保形通道式扩压器在微型涡喷发动机中的应用

采用结构新颖的保形通道式扩压器并运用其三维设计方法,对某直径16 cm的微型涡轮发动机的扩压器进行改进设计.改进型微型扩压器由完整的主叶片和布置于通道后部的分流叶片构成,相较于原型的径向、轴向分段叶片式扩压器,可全程对气流的扩压度和流向进行控制,避免气流在无叶转弯段的强烈掺混,减小流动损失.数值模拟结果表明,在设计工况下,改进前后扩压器的流量特性基本保持一致,改进型微型扩压器总压恢复系数提高5.5%,扩压能力亦有明显增强.     

海洋测高数据定轨方法研究

海洋动力环境卫星已经成为进行全球海洋和环境监测的重要手段,其上所携带的测高仪是用于测量平均海平面、浪高、重力场等海洋环境参数的主要载荷。本文介绍了国内外星载海洋测高仪的发展历程、主要的技术改进以及目前的新动态。根据测高仪的测量原理,分析了测高仪数据中可能存在的误差,并给出了对应的误差修正模型。详细介绍了Jason-1测高数据文件中所涉及的误差修正量和采用的模型。最后,通过仿真数据和实测数据的计算,分析了单用测高仪数据和交叉点数据进行轨道确定所能达到的精度,为未来的实际应用提供一些参考。     

基于多圆交汇的天文定位与组合导航方法

惯性/天文组合导航系统具有全自主、抗干扰能力强等特点,在一些特殊的导航领域受到了人们的高度重视。本文研究了一种天文多圆交汇迭代定位算法,具有数值计算稳定,适合任意多颗导航恒星参与计算的优点,并能同时计算出对应的定位误差协方差阵;在此基础上,将捷联惯性导航系统与天文导航系统组合,构成了扬长避短的组合导航系统,采用扩展卡尔曼滤波算法实现捷联惯导与天文定位两者的信息融合。最后进行了仿真实验,其结果表明,该天文定位算法简单有效,定位误差模型准确,组合后的系统具有较高的精度。     

空间失效慢旋卫星视觉特征跟踪与位姿测量

空间碎片或者失效卫星往往绕其惯性主轴做自旋运动,虽然处于一种稳定状态,但是对其运动状态测量的难度相比三轴稳定目标而言又增加了许多,主要体现在复杂光场环境下和目标观测面周期性进出视场引起的特征点丢失、尺度变化和旋转变化,以及长时间连续观测引起的累积误差增大、位姿解算不收敛等难题。通过构建优化目标特征数据库,将传统测量方式中前后帧的匹配转变为当前帧与特征数据库的匹配和特征点的优化,即使中间过程帧出现了偏差仍然可以较好地跟踪后续图像帧的正确位置。在李代数空间下建立位姿向量微分扰动方程,获得测量值与估计值的残差目标函数,基于贝叶斯法则最大后验概率和李群与李代数的对指变换法则,求取位姿向量最优解。解决了李群空间下由于位姿变换矩阵不可加性而无法优化的问题,提高了连续测量过程中系统的测量精度。实验结果表明,无优化测量方法无法保证整个旋转周期的有效测量;通过增加位姿优化过程,连续稳定测量时间明显延长,针对以12（°）/s自旋运动的目标,测量稳定段误差在2°以内,旋转角速度测量误差为0.12（°）/s。     

导弹无线电引信电磁脉冲效应仿真

以LFM导弹无线电引信为研究对象,以Ansoft软件为仿真平台,建立无线电引信天线模型和电路模型,通过计算机仿真对高功率微波(HPM)干扰导弹无线电引信的效应进行了研究。仿真结果表明,在高功率电磁脉冲作用下,混频器和滤波器上分布的电压很高,而进入执行级的电压很低,达不到启动电压的幅度。     

深空通信Ka频段数传发射机的研究

针对我国今后深空探测任务的发展需求,提出了应用于深空通信的Ka频段数传发射机技术设计方案,给出了整机关键输出特性结果。采用一体化设计和数字化技术,Ka频段数传发射机实现了轻小型化和高效率。基于CCSDS(空间数据系统咨询委员会)的相关建议标准,信道编码采用级联纠错编码技术和低、中、高速率数传码分段对应选择PCM/BPSK/PM(脉冲编码调制/二相相移键控/调相)、NRZ/BPSK(非归零/二相相移键控)和SRRCQPSK(平方根升余弦-四相相移键控)的数据调制模式。Ka频段发射机采用KaSSPA(Ka频段固态功率放大器)实现了在31.84 GHz中心频率输出信号功率大于2.0 W,QPSK(四相相移键控)调制时支持最大码率2 Mbit/s。     

基于四孔压力探针技术的涡轮转子出口流场测量

利用位移机构移动四孔压力探针,对小展弦比涡轮转子出口不同试验状态下的流场进行了测量.试验前对四孔压力探针进行了标定,试验中利用同步锁相技术进行数据采集,采用等相位平均法进行数据处理,再通过插值算法对探针压力数据做进一步处理,准确得到了转子出口具有周期特性的马赫数、偏转角、俯仰角、总压、静压、速度等流场参数.测量结果清楚表明:泄漏流区域的速度低,对应的相对总压小,损失大;间隙大时,泄漏流显著,导致气流亏转,对应的静压高,膨胀程度小于主流.     

Low-frequency Periodic Error Identification and Compensation for Star Tracker Attitude Measurement

The low-frequency periodic error of star tracker is one of the most critical problems for high-accuracy satellite attitude determination.In this paper an approach is proposed to identify and compensate the low-frequency periodic error for star tracker in attitude measurement.The analytical expression between the estimated gyro drift and the low-frequency periodic error of star tracker is derived firstly.And then the low-frequency periodic error,which can be expressed by Fourier series,is identified by the frequency spectrum of the estimated gyro drift according to the solution of the first step.Furthermore,the compensated model of the low-frequency periodic error is established based on the identified parameters to improve the attitude determination accuracy.Finally,promising simulated experimental results demonstrate the validity and effectiveness of the proposed method.The periodic error for attitude determination is eliminated basically and the estimation precision is improved greatly.     

Reliability Analysis of Aircraft Condition Monitoring Network Using an Enhanced BDD Algorithm

The aircraft condition monitoring network is responsible for collecting the status of each component in aircraft. The reliability of this network has a significant effect on safety of the aircraft. The aircraft condition monitoring network works in a real-time manner that all the data should be transmitted within the deadline to ensure that the control center makes proper decision in time. Only the connectedness between the source node and destination cannot guarantee the data to be transmitted in time. In this paper, we take the time deadline into account and build the task-based reliability model. The binary decision diagram (BDD), which has the merit of efficiency in computing and storage space, is introduced when calculating the reliability of the network and addressing the essential variable. A case is analyzed using the algorithm proposed in this paper. The experimental results show that our method is efficient and proper for the reliability analysis of the real-time network.     

基于MLR的机动平台传感器误差配准算法

 基于固定平台传感器误差极大似然配准(MLR)算法,针对机动平台存在姿态角系统误差的问题,提出了对机动平台传感器系统误差和目标状态进行批处理离线估计的机动极大似然配准(MLRM)算法.该算法利用所有传感器对目标的量测值,通过把传感器量测向目标状态进行投影、对传感器系统误差和目标状态进行期望最大化迭代以及对目标的状态进行融合估计,最终实现量测、姿态角系统误差和目标状态的有效估计.仿真结果表明,该算法迭代收敛速度快,对系统误差估计精度高,对系统误差可观测性较低的配准环境的适应性强并且对传感器姿态角的相关性不敏感,具有很强的工程实用性.