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171.
文章提出并验证了一种可以预测被天线接收的金属接触无源互调(passive intermodulation,PIM)幅值的仿真方法。把辐射场中的金属接触界面设置为非线性电流源离散端口,以该非线性电流源作为激励源通过CST场仿真能够获取天线接收端口的PIM响应。通过少量PIM测试结果可以仿真提取待测样(device under test, DUT)的非线性参数,进而仿真预测DUT在辐射场中任意位置的PIM响应。针对铝合金金属接触DUT,首先采用方同轴缝隙天线测试辐射场中某一位置的三阶PIM(third-order passive intermodulation, PIM3)幅值,其次基于场仿真提取了非线性电流源的三阶非线性参数,最后利用确定的非线性电流源仿真预测辐射中不同位置处的PIM3响应,仿真评估和实验测试结果一致。文章为辐射场复杂场景中金属接触PIM的评估及其非线性参数的提取提供了一种可靠且方便的途径。 相似文献
172.
173.
对于多先进战机协同作战资源调度问题,需综合考虑先进战机的攻击能力和防御能力,以作战收益最大和代价最小为目标,给出最优资源调度方案,从而实现作战效能的最大化。本文针对资源调度问题中存在的先进战机间相互不信任进而导致作战效能降低的问题,提出了基于区块链的多先进战机协同作战资源调度框架,并基于智能合约建立了多先进战机协同作战资源调度数学模型,同时利用改进遗传算法进行求解。仿真结果表明,基于区块链的多先进战机协同作战资源自适应调度方法在保证先进战机间相互完全信任的基础上,确保了战场信息交互的安全性和可靠性,间接提升了作战效能。 相似文献
174.
空间DSP信息处理系统存储器SEU加固技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
当前以高性能DSP为核心的信息处理系统被广泛应用于空间飞行器电子系统 中。DSP系统为实现大数据量信息处理,通常需要扩展其外部存储器。而存储器件在空间应 用中容易发生单粒子翻转(SEU:Single Event Upset),使得存储器件中数据发生改变, 从而导致系统计算结果错误,甚至可能导致系统功能失效。在介绍信息处理系统存储器件SE U机理的基础上,针对DSP信息处理系统存储器的结构特点,提出了一种基于“反熔丝型PROM +TMR加固设计FLASH+EDAC加固设计SRAM”结构的存储器SEU加固设计方案,并进行了原型实 现。实验分析表明该设计具有较好的抗SEU性能和较强的实时性,可以为同类型的空间信息 处理系统设计提供参考。
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175.
文章通过对桂林市环境污染投诉管理现状的具体分析,开发建设桂林市12369环保投诉受理系统.系统通过对污染投诉进行分类逐个跟踪及处理的过程和处理的结果过程中产生的信息进行统一管理,为环境管理部门提供一个功能完备的网络化污染投诉数据管理与综合分析应用平台.解决环境投诉管理过程中手工操作繁杂、业务量大、信息查询不便、统计困难等问题,以便及时掌握桂林市各种污染投诉的状况,为各有关部门和领导决策及时提供有力的支持和服务.系统基于B/S模式,采用ASP和MS SQLServer2000数据库结构化开发的应用系统. 相似文献
176.
二次电子发射系数(secondary electron yield,SEY)的抑制对提高空间大功率微波部件的微放电阈值、降低粒子加速器发生电子云效应的风险等具有重要意义。针对现有圆柱形柱状阵列SEY抑制方法,未考虑实际加工工艺可能导致柱体形貌偏差,进而影响SEY抑制效应的问题,结合二次电子发射唯象概率模型和电子运动轨迹射线追踪法,研究了圆形、方形、圆锥形、截断圆锥形、方锥形、沙漏形及螺纹形柱状阵列的SEY。模拟结果表明:与理想圆柱形柱状阵列相比,方形、方锥形、螺纹形柱状阵列的SEY抑制效应与圆柱阵列基本相同(差异小于~6%),而其余几种形状的柱状阵列的SEY抑制效应略逊于理想圆柱阵列。因此,从SEY抑制效应角度看,圆柱形柱状阵列具有较好的工艺容差性能。研究结果为柱状阵列结构在SEY抑制领域的工程化研究与应用提供了参考。 相似文献
177.
178.
179.
利用固体火箭发动机离心试验方法,研究了低燃速(4 mm/s,4 MPa)、高铝粉含量的HTPB复合推进剂在过载情况下的燃烧加速度敏感性。试验分2组进行,第1组试验发动机平均工作压强为4 MPa,第2组为12 MPa,分别在0、5gn、8gn、15gn离心加速度条件下进行试验。通过对试验机理和试验数据分析发现,此类HTPB复合推进剂的燃速对过载加速度非常敏感。在较低加速度情况下,垂直于加速度的燃面处燃速出现了增加;同一压强(4 MPa)下,在0~15gn范围内,燃速与加速度近似呈线性关系。 相似文献
180.
为解决目标数未知或随时间变化时模糊观测的多目标跟踪问题,将多目标状态和模糊 观测数据表示为随机集形式,利用模糊观测的似然函数融合模糊数据,建立了模糊观测的概 率假设密度(probability hypothesis density,PHD)粒子滤波方法。这种方法首先利用 粒子滤波预测和更新随机集的PHD,然后估计目标数N,最后找出N个PHD最大的点就 是多目标的状态估计。在相同的仿真环境中,用这种方法与用重心去模糊器进行去模糊处理 后的观测数据同时跟踪目标数变化情况下的多目标,并进行了比较,结果表明,模糊观测多 目标跟踪的PHD粒子滤波能稳健跟踪目标数未知或随时间变化时的目标状态和目标数,性能 好于去模糊情况。 相似文献