液体推进剂运输中常见事故的处理

根据液体火箭推进剂腐蚀性强、毒性大等特点，提出了液体火箭推进剂运输过程中应注意的事项，以各类常见事故的处理和人员中毒的防护与急救措施，以最大程度地保障液体火箭推进剂的运输安全。     

用于相异性设计的模糊重用库

容错设计是提高软件可靠性的有效途径，但是由于设计多样性实现很困难且开销大，导致该项技术实现很困难。为此，提出了一个基于重用的应用框架。该框架的提出将相异性设计过程转变为根据可重用参数从大量具有相同功能软件组件中选择合适的组件来构成容错系统，从而简化了软件开发过程。同时为了更准确地描述组件，采用了模糊逻辑来表达其与上层概念的关联关系。本文介绍了重用库系统结构的设计及其对容错设计的支持。     

光退色在光纤陀螺抗辐加固中的应用研究

光纤陀螺中保偏光纤环因受辐射影响使其损耗增加,从而影响到光纤陀螺的精度,限制光纤陀螺在空间应用.对光退色现象从理论和实验进行深入的分析,得出光退色能够大幅度地降低保偏光纤的辐射损耗,增强保偏光纤的抗辐射性能,从而提高光纤陀螺的抗辐射性能.最后提出了利用光退色来提高光纤陀螺主动抗辐射的方案,采用该方案光纤陀螺光学系统的损耗降低了2.24dB,验证了该方案的可行性.     

分层结构传感器网络中有效密钥管理协议设计

密钥管理是传感器网络中最基本的安全服务.文章重点设计一种轻量级的密钥管理协议来保证数据包在传感器网络上的安全传输.引入了一种能量有效的层次结构的网络模型,该层次型分簇网络中利用邻居节点数和剩余能量等标准判断下一跳的选取,以建立有效的源节点到目的节点的安全路由.详细分析了网络安全通信中的组密钥管理机制,该机制中单个传感器节点不需要存储大量的共享密钥,按照不同的传输信息和安全需求存储相应类型的密钥.仿真结果表明本协议的平均能耗远远低于传统Kerberos协议的平均能耗.     

高密度轴棒法C/C复合材料的热膨胀性能

以轴棒法4D编织预制体、高温煤沥青为前驱体,采用常压、高压相结合的液相浸渍-炭化技术制备高密度(≥1.95 g/cm3)的C/C复合材料,并研究了轴棒法编织C/C复合材料在RT~1000℃的热膨胀性能及其影响因素。结果表明,由于材料预制体编织结构与微观结构的界面裂纹具有方向性,导致了C/C复合材料热膨胀表现出明显的各向异性,径向热膨胀系数低于轴向,高温尺寸稳定性较好;轴棒法C/C材料的热膨胀行为在800℃出现拐点,拐点与材料界面裂纹愈合有关,受最终制备温度的影响很大;材料经2500℃热处理之后,拐点后延,整体热膨胀系数下降,随温度上升趋势变缓。     

多径效应对非相干延迟锁定环的影响

多径是影响伪码测距及定位精度的重要误差源之一。研究多径效应对非相干延迟锁定环的影响,给出多径信道下的最大测距误差公式,指出存在多径时的S曲线斜率的变化规律,并分析多径对跟踪环路噪声性能的影响。仿真及分析结果表明,多径引起了鉴相曲线的零点漂移,并导致了更大的噪声抖动。     

地球同步轨道目标物深度学习检测方法

针对欧空局SpotGEO竞赛中地球同步轨道目标物的检测问题,提出面向低精度CCD空间图像的深度学习检测方法。在图像预处理环节,分别采用高斯过程回归和模板匹配实现前景/背景分割和多帧图像配准。根据地球同步轨道物体的运动特征,采用拓扑扫描提取候选目标物。在此基础上,提出一套基于深度学习的目标物筛选方法。该方法利用卷积神经网络,依次对拓扑扫描前后候选目标物进行筛选,显著减少噪声点数量,提高检测效率。仿真结果表明,该方法达到98%的目标检测准确率,适用于存在光污染、云层遮挡等干扰的复杂环境。     

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...     

基于相位扰动的抗有源加性复合干扰技术

针对有源加性复合干扰,研究了基于相位扰动原理的干扰抑制方法。在结合LFM信号特征的基础上,对雷达发射信号的前后脉冲分别附加近似正交的扰动相位,再通过与前一脉冲重复周期相应的匹配滤波器将复合干扰中的欺骗干扰成分加强,并对脉冲压缩结果加以"惩罚",最后采用匹配滤波逆运算恢复出目标回波信号。     

开放世界下的雷达辐射源融合识别算法研究

针对开放世界下雷达辐射源目标库不完备的现状,对开放世界下雷达辐射源识别的信息融合模型进行了研究。建立了不同类型雷达特征参数的模糊隶属度函数,采用待测样本与模型样本匹配的方法生成广义概率指派函数,并采用修正的广义证据理论算法融合多参数信息获取识别结果。实验数据表明:该模型能在雷达辐射源目标库不完备的情况下,识别已知目标和判别未知目标,判别结果相对基于经典D-S证据理论和原始广义证据理论的融合识别方法更加可靠、有效,在雷达识别的场景中具有潜在应用价值。