一种新的卫星通信系统中的载波频率同步技术

针对卫星通信中传统载波频偏估计算法精度低的问题,提出一种新的频偏估计方法。该方法首先利用传统方法在解调前端进行初始频偏估计,然后充分利用译码信息对残留频偏进行进一步估计和补偿。仿真结果表明,该方法可有效抑制传统频偏估计方法带来的残留频偏的波动,减少残留频偏对系统性能的影响,提高了系统译码性能,降低了解调门限,在不占用系统频带的同时,提高了系统功率利用率。     

Response of Hainan GPS ionospheric scintillations to the different strong magnetic storm conditions

Using the GPS ionospheric scintillation data at Hainan station (19.5°N, 109.1°E) in the eastern Asia equatorial regions and relevant ionospheric and geomagnetic data from July 2003 to June 2005, we investigate the response of L-band ionospheric scintillation activity over this region to different strong magnetic storm conditions (Dst < −100 nT) during the descending phase of the solar cycle. These strong storms and corresponding scintillations mainly took place in winter and summer seasons. When the main phase developed rapidly and reached the maximum near 20–21 LT (LT = UT + 8) after sunset, scintillations might occur in the following recovery phase. When the main phase maximum occurred shortly after midnight near 01–02 LT, following the strong scintillations in the pre-midnight main phase, scintillations might also occur in the post-midnight recovery phase. When the main phase maximum took place after 03 LT to the early morning hours no any scintillation could be observed in the latter of the night. Moreover, when the main phase maximum occurred during the daytime hours, scintillations could also hardly be observed in the following nighttime recovery phase, which might last until the end of recovery phase. Occasionally, scintillations also took place in the initial phase of the storm. During those scintillations associated with the nighttime magnetic storms, the height of F layer base (h’F) was evidently increased. However, the increase of F layer base height does not always cause the occurrence of scintillations, which indicates the complex interaction of various disturbance processes in ionosphere and thermosphere systems during the storms.     

基于大脑情感学习模型的转台伺服系统设计

提出了基于大脑情感学习(Brain Emotional Learning,BEL)模型的高精度转台伺服系统智能控制方案。BEL模型是一种模拟哺乳动物大脑情感学习过程的仿生计算模型。设计了融合系统跟踪误差、控制输入等信息的BEL智能控制结构,通过选取不同的感官输入信号可获得不同的控制结构,采用联想学习方法在线学习BEL模型内部的节点权值来调节控制器参数,从而实现转台伺服系统的自适应跟踪控制。仿真和实验结果均表明,BEL智能控制器学习能力强,能抑制摩擦等非线性干扰因素,在实时控制系统中表现出较好的稳定性和较高的跟踪性能。     

基于模板数据库的工程CAD拓扑建模方法

应用模板数据库的方法,进行工程CAD管网拓扑建模.通过将工程对象抽象为很多具有各自特征的拓扑结构模板,建立拓扑模板数据库.在模板数据库基础上设计了一种松耦合的3层体系结构的工程CAD管网建模系统.此体系结构包括:用户层、库管理层、数据层.库管理层能够对拓扑模板进行方便快捷的管理、扩展,从而可以高效地建立和维护管网模型的拓扑结构;数据层提供统一的数据接口,使得不同领域之间可以共享拓扑模板数据.系统的层次结构分明,系统模块之间的依赖关系低,并且易于实现.采用本系统能够大大提高管网模型的建模效率和兼容性.     

温度场中柔性臂超谐共振及复杂运动分析

通过Garlerkin方法建立了考虑阻尼、材料非线性、温度变化和轴向激励的柔性臂系统动力学微分方程.分析了系统存在同、异宿轨道及周期轨道的充分必要条件,通过Hamilton函数得到了对应的参数方程表达式.根据非线性振动的多尺度法,得到了系统在3次超谐共振情况下的一次近似解及其定常解,揭示了系统内各参数之间的关系.对得到的微分方程进行数值计算,分析柔性臂系统参数对纵向振动响应曲线的影响.结果表明,材料非线性和温度变化对系统纵向振动的影响不可忽略;在一定参数条件下,系统有发生复杂非线性运动的可能.为了有效的控制柔性臂的振动,应合理选取系统的物理参数,避免其处于混沌运动状态.     

MEMS陀螺仪随机误差滤波

针对微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小.     

爬壁蠕虫机器人构型初探

根据松毛虫和尺蠖蠕动前行的特点以及仿生学原理,基于模块化思路分别提出了松毛虫和尺蠖爬壁机器人运动学构型.针对两种模型,讨论比较了它们的安全性和可用步态.通过分析松毛虫的蠕动步态和尺蠖步态,发现基于全主动关节驱动的松毛虫模型中存在冗余驱动问题.但由于松毛虫模型具有更多的可用步态,因此比尺蠖模型具有更高的安全性.这两种模型的样机由若干吸附模块和关节模块构成,以验证两种蠕虫机器人的爬壁能力.试验表明由于松毛虫机器人运动时存在冗余驱动,导致吸盘出现侧滑力,同时验证了尺蠖机器人在竖直壁面上的爬壁能力.为了进一步改进尺蠖机器人的吸附能力,采用了一种非对称的运动步态.     

飞翼布局作战飞机起降特性分析

飞翼布局作战飞机采取新型操纵面,且取消了常规的用于起降增升的襟翼装置,研究了该特殊构型飞机起降飞行的操纵新机理.以一种飞翼布局飞机为例,根据风洞试验的结果比较了典型的飞翼与常规布局作战飞机低速气动特性的差异;进而计算了其起降性能,并与典型常规布局作战飞机F-16进行了对比分析.结果表明,由于全翼面的布局设计,飞翼飞机具有翼载荷低的特点,使其更容易满足起降性能的要求.研究结果对飞翼布局作战飞机的设计和性能评估具有重要的参考价值.     

无人作战飞机对地攻击效费比分析

UCAV(Uninhabited Combat Aerial Vehicle)具有高隐身、高机动、不涉及飞行员以及全寿命周期费用低等特点.针对UCAV的特点,应用适应现代作战飞机效费比分析的方法和手段,仿真计算了UCAV的隐身、作战半径、机动能力以及武器装载等主要设计参数与对地攻击效能的关系,计算了UCAV主要设计参数与全寿命周期费用的关系,研究了未来UCAV同有人作战飞机及巡航导弹在面临相同的威胁环境、执行相同的对地攻击任务时的效费比情况,并对UCAV在未来作战中的地位进行了分析.研究表明,UCAV在执行对有防空系统保护的敌重要目标进行攻击的任务时,综合效费比高于巡航导弹和有人隐身飞机.     

基于遗传算法的设备布置优化算法

对设备布置问题,建立了多目标优化数学模型.为弥补当前的现场布置遗传算法在变异阶段的不足,将最优个体变异与随机变异相结合,设计了组合变异策略:首先变异最优个体,如果变异出更优的个体,则用新个体替换当前种群的最差个体;如果最优个体变异不成功,则随机选择一个个体执行随机变异.据此,提出了一种改进的遗传算法用于求解设备布置问题.仿真实验证明了组合变异策略能够在明显较短的时间内,取得与随机变异相当的最优布置结果.对比分析进一步验证了该算法的有效性.