先进旋涡燃烧室冷态流动的数值模拟

为确定先进旋涡燃烧室(AVC)前后钝体的最佳结构参数,对不同钝体结构参数下燃烧室冷态流动进行了数值模拟,结果表明:当B2/B1=0.7,L/B1=0.8时,凹腔内旋涡最为稳定对称,且此时燃烧室总压损失较小。在确定的最佳钝体结构参数下,研究了来流速度对燃烧室流场的影响,结果表明:总压损失系数随着来流速度的增大而增大,总压损失变化幅度远远超过来流速度变化幅度,AVC凹腔作用在高速来流条件下依然适用。     

片上系统测试数据压缩的优化型FDR编码机制(英文)

测试数据压缩是片上系统(System-on-chip,SoC)测试中的关键问题之一,用于有效地减少测试数据总量。本文提出了一种新颖的变长-变长压缩编码,称为AFDR(Advanced frequency-directed run-length)编码。它同时对0游程和1游程进行编码,并对等长游程赋以相同的编码,优化了仅仅考虑0游程的FDR(Frequency-directed run-length)码。此外,对游程长度为2的数据(即00和11)进行特殊处理,进一步地提高了压缩比。ISCAS89标准电路下的实验结果表明,AFDR编码的压缩效果明显优于FDR编码以及同类型的其他编码。     

极性采样倒相编码数字脉冲压缩处理器的检测性能

本文阐述了极性采样倒相编码数字脉冲压缩处理器的非参量恒虚警率(CFAR)特性。这种处理器实质上是简化的Dicke-fix,也是窄带信号的符号检测器。确定了高斯和非高斯噪声中的检测性能。说明了这种处理器相对于非相干匹配滤波器的信噪比损失随码长增加而减小;在高斯噪声中的渐近损失为1.96dB;在Weibull噪声中的损失随Weibull分布形状参数减小而减小,甚至可转为得益。     

一种合成孔径雷达回波模拟器校准方法研究CSCD

针对目前合成孔径雷达回波模拟器图像校准方法存在的诸多不足,介绍了一种测量图像参数的方法。根据此方法建立的合成孔径雷达回波模拟器图像校准装置,可以通过对数据的正交解调、脉冲压缩、成像算法以及滤波等处理方法,实现合成孔径雷达回波的成像及校准。     

超低信噪比调频连续波引信信号小周期态 Duffing振子检测

针对超低信噪比（SNR）下调频连续波（FWCW）引信信号难以检测的问题,结合Duffing振子特性和可停振动系统理论,建立了小周期态Duffing振子检测系统。该系统能够克服传统Duffing振子强参考信号检测的固有缺陷,扩展单个Duffing振子的信号频率检测范围,并降低算法复杂度。在此基础上,分析Duffing振子相轨迹特性,提出了基于小周期态Duffing振子的调频连续波引信信号检测方法。实验结果表明,小周期态Duffing振子检测方法在-30 dB的超低信噪比下对真实调频引信辐射信号的平均检测误差小于1%,验证了本文方法的有效性。      

极化通道扩展和盲源分离联合抗移频干扰技术

多次移频干扰是一种有效的对抗线性调频(LFM)脉冲压缩雷达的相干干扰样式,应用于自卫式干扰时,能够形成多个超前和滞后分布的假目标。提出利用盲源分离(BSS)的方法来分离回波和干扰信号,并通过频率补偿实现对干扰的抑制。首先分析了利用正交极化辅助天线扩展接收通道的可行性,其次建立了通道扩展后的雷达接收信号模型,讨论了回波与干扰信号的可分离性,最后研究了基于最大信噪比盲源分离和频率补偿的干扰抑制方法,并讨论了干扰机附加噪声对抗干扰效果的影响。仿真结果表明本文提出的方法在干信比为20 d B时,仍可以有效地从回波和干扰混叠信号中提取出目标回波信号,从而实现对主瓣移频干扰的对抗。     

蒸汽压缩式制冷系统在航空中的应用

通过对空气压缩式、蒸汽压缩式、热电制冷3种制冷系统的比较,提出蒸汽压缩式制冷系统是最适合应用于制冷量需求较大的航空电子设备,并着重介绍了蒸汽压缩式制冷系统的工作原理、关键技术及其优越性。     

树/栅格波形压缩系统的设计方法

本文介绍一种用于低比特率(1比特/样本)的波形压缩系统的设计方法。根据树/栅格编码原理,着重探讨了寻求最优字母表的迭代原理。根据计算机模拟结果,得出了对无记忆信源、相关信源的压缩性能,从而证明了:向量量化压缩方法比传统的预测变换压缩算法有独到的优越性。     

遥感图像受控有失真压缩技术研究

在测绘遥感领域, 对图像的像质要求较为严格, 但即便如此, 遥感图像数据中仍然含有噪声, 从而有损压缩是可行的。文章在遥感图像信噪分析的基础上, 提出了一种遥感图像受控有失真压缩技术。首先分析了遥感图像有失真压缩的可行性; 然后应用小波的良好变焦性能, 对遥感图像施行2层2维小波的塔式分解; 对低频子图进行精细量化,对高频子图进行从粗到精的量化; 最后, 考察不同的高频量化器对遥感图像的压缩倍率和恢复图像像质的影响。     

基于压缩感知的DSSS信号双阶段捕获方法

针对直接序列扩频(DSSS,Direct Sequence Spread Spectrum)信号的捕获性能与硬件消耗或计算复杂度的相互制约问题,基于压缩感知理论,提出了一种双阶段压缩捕获方法,第1阶段进行快速粗捕获,第2阶段在第1阶段基础上实现精确捕获.首先研究DSSS信号的相关域稀疏性,构造了稀疏变换矩阵;然后利用确定性沃尔什-阿达马矩阵,分别构造了2个阶段压缩测量矩阵及其检测算法;最后从检测概率和平均捕获时间两方面对提出算法的捕获性能进行了理论分析,并用蒙特卡罗法进行了验证.理论分析和仿真实验表明,该方法能够在显著降低相关次数的前提下,达到传统基于并行相关方法的捕获性能水平.