基于奇异值分解的接收机自主完好性监测算法

基于最小二乘法残差的接收机自主完好性监测（receiver autonomous integrity monitoring，RAIM）算法本质是一种基于伪距残差矢量的一致性监测算法，但由于残差矢量中各分量具有一定的关联性，掩饰了某些重要的不一致性信息。为了消除这种关联性，提出了一种基于奇异值分解的接收机自主完好性监测方法。在方法中利用奇异值分解对伪距观测矩阵中的观测系数矩阵进行分解，获得奇异值空间矢量和奇异值空间矩阵。基于奇异值空间矢量构造能够直接反映故障卫星偏差信息的检验统计量，从而可以简便地进行粗差监测，更好地满足完好性监测需求。鉴于实际中完好性故障包含运控系统故障、导航系统故障、信号传播异常以及地面接收处理故障等多类因素，以脉冲型和阶跃型两种故障方式进行基于奇异值分解的RAIM故障检测与识别，并开展仿真分析研究。结果表明，提出的方法能够正确检测、识别故障卫星，在特定参数下能够达到很好的故障识别率，即当误警概率设置为1×10-5/h、引入阶跃故障误差为25 m时，算法能够实现98.8%的故障识别率。     

中心支板参数对RBCC发动机性能影响研究

针对某宽域加速飞行任务下RBCC发动机中心支板主要几何参数设计问题，采用全流道一体化数值模拟方法，在Ma 0.4-6速域内研究支板阻塞比、顶角及长宽比等参数对发动机引射、亚/超燃模态的性能影响规律。结果表明，随着阻塞比增大，各模态下空气流动受压缩作用增强，燃烧反应更加充分，发动机总推力有0.13%-5%的提升；随着顶角增大，除Ma 2.5工况由流道截面构型变化引起激波形成外，增强的支板前缘激波使得燃烧反应位置较为集中，燃料喷注贯穿主流深度提高，较为充分的燃烧释热使得发动机总推力有2.2%-5.7%的提升；随着长宽比减小，在Ma 0.4-4条件下，增大的流道面积有利于煤油横向扩展，较好的氧燃掺混使得发动机总推力有2%-4.8%的提升，而在Ma 6条件下，支板前缘激波的减速增压作用逐渐减弱，发动机总推力可降低5.2%-7.1%。所得结论可为RBCC发动机中心支板设计参数选择提供依据。