远距离无源射频识别系统设计

文中给出射频识别系统的设计方案 ,系统采用反向散射调制技术完成从电子标签到读写器的数据传输。接收机采用零中频直接变频方案 ,电路简化 ,可有效地降低成本。抗冲突协议采用两种模式。测试结果表明 ,该方案达到了设计指标 ,可满足实际射频识别应用系统的要求     

基于NOAA卫星数据的辐射带质子投掷角分布研究

利用NOAA-12卫星数据对空间环境平静时期太阳同步轨道处辐射带质子投掷角分布进行了研究. 根据投掷角分布的经验公式,计算出90°投掷角的质子方向强度和各向异性指数n. 质子投掷角分布按n的取值范围可分为三类,即90°峰值分布、平顶分布和蝴蝶形分布. 观测证实,对于辐射带质子,三种分布类型均存在并且具有明显的空间区域特征. 在内辐射带边缘地区90°峰值分布占主要优势;在外辐射带高L值区域,90°峰值分布明显减少,平顶分布和蝴蝶形分布逐渐增多. 针对90°峰值分布,研究了质子强度各向异性的区域分布特征,对于内辐射带区域,n值随L值的增大而增大,对于外辐射带,n值表现为逐渐下降的趋势. 为了研究质子投掷角分布对磁地方时的依赖关系,分析了能量为250～800keV的质子在两个不同磁地方时范围的投掷角分布规律. 结果显示,在内辐射带,质子强度的投掷角分布相对稳定,随磁地方时的变化并不显著;而在外辐射带的高L值区域,质子强度的投掷角分布随磁地方时变化明显,与磁地方时之间有明显的依赖关系.     

跨音速风洞实验段中气流的加速问题

 在跨音速实验段的加速段的设计中存在这样的矛盾,即若要流场均匀则加速段长;若希望加速段短,则会加速过快而出现过膨胀现象。目前,实验研究不能给出可供设计用的一般规律。通过分析,本文试图找出其规律。1.加速段开闭比的分布规律 喷管的扩张段和跨音速实验段的加速段均可将音速气流加速到超音速,两种加速方法从结构上看不同,但膨胀加速的机理是相同的。     

无陀螺卫星姿态的二阶插值非线性滤波估计

采用四元数作为姿态描述参数，提出了一种确定无陀螺卫星姿态的新方法，即二阶插值非线性姿态估计算法，它能够利用星敏感器提供的矢量观测信息准确地估计三轴稳定卫星的姿态。这种姿态估计算法的实现非常简单，其运算量与传统的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法相当，但滤波性能却与基于二阶泰勒级数近似得到的非线性姿态估计算法一致。而且，在二阶插值非线性姿态估计算法中，不会遇到由四元数正交约束所造成的协方差阵奇异性问题。     

弹用涡轮喷气发动机火箭橇试验研究

为了研究弹用涡轮喷气发动机动态启动加速过程，开展了发动机火箭橇试验研究。通过火箭橇试验，可掌握导弹发射条件下弹用涡轮喷气发动机启动加速特征，暴露发动机在启动加速方面的设计缺陷。火箭橇试验能够真实的模拟导弹发射条件，它对于弹用涡轮喷气发动机研究具有十分重要的意义。     

BTT导弹自动驾驶仪多变量频域设计方法

本文用多变量频域理论中的逆奈奎斯特阵列法设计某型ＢＴＴ导弹自动驾驶仪，首先建立ＢＴＴ导弹控制系统模型，并在某特征点设计驾驶仪的预补偿器、主控制器和反馈增益阵，而后在最严峻的激励作用下，对设计的驾驶仪进行非线性仿真，结果表明：导弹跟踪性能良好；补偿后俯仰一偏航通道间的耦合作用明显降低。设计方法物理概念清晰，易于工程实现。     

压剪联合载荷作用下复合材料壁板屈曲及后屈曲性能计算与优化方法研究

复合材料壁板被广泛用于航空航天结构,在外部复杂工况下壁板通常会受到面内压剪载荷的联合作用,其屈曲及后屈曲响应直接影响此类结构的极限承载能力。为此,基于改进的Koiter摄动理论,提出一种能够快速精确地开展复合材料壁板非线性屈曲分析的摄动有限元降阶方法,然后计算获得壁板的屈曲/后屈曲性能指标,即非线性屈曲载荷、后屈曲承载刚度以及承载刚度残余系数,最后将摄动降阶方法嵌套到复合材料铺层优化的分析流程中,获得压剪联合载荷下各种屈曲/后屈曲性能指标的最优铺层信息。数值算例验证了所提出方法的高效性和有效性。     

无人机系统的仿真建模研究

在对无人机系统概念分析的基础上，通过对无人机系统中各个子系统工作原理的分析，对其遥控遥测子系统中的通讯系统部分进行了数学建模，结合无人机本体的动力学模型，建立了其内外环飞行控制系统的数学模型，并进行了一个无人机空中徘徊待机对地压制攻击任务的仿真计算，结果表明，所建立的数学模型可以满足战术任务的要求。     

化学镀SiC/Ni-P功能梯度材料工艺、组织及性能

通过对化学镀Ｎｉ－ Ｐ－ ＳｉＣ复合镀层的研究,找到了制备ＳｉＣ／Ｎｉ－ Ｐ 功能梯度材料（ＦＧＭ） 的工艺方法。并采用光学显微镜、电子探针分析仪及热震试验等方法和手段对功能梯度材料的组织、形貌、成分与镀层结合力进行了研究。结果表明,功能梯度材料中ＳｉＣ微粒以弥散状态沿镀层厚度方向呈梯度分布,无团聚结块现象,材料致密,组织细小。功能梯度材料较单层Ｎｉ－ Ｐ－ ＳｉＣ复合镀层以及Ｎｉ－ Ｐ／Ｎｉ－ Ｐ－ ＳｉＣ 双层镀层具有更好的结合强度。     

Feature selection for high-dimensional data in astronomy

With an exponentially increasing amount of astronomical data, the complexity and dimension of astronomical data are likewise growing rapidly. Extracting information from such data becomes a critical and challenging problem. For example, some algorithms can only be employed in the low-dimensional spaces, so feature selection and feature extraction become important topics. Here we describe the difference between feature selection and feature extraction methods, and introduce the taxonomy of feature selection methods as well as the characteristics of each method. We present a case study comparing the performance and computational cost of different feature selection methods. For the filter method, ReliefF and fisher filter are adopted; for the wrapper method, improved CHAID, linear discriminant analysis (LDA), Naive Bayes (NB) and C4.5 are taken as learners. Applied on the sample, the result indicates that from the viewpoints of computational cost the filter method is superior to the wrapper method. Moreover, different learning algorithms combined with appropriate feature selection methods may arrive at better performance.