参考阵元可自适应调整的阵列天线抗干扰方法

针对导航接收机抗干扰阵列天线在某些干扰来向存在抗干扰效果减弱的问题,建立了基于功率倒置算法的阵列信号处理模型,提出一种参考阵元可自适应调整的阵列天线抗干扰方法.以四阵元均匀圆阵为例进行了仿真验证,仿真结果表明,相比于参考阵元固定的功率倒置算法,此方法能够很好地解决部分干扰来向抗干扰效果减弱的问题.     

浅议精密惯性产品制造中的增材制造

惯性技术已经成为国防及国民经济建设各行业中运动信息感知测量的核心技术.但是制造环节却成为制约其精度提高、性能改善、效率提高、成本降低的“黑障”,困扰着惯性技术再进步的步伐.刚刚兴起却迅猛发展的三维数字化增材制造(3D打印)技术彻底颠覆了传统制造,从装备到工艺、从材料到设计的理念,对制造业形成了革命性的冲击.以惯性技术产品三维数字化增材制造为目标,详细叙述了三维数字化增材制造的概念,国内外发展现状和其在精密惯性技术产品制造中的可能性、可行性和推动惯性技术产品制造变革的价值;并根据近几年对三维数字化增材制造的一些学习认知、实践感悟,提出了一些三维数字化增材制造在精密惯性技术产品制造中应用的粗浅看法和思路,以求共进.     

耐高温永磁电机发展现状与关键技术

航天的应用背景对电机提出了耐高温稳定运行的要求.高温、低温、真空等航天恶劣环境给电机系统带来新的问题,电机内部电磁场、流体场、温度场、应力场之间的耦合问题突出,材料及器件特性发生非线性变化,电机损耗、温升分析难度增大,驱动与控制策略复杂.简要介绍了航天用电机的特点,同时详细分析了耐高温电机的国内外发展现状和耐高温永磁电机的关键技术.     

高速DQPSK解调器的算法及实现

介绍了一种高速四相差分相移键控(DQPSK)解调器的算法。该方法基于锁相环原理，并采用了现场可编程逻辑门阵列(FPGA)芯片进行载波恢复、差分解码、时钟恢复和判锁等，其设计与实现不仅方便，而且可靠性高。     

基于Volterra级数的非线性非定常气动力降阶模型

发展了一种基于Volterra级数的非线性非定常气动力降阶模型。着重探讨了基于CFD／CSD耦合计算的Volterra核辨识方法。CFD／CSD耦合计算采用了一种简单的动网格快速生成方法，气动网格与结构网格节点间的物理信息交换采用一种改进的CVT方法。通过与CFD／CSD直接计算的结果对比，表明非定常气动力Volterra级数模型是一种效率高、精度好、能描述非线性、便于使用的降阶模型，特别适用于预测结构做非定常运动下的非定常气动力。     

基于线性特征的中分辨率航天遥感器MTF在轨评价及其在图像恢复中的应用

文章在简要介绍遥感器在轨MTF评测值在遥感图像处理中的意义基础上，分析了中分辨率遥感卫星成像过程MTF在轨测试的各种方法的适用性、算法和具体指标要求，提出了适合于中分辨率遥感卫星成像过程MTF的在轨评价方法，并剖析了遥感卫星成像过程中影响MTF的多种因素；最终以CBERS-02星CCD图像为对象进行了试验，并有效运用于图像恢复。     

中心进气旋转射流冲压燃烧室湍流流动数值模拟

采用Reynolds应力方程模型及涡耗散燃烧模型,对头部进气式固体火箭冲压发动机二次燃烧二维轴对称反应流场进行了数值模拟,研究了空气射流和燃气射流无旋、同向旋转和反向旋转3种进气方式对二次燃烧的影响。研究结果表明,当空气射流和燃气射流以有旋状态进入补燃室时,燃料与空气的混合速度变快,化学反应更快,燃烧也更为充分。     

干涉SAR图像的降噪方法分析

在分别实现复数均值滤波、圆周期均值滤波、圆周期中值滤波3种降噪算法的基础上,分析了各种算法的计算量,给出了降噪效果。为了在计算量与降噪效果之间取得最优的平衡点,提出了一种新的降噪思路——二次或多次复合降噪,该算法可以综合几种降噪方法的优点,在计算量增加不大的情况下,较好地保持了边缘信息,降低相位不确定度的效果显著。基于计算机仿真,设置地面场景验证了新算法的降噪效果,同时以ERS-1／2真实数据验证了新算法的有效性。     

非线性相对运动的飞行器碰撞概率研究

发展了一种非线性相对运动情况下的飞行器碰撞概率描述和计算方法。采用拟最大瞬时碰撞概率和总碰撞概率两个主要指标来定量描述飞行器碰撞的危险性，并针对这两个指标发展了相应的计算方法。对于拟最大瞬时碰撞概率的计算，首先需要在相对轨迹上寻找最小相对距离或最大概率密度的点，然后在这个点上计算拟最大瞬时碰撞概率。对于总碰撞概率的计算，由于总碰撞概率的增量可以表示成一个时间的函数，因此总碰撞概率的计算就是一个在时间域上的积分。所建立的这种描述和计算方法适用于相对速度和误差协方差矩阵随时间任意变化的情况。数值算例表明所提出的指标比单纯采用总碰撞概率能够更好的描述飞行器的碰撞危险性，并且碰撞概率的计算方法和线性相对运动情况下的计算方法是兼容的。     

基于Boosting的模糊分类规则集成学习及应用

由于难于获得先验知识,样本可分性差,辐射源识别很难达到很高的识别率。结合AdaBoost算法和遗传算法,提出了一种模糊分类规则的迭代学习方法。在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类和拒识的样本。在规则学习的适应度函数中考虑训练实例的分布,使模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,改善了模糊分类规则的整体识别能力。辐射源识别实验结果表明,该方法具有良好的分类识别性能。