基于PIV速度场测量的压强梯度计算

介绍了基于PIV速度场测量结果计算压强梯度的基本原理和3种不同的计算方法,并通过对流高斯涡模型系统研究了离散格式选取、PIV参数设置和流场特征等对压强梯度计算的影响.结果表明:PIV速度测量的精度是压强梯度计算的关键性影响因素,1%噪声对结果的影响比其他过程高约2个数量级;时间分辨率和空间分辨率的设置并非越高越好,而是有个合适的中间值;拉格朗日方法在大多数情况下优于欧拉方法,但当流动结构较复杂时性能较差,应根据流动类型和流场特征合理选取压强梯度计算方法.      

基于遥测数据的无人机气动参数辨识方法研究

针对无人机在高空低速飞行时易受风场影响及在数据分析时遥测数据不完备的问题,进行了气动参数辨识方法研究,提出了基于空速管平面矢量三角形的风场估计方法及基于风场信息修正的气动角估计方法。以某型无人机为例,对遥测数据进行了充分分析与信息综合,运用逐步回归方法进行了纵向气动参数辨识,并进行了实验验证。结果表明,模型计算结果与实测数据吻合较好,说明所提方法有效。考虑到辨识模型的数学本质,该方法对其他固定翼无人机同样适用。     

一种基于多调制技术的自适应多速率数字通信系统

数字通信系统的信道状况多变。采用自适应多速率技术,根据信道状况选择合适的信息传输速率进行数据传输,可以提高信道利用率和减少误码率。文章利用多元调制中符号速率与比特速率的倍数关系,通过对多元调制方式的切换,实现了自适应多速率的数据传输。不同的调制方式对信道状况有不同的要求,所以文中分析了几种实用的信噪比估计方法,同时为实现调制方式的可靠切换设计了工作流程,并最终在硬件平台上实现了多调制切换和自适应多速率数据传输。     

依概率P修如新的贮存可靠性模型及其参数估计

对于一类长期贮存，一次使用的产品，通常保持其高可靠性的办法是对其周期检修。基于指数分布给出一个依概率P维修如新、周期检测期间贮存失效率增大的贮存可靠性模型，用最小二乘法对模型参数进行了估计。最后，给出一个应用实例演示了模型的有效性。     

卫星时分多址信号高精度快速时频差联合估计方法

针对传统时频差估计方法对时分多址(TDMA)信号进行参数估计时会出现不同用户相互影响、估计精度差,以及计算复杂度高不利于系统实时信号处理等问题,文章提出一种高精度快速时频差联合估计方法.首先,基于循环平稳特征对主站接收数据进行信号检测;然后,基于小波阈值去噪和短时电平和进行TDMA信号时隙分离;在此基础上,基于不同调制信号特征参数设计多级分类器,对每个分离的信号时隙进行调制样式判别,进而分选不同用户对应的信号时隙;接着,利用主站分选的各个用户信号分别与辅站信号进行时频差粗值估计;根据粗时频差估计值减小细化时差搜索范围,以获取精细时频差估计值;最后,利用二阶曲面拟合方法进一步提升参数估计精度.仿真结果表明:文章所提方法能够有效实现TDMA信号高精度快速时频差联合估计,可为后续卫星频谱感知体系的建设提供理论支撑.     

基于SURE准则的参数自适应InSAR相位非局部滤波

干涉相位滤波是干涉合成孔径雷达(InSAR)处理中的关键步骤,然而传统滤波方法难以兼顾噪声抑制和细节保持的效果,故提出了一种改进的非局部滤波器。滤波参数由Stein无偏风险估计(SURE)准则自适应地选择,在有效降低InSAR相位噪声的同时,保留干涉条纹细节和城市建筑的边缘。通过在仿真数据和TanDEM-X实测数据上分别进行实验,并与传统滤波方法对比分析,验证所提出方法的有效性。     

单天基平台测向的空间非合作目标跟踪

针对仅含角度测量信息的单个天基平台可观测性较弱的问题,提出了一种含脉冲机动检测的空间非合作目标跟踪算法,并设计了非合作目标实时跟踪数据处理流程.该算法利用抗差估计技术和UKF（Unscented Kalman Filter,无迹卡尔曼滤波）算法构造目标跟踪滤波器,并综合残差多项式拟合和新息分布特征等方法实现目标机动检测,在天基平台观测信息类型有限和观测几何较差的情况下,可以同时排除孤立野值和成片测量野值的影响,实现非合作机动目标的连续稳定跟踪.数值实验验证了算法的可行性和有效性,也表明了跟踪精度和可靠性与测量精度密切相关.     

一种基于机动辨识预测的空空导弹导引律

现有的空空导弹导引头在有噪声和干扰的环境下获得目标精确信息存在时间延迟,且新一代目标的机动能力更强,不对导弹加以补偿会造成较大脱靶量,所以需对目标状态有效预测。针对新一代目标规避空空导弹常用的大机动模式,为满足新一代空空导弹发展需求,设计了一种新型复合导引律。从目标自身出发,研究高机动目标规避导弹采用的典型机动形式,对机动轨迹进行离线建模,构建具有扩展能力的目标机动模型库。设计自适应滤波器对测量噪声进行降噪。同时,利用模型库设计了机动辨识预测器,对目标实际机动进行在线辨识。基于在线辨识的结果对目标机动进行预测,并对时间延迟进行补偿和修正,实现对高机动目标的精确打击。仿真结果表明:该方法对不同类型的机动目标均有较高的预测精度和命中精度。     

电离层顶部电子含量对GNSS电离层层析的影响分析

卫星信号射线上的总电子含量(slant total electron content, STEC)是像素基全球卫星导航系统电离层层析(computerized ionospheric tomography, CIT)建模的必要数据来源，但电离层层析通常忽略1 000 km以上的顶部电子含量，为弄清这部分电子含量对层析结果的影响，利用NeQuick2模型计算站星视线上的STEC与其在电离层区域内的STEC比值来改正原始数据，并分别利用改正前后的STEC进行电离层层析。结果显示，电离层顶部电子含量占比约为10%，白天占比略大于黑夜，与测高仪站的数据相比，改正后的均方根值比改正前提高了20%以上；与Swarm卫星提供的电子剖面数据对比，改正后的层析结果精度较改正前提升了19.6%左右，且该方法受地磁扰动影响较为明显。总的来说，利用CIT进行小尺度电离层探测，可较直观地看出，顶部电子含量对层析结果的影响较大，需要采取相应手段予以剔除。     

基于DCT-CS的脉冲星周期超快速估计方法

受快速傅里叶变换（fast Fourier transform，FFT）的影响，基于FFT和压缩感知（compressive sensing, CS）的脉冲星周期快速估计算法的计算量大。为进一步减小计算量并提高计算精度，利用离散余弦变换（discrete cosine transform，DCT)取代FFT，提出了一种基于DCT-CS的脉冲星周期超快速估计算法。在该方法中，利用DCT提取脉冲星信号的低频部分构建低频DCT矩阵；构建畸变轮廓字典并获取累积轮廓；提出了利用最大值超分辨率稀疏恢复估计脉冲星周期的方法。仿真结果表明，DCT-CS的脉冲星周期估计精度达到了3.82×10-12 s，计算时间达到了9.31 ms。与FFT-CS相比，周期估计精度提高了约16%，计算时间缩短了约37.5%，实现了实时高精度的脉冲星周期估计。