多传感器多目标系统误差融合估计算法

为解决多传感器组网系统的系统误差估计问题,基于多传感器多目标上报信息,研究并提出了一种多传感器多目标系统误差融合估计算法.算法构建了两级融合结构,即第一级对多传感器组合状态估计信息进行反馈融合以改善局部组合状态估计精度,从而间接改善系统误差的估计精度,而第二级对多目标系统误差估计信息进行融合以进一步提高系统误差的估计精度.蒙特卡洛仿真显示算法能有效融合利用多传感器多目标信息,实现多传感器系统误差的实时精确估计.     

新型二维推力矢量喷管数值模拟

针对现有流体推力矢量控制方案的不足,提出利用喷流附壁效应的新型矢量喷管,借助于尾喷管射流对固壁延伸面的跟随作用控制尾喷流方向,实现推力转向.在此基础上采用限制流量的方法调节喷流的抽吸程度,产生不同的横向压力梯度,达到了矢量化控制推力转向的目的.运用这一概念设计了二维矢量喷管,用数值实验方式验证了喷管的推力转向效果,采用限制流量方法得到的最大矢量角度约13.3°,进一步结合射流控制可以使矢量偏角达到20°以上.通过对该喷管流场的数值计算研究,探讨了该矢量喷管内喷流转向形成的流动机理,从推力损失、转向效率上对喷管的性能特点进行了分析,为下一步开展实验研究奠定了基础.     

Estimation of GPS instrumental biases from small scale network

With 4 GPS receivers located in the equatorial anomaly region in southeast China, this paper proposes a grid-based algorithm to determine the GPS satellites and receivers biases, and at the same time to derive the total electron content (TEC) with time resolution of 15 min and spatial resolution of 1° by 3.5° in latitude and longitude. By assuming that the TEC is identical at any point within a given grid block and the biases do not vary within a day, the algorithm arranges unknown biases and TECs with slant path TEC from the 4 receivers’ observations into a set of equations. Then the instrumental biases and the TECs are determined by using the least squares fitting technique. The performance of the method is examined by applying it to the GPS receiver chain observations selected from 16 geomagnetically quiet days in four seasons of 2006. It is found that the fitting agrees with the data very well, with goodness of fit ranging from 0.452 TECU to 1.914 TECU. Having a mean of 0.9 ns, the standard deviations for most of the GPS satellite biases are less than 1.0 ns for the 16 days. The GPS receiver biases are more stable than that of the GPS satellites. The standard deviation in the 4 receiver bias is from 0.370 ns to 0.855 ns, with a mean of 0.5 ns. Moreover, the instrumental biases are highly correlated with those derived from CODE and JPL with independent methods. The typical precision of the derived TEC is 5 TECU by a conservative estimation. These results indicate that the proposed algorithm is valid and qualified for small scale GPS network.     

石墨烯用于提高材料抗原子氧剥蚀性能

提出新型二维纳米材料石墨烯在航天器上的应用.首先采用超声空化法制备得到石墨烯,然后将其添加到环氧树脂中,采用共混法制成纳米复合材料.热失重分析显示材料的热稳定性能有所提高.在地面模拟设备中对环氧树脂和纳米复合材料进行了原子氧效应试验,并对试验前后材料的质量损失、表面形貌和表面成分等进行了分析,结果表明纳米复合材料相对于纯环氧树脂,其抗原子氧剥蚀性能有明显提高.      

网络分区中混合消息集传输模式的精确配置

针对分布式综合模块化航空电子网络分区方法,指出其对消息传输模式配置存在不确定性;通过形式化描述将问题转化为包括实时性约束、带宽约束、缓存约束的最优化问题;提出了基于遗传模拟退火的传输模式配置算法,以系统的消息端到端延迟均衡为优化目标.通过给出两个具体算例对算法有效性进行了验证,同时比较了本算法与传统遗传算法的性能.对比结果表明,本算法能够解决传输模式的配置问题,尽管计算时间较传统遗传算法高出18.1%,但所得到的适应度值高出28.7%.本算法为网络分区在实际航电系统中的应用提供了参考.     

