基于混合神经网络的无线电信号自动调制识别

随着无线电信号数据海量增加，复杂电磁环境下面临着未知威胁和目标侦察识别复杂度高的问题，本文针对未知无线电信号的特征提取任务，设计了一种混合神经网络以提高目标无线电信号的识别能力。先通过胶囊神经网络对未知信号的空间信息进行提取，再进一步运用门控循环单元提取信号在时间上的特征信息。设计混合网络模型将信号的时间和空间特征相结合，提高对目标信号的分类精度。通过RML2016.04C调制信号数据集，验证了混合神经网络的识别性能。结果表明:当信噪比为6 dB时，混合网络模型对多种不同调制信号的分类精度大于95%。因此，本文所设计的混合神经网络能够有效对不同调制信号进行准确分类。     

导航通信融合定义、方式与典型系统

随着人们对定位安全和定位准确性要求的提升，仅仅依赖卫星导航系统已经不能满足用户在各种复杂环境下的个性化定位需求，在此背景下，通信导航一体化技术应运而生。移动通信网络具有覆盖广、用户数量大和安全保密性好等优点，将通信系统作为卫星导航系统的有效补充，可以有效提升导航系统的性能。导航通信融合技术已经成为导航领域未来发展的重要技术热点，但目前缺乏清晰的导通融合架构和导通融合方式。从导通融合的技术层面进行划分，提出了波形融合、信息融合、硬件融合三种导通融合方式，分析了通信系统的辅助信息对导航系统精度和抗干扰能力的影响，以及两种典型的导通融合系统的优缺点，并对其未来的发展进行了展望，补充了导航通信融合技术的基础理论，对导通融合技术的发展具有重大意义。     

力矩输出能力最优化混合执行机构操纵律设计

当航天器执行高动态敏捷机动或者姿态动态跟踪控制等任务时，常使用控制力矩陀螺（control moment gyroscope，简称CMG）和飞轮（reaction wheel，简称RW）构成的混合执行机构来提供大力矩。提出了基于力矩输出能力最优化的混合执行机构操纵律，从几何角度出发，给出了力矩输出能力最优的CMG框架角速度和RW角加速度，通过引入参数，并讨论参数的设置的最优，使得框架转速误差和输出力矩误差的混合二次型达到最小，保证了混合执行机构在输出力矩误差最小的情况下，力矩输出能力最优。以金字塔构型的CMG集群和正交的RW集群构成的混合执行机构为例，对基于力矩输出能力最优化的混合执行机构操纵律进行合理化分析，证明了引入参数的作用，并且证明了混合执行机构不存在CMG奇异情况。仿真结果表明，基于力矩输出能力最优化的混合执行机构操纵律解决了CMG奇异的问题并使得RW不陷入饱和，输出力矩误差较小，输出力矩能力强，能够应用于航天器大角度机动任务。     

共沉淀法制备花状NiCo2O4及其吸波性能的研究

通过共沉淀法制备花状NiCo₂O₄吸波材料，利用XRD、FTIR、BET、XPS和SEM等方式表征了样品成分及形貌特征，将不同煅烧温度（300、400、500、600、700 ℃）的产物利用矢量网络分析仪通过同轴测试法模拟了不同厚度下的吸波性能。结果表明：400 ℃煅烧样品在反射损耗值、吸收带宽以及样品厚度都表现出较好的性能，当厚度为1.5 mm时，在14.32 GHz处吸波材料达到最大的吸收损耗值为-43.71 dB，有效吸收带宽为4.48 GHz （12.08~16.56 GHz），可以预见镍钴基吸波材料具有很大的潜力。