基于多假设跟踪的散射点关联和三维重构方法

针对雷达目标在未知视角下一维散射中心关联存在的问题,提出了一种基于散射强度信息辅助的多假设跟踪(MHT)散射点关联方法,采用散射点幅度信息辅助实现对目标散射点的有效关联,对关联后的数据采用序贯因式分解的方法实现了目标的三维重构。仿真实验表明,该方法简单、成像效果稳定,通过对关联过程中的假设更新和管理可有效剔除目标运动过程中产生的虚假散射点,适用于目标在多个姿态下多个散射点的关联和三维重构,具有较高的鲁棒性。      

直/气复合控制导弹的模型预测和自抗扰姿态控制设计

针对直/气复合控制导弹姿态控制系统的特点,提出将非线性模型预测方法与自抗扰控制方法结合的姿态控制策略,设计姿控脉冲发动机阵列点火逻辑,在分析直接侧向力有限约束集的基础上提出直/气复合控制导弹姿态控制系统设计方法。仿真结果表明,所给出的复合控制策略可以有效抑制外部干扰和模型不确定性的影响,显著加快拦截导弹的过载响应速度。     

超临界压力下乳化煤油比定压热容测量

为了准确测量高温高压下乳化煤油的比定压热容,基于能量守恒的量热计理论,搭建了一套流动型比定压热容在线测量系统。系统温度测量范围为301~900K,测量压力可达10MPa。通过去离子水和质量比1:1正辛烷-正庚烷混合物对测量系统进行标定,实验结果与文献值进行比较,最大相对误差小于±1%,相对误差绝对平均值在0.46%以内。在此基础上,对含水质量分数为10%,20%,30%,50%的四种乳化煤油比定压热容进行测量,温度为301~880K,压力为3MPa。实验结果与航空煤油RP-3进行对比,结果表明:相同工况下,乳化煤油比定压热容较大,吸热能力更强,冷却壁温效果更好。该系统的搭建为进一步研究乳化碳氢燃料比定压热容创造了条件。     

动态矩阵预测控制算法在过程控制中的应用研究

一些过程控制系统极其复杂,影响因素多,难以建立精确实用的数学模型,针对这一复杂过程,本文引入动态矩阵预测控制算法,并利用计算机仿真对过程控制系统进行了初步研究和探讨.仿真结果表明,动态矩阵预测控制算法在过程控制领域的应用具有广阔的前景.     

基于弹载遥测图像加密域的可逆信息隐藏算法

针对弹载红外遥测数据下传带宽受限,图像接收端内容受损的问题,基于对称加密系统与差值直方图平移算法提出了加密域可逆信息隐藏算法与红外遥测图像相结合的方案,一方面可以将弹载遥测数据嵌入到红外遥测图像中,另一方面可以对红外遥测图像进行图像加密,保证传输过程中图像内容的安全性。在图像接收端,通过与图像发送端相同的加密密钥与嵌入方案进行图像的无损恢复与嵌入信息的可逆提取。实验结果表明：对于位深度为16,尺寸为128×128的红外遥测图像,利用图像冗余空间可嵌入15000比特左右的二进制数据,且保证了遥测图像与遥测数据的可逆恢复。     

中粘度凝胶状水性颜料型墨水的研究

研制了一种适用于中性笔的黑色水性颜料型凝胶状墨水,经测定其外观、pH值、粘度、表面张力、耐水性、耐热性、干燥性、间歇书写、稳定性等性能均达到国外同类产品标准。     

一种石英振梁加速度计驱动电路的仿真分析

双端固定石英音叉谐振梁是振梁加速度计中的重要力敏传感器,驱动电路与其相配合,实现谐振梁在谐振频率点处的信号输出,进而测量加速度变化.研究中根据谐振梁等效电阻较大的特点,驱动电路采用了能够提供更高增益的双门振荡器方案,并对电路中CMOS反相器用作模拟放大器的用法进行了仿真,同时也分析了电路的自激振荡过程,并指出合适的反馈...     

碳氢燃料变压力过程中传热研究

碳氢燃料广泛应用于再生冷却技术中,为了研究其在不同压力下和压力变化过程中的传热规律,使用内径1mm圆管进行了变压力过程实验。试验参数:冷态流量1g/s,流体出口温度500℃,压力1~4MPa。在不同压力稳态的传热试验中发现了两种类型的传热恶化:亚临界下的膜态沸腾和超临界时的入口层流化。研究了变压力时的传热特性,重点分析了不同换热区域的外壁温动态变化,发现了变压力过程中的壁温非单调特性,在超临界压力下动态变化时的传热弱于稳态的传热。实验中还研究了三种不同升压速率对换热的影响,结果显示压力变化速率对传热影响不大。     

浸渍-提拉法制备WO3薄膜的气敏性能研究

采用溶胶-凝胶方法制备WO3前驱液,利用浸渍-提拉法使其成膜。通过XRD分析了不同热处理温度对WO3晶体结构的影响,通过SEM图观察了不同提拉次数的WO3薄膜形貌。所得WO3薄膜的微观结构和气敏性能随提拉次数不同而有很大差异,提拉1次、2次的样品薄膜不连续,电阻过大,灵敏度无法测量;提拉3次成膜的样品电阻稳定,气敏性能最好,对NO2有很高的灵敏度。     

神经网络数据融合机动目标跟踪算法

利用神经网络方法解决雷达/红外双模制导中的数据融合问题.红外数据经过异步数据融合处理与经过卡尔曼滤波处理后的雷达数据同步,共同作为神经网络的输入,神经网络作为同步融合中心,输出为目标的最优融合估计.研究结果表明这种方法可以在融合中心不知道协方差信息的情况下进行数据融合.