基于改进卡尔曼滤波的电池SOC估算

以研究电动汽车动力电池管理系统为背景,以电池荷电状态估算为关键技术,介绍了荷电状态与其主要影响因素的非线性动态关系,建立了二阶RC等效电池模型.在此基础上,考虑了温度对电池内阻的影响,采用卡尔曼滤波算法、改进的安时计量法和开路电压法,结合基于温度的电池模型参数在线辨识,对电池荷电状态进行估算,通过MATLAB仿真,并与基于经验公式的卡尔曼滤波算法进行了对比,平均误差为2.46%,提高了估算精度,验证了算法的可行性和可靠性.      

基于过程质量数据的制造系统可靠性建模分析

针对传统制造系统可靠性评价不考虑加工过程产品质量数据,无法对制造系统可靠性进行及时准确的建模分析,提出了基于过程质量数据的制造系统可靠性建模分析方法.首先,在给出了包含制造产品质量的制造系统可靠性新内涵的基础上,分析了制造过程中关键质量特性检验数据和制造系统组件的退化故障数据等过程质量数据对制造系统可靠性建模的影响,从而明确建模需求.然后,首次提出了基于产品合格概率和制造系统组件退化失效率的制造系统可靠性分析模型.最后,通过某盖板的加工系统的可靠性建模分析验证了模型的有效性.结果表明该模型能够方便地利用制造阶段的质量数据更准确地估计出制造系统可靠性.     

基于轮询的高级在轨系统多路复用包时延分析

目前的高级在轨系统(AOS,Advanced Orbiting Systems)多路复用研究主要以仿真为主,很少有文献给出专门的理论分析.针对基于轮询的AOS多路复用包时延进行研究,通过采用排队论中非空竭限量服务的休假排队系统建立模型,并采用循环再生法进行分析,得到了多路复用包时延计算公式,并给出包时延的下限值.仿真结果表明,在包到达率取值分别为1,2,3包/s,在各种不同的下行速率(范围240~330 bit/s)之下,包时延的仿真值曲线均高于理论下限值曲线,从而论证了理论推导的正确性.研究结果可以为工程设计提供一定的参考作用.     

基于驻留时间比的近地空间碎片环境建模

为分析近地空间碎片的分布规律,提出了一种以碎片在空间网格内驻留时间为基础的碎片环境统计建模方法.该方法利用多项式拟合和求根方法统计碎片在空间网格内的停留时间,获取模型基础数据,并据此采用多项式预测、插值和时间序列分析等技术,综合分析空间碎片的分布与演化规律.给出了一个基于双行根数(TLE,Two Line Elements)数据的建模实例,该实例通过了ORDEM2000模型的对比验证,并获得了一些更精细的近地空间碎片环境特征.所得建模方法和分析结论可为长期运行的近地航天器轨道设计、碰撞风险评估及防护等提供技术支撑.     

基于概念聚类的用户兴趣建模方法

Internet资源的指数级增长促进了个性化服务的发展.针对传统的用户兴趣建模方法在准确率和增量处理能力方面的不足,提出了一种新的基于概念聚类的用户兴趣建模方法UIM2C2(User Interest Modeling Method based on Conceptual Clustering).该方法首先通过分析用户访问的历史文档构造后缀树结构,然后选择不同的相似度阈值,以不同的粒度合并基本簇.依据不同阈值条件下合并的基本簇之间的包含关系,生成用户的兴趣层次.UIM2C2方法是针对文档的一个增量式、无监督的概念学习方法,因此用户描述文件可以轻易的获取和更新.最后,通过数据集20NewsGroup上的实验验证了UIM2C2方法在兴趣预测方面的有效性.