的结构要同时满足不影响太阳能电池效率的光学特性和要达到足够强度、刚度的力学特性。文章针对小型太阳能飞机超大展弦比机翼进行轻质化结构设计,过程中充分考虑超大展弦比机翼的柔性变形,对比不同的设计方案并提出合理设计方案。     

一种瞬时大带宽DRFM系统的信道化设计

为实现宽带雷达回波信号的模拟生成,通常采用基于信道化技术的射频存储(DRFM)系统。在信道化DRFM系统中,不合理的信道划分方案和多相滤波器设计会导致频谱混叠、频谱分量缺失和幅度失真。文章提出了一种相邻信道频谱有50%交叠的信道划分方法,并对信道化滤波器组进行了优化设计。在此基础上,给出了一种瞬时大带宽DRFM系统的实现方案。仿真结果表明,文章提出的设计方案可以实现Nyquist采样带宽内雷达信号的射频存储和模拟转发,且具有较小的幅度失真,可以满足瞬时大带宽雷达回波信号的模拟需求。     

一种基于DRFM和数字信道化技术的 宽带雷达目标干扰模拟器设计

提出了一种DRFM和数字信道化技术的宽带雷达目标干扰模拟器设计方案,详细讨论了宽带雷达信号的数字信道化接收算法和基于DRFM的扩展目标/干扰生成方法。仿真分析结果表明,该方案可以实现1 GHz带宽的雷达导引头目标干扰信号模拟,并可推广用于宽带雷达导引头干扰机和宽带雷达导引头数据采集系统设计。     

风扇转子叶片防颤振设计技术

以某两级风扇为对象开展防颤振设计技术研究。风扇转子叶片设计中，选择了合适的展弦比，既考虑到气动性能水平，还考虑到结构质量和颤振稳定性。采用流固耦合能量法评估所设计风扇的各排转子叶片的颤振稳定性问题，并通过叶片厚度、三维造型、根尖弦长比等设计参数的调整消除颤振风险。研究结果表明:展弦比不应是方案设计阶段防颤设计唯一的关注参数；在叶尖跨声速的转速更容易发生颤振现象；较强的叶尖前缘激波会造成较强的流固耦合作用，形成复杂的气动功分布结构；叶片厚度和尖根弦长比等参数是改善叶片颤振风险的有效参数。      

A review of bird-like flapping wing with high aspect ratio

Bird-like flapping-wing vehicles with a high aspect ratio have the potential to fulfill missions given to micro air vehicles, such as high-altitude reconnaissance, surveillance, rescue, and bird group guidance, due to their good loading and long endurance capacities. Biologists and aeronautical researchers have explored the mystery of avian flight and made efforts to reproduce flapping flight in bioinspired aircraft for decades. However, the cognitive depth from theory to practice is still very limited. The mechanism of generating sufficient lift and thrust during avian flight is still not fully understood. Moving wings with unique biological structures such as feathers make modeling, simulation, experimentation, and analysis much more difficult. This paper reviews the research progress on bird-like flapping wings from flight mechanisms to modeling. Commonly used numerical computing methods are briefly compared. The aeroelastic problems are also highlighted. The results of the investigation show that a leading-edge vortex can be found during avian flight. Its induction and maintenance may have a close relationship with wing configuration, kinematics and deformation. The present models of flapping wings are mainly two-dimensional airfoils or three-dimensional single root-jointed geometric plates, which still exhibit large differences from real bird wings. Aeroelasticity is encouraged to consider the nonignorable effect on aerodynamic performance due to large-scale nonlinear deformation. Introducing appropriate flexibility can improve the peak values and efficiencies of lift and thrust, but the detailed conclusions always have strong background dependence.