深空大规模天线组阵布局设计

针对深空测控通信背景下大规模组阵的天线布局优化问题,给出了优化目标(即单元波束内合成波束附近的旁瓣最小化)以及优化边界条件(包括天线数、天线口径、工作频段、最小间距和最大布局范围等),并在此基础上建立了优化模型,理论分析表明,布局优化后的归一化旁瓣峰值比布局随机化的归一化旁瓣峰值低lnN/N(N为天线数)。最后基于梯度优化算法给出具体的优化流程并进行了仿真,仿真结果表明,在给出的优化边界条件下,优化后的合成波束方向图旁瓣峰值降到约-10dB,与理论分析结果基本一致。     

一种快速航空图像去雾算法

 基于暗元先验规律的图像去雾算法去雾效果较好,但在进行介质透射率估计时会造成图像中出现方块效应,所以需要进行图像抠图处理。而图像抠图计算复杂度非常高,使得图像去雾时间消耗很大。本文提出一种快速图像去雾算法,使用Kuwahara边缘-角点保持滤波器对大气散射光进行估计,并对所采用的Kuwahara滤波器进行改进。通过增加子块的数目以及进行局部加权等,提高边缘保留效果,抑制方块效应,从而获得较为准确的介质透射率。实验结果表明本文算法时间复杂度低,图像去雾效果好。     

可编程有限频率传输零点模拟滤波器设计

通过对理想低阶滤波器特性的研究,提出了采用可编程模拟器件设计具有有限频率传输零点的二阶有源滤波器的新方法,该方法设计的滤波器参数可由嵌入计算机实时计算并更新,文章中给出了模拟电路的参数及其特性曲线.     

组合叶栅的实验研究(一)

首次提出了用于可逆风机叶片设计的组合叶栅设想及其评价准则，并对组合叶栅进行了叶栅的性能实验，通过实验数据的分析，肯定了组合叶栅设想的可行性，适当地选取叶栅的组合参数B、T，可以使组合叶栅的整体性能得到大幅度的提高，与现有的翼型相比，Cymax^N R,αCymax^N R均有不同程度的提高。     

新闻组服务在远程开放教育中的应用

近年来，多数远程开放教育的提供者，把过多精力和经费投注到了类似“视频点播”、“视音频实时交互”这样一些对设备和带宽要求很高的应用上，而对“新闻组服务”这种简单高效的应用，却关注很少。通过实践体会到，“新闻组服务”在远程开放教育中有很大的使用空间。     

巴特沃兹有源滤波器设计中的灵敏度分析

通过对两种巴特沃兹有源滤波器设计方案的灵敏度分析,仿真了电路元件参数灵敏度随 Q 因数的变化规律,从而介绍了一种利用灵敏度分析比较网络设计方案优劣的方法。     

新一代数据采集器模拟量采集插件设计技术

数据采集器是飞行试验关键的测试设备,它的性能与现代飞机飞行试验有很大的关系.为满足现代飞机设计定型的需求,新一代数据采集器设计大量采用了FPGA和DSP器件,大大提高了采集器测量参数的采样率、通道数、测量参数类型和使用的灵活性.本文介绍的新一代采集器模拟量采集卡设计技术,用数字信号处理技术来实现信号的放大、滤波及偏置修正,并提供了对采集卡各个部分进行设计的理论依据.     

一种减少失速保护虚警率的混合滤波方法

针对飞机失速保护设计过程中易出现虚警的情况,提出一种基于FIR和传统滤波器相结合的混合滤波方法。结合飞机本体的运动特征,对参与失速保护逻辑运算的两个重要参数,即侧向加速度和迎角信号进行频率分析,基于信号的特征设计混合滤波器,然后采用Simulink滤波工具箱设计滤波器对信号进行滤波处理。仿真结果表明该方法能够减少虚警率的发生,特别是大背景噪声下的虚警率能够得到较好抑制,验证了滤波器设计正确性,从而提高失速保护功能对适航条款符合性。该滤波器设计方法,不但可以有效解决本文提到的问题,对于其他涉及信号处理的系统设计同样具有借鉴意义。     

绕圆头回转体通气空化流型的实验研究

为了深入了解通气空化流动现象,利用高速全流场显示技术,对绕圆头回转体通气空化流型进行实验研究。结果表明,重力效应和通气量对通气空化的多相流流型起主要作用。定义了弗洛德数和通气率两个无量纲数,将绕圆头回转体通气空化分为5种多相流流型,即透明空泡、透明气弹、透明分层、水气混合以及半透明水气混合。流动参数对流型的影响分为2个阶段,即重力起主要作用阶段和重力效应不明显阶段。在重力起主要作用阶段,通气率一定时,随着弗洛德数的增大,附着弹体的空泡倾斜程度变小,弹体上表面的断裂空泡转变为贴着弹体壁面的稳定空泡;弗洛德数一定时,随着通气率的增大弹体上表面断裂空泡的尺度不断增大。在重力效应不明显阶段,通气率一定时,随着弗洛德数的增大,雷诺数变大,流场的湍流强度增大,空泡尾流区域水气交换的程度加剧;弗洛德数一定时,随着通气率的增大,通气空化数减小,绕弹体的云雾状空泡逐渐转变为透明空泡。最后,进一步分析了重力影响下透明空泡脱落的非定常过程,以及反向射流作用下云雾状空泡交替脱落的非定常过程。     

Adaptive Gaussian sum squared-root cubature Kalman filter with split-merge scheme for state estimation

The paper deals with state estimation problem of nonlinear non-Gaussian discrete dynamic systems for improvement of accuracy and consistency. An efficient new algorithm called the adaptive Gaussian-sum square-root cubature Kalman filter（AGSSCKF） with a split-merge scheme is proposed. It is developed based on the squared-root extension of newly introduced cubature Kalman filter（SCKF） and is built within a Gaussian-sum framework. Based on the condition that the probability density functions of process noises and initial state are denoted by a Gaussian sum using optimization method, a bank of SCKF are used as the sub-filters to estimate state of system with the corresponding weights respectively, which is adaptively updated. The new algorithm consists of an adaptive splitting and merging procedure according to a proposed split-decision model based on the nonlinearity degree of measurement. The results of two simulation scenarios（one-dimensional state estimation and bearings-only tracking） show that the proposed filter demonstrates comparable performance to the particle filter with significantly reduced computational cost.