NNSS卫星测量参数求解TEC

论述了应用色散多普勒技术,在求解测站上空大面积TEC的方法中,卫星相对测站径向速度变化对电离层产生的微分多普勒频移的影响,找到了比较好的修正方法,并对若干测量计算结果进行了由定性到定量分析,绘出了测站上空任一点TEC的日变化曲线。      

面向并行模拟机的path-CSA MOS开关模型及评价算法

提出一种新型MOS开关模型,它基于MOS CSA模型,又具有path MOS模型特性。新模型采用了逻辑门一级的Time-mapping事件驱动算法,有利于采用并行模拟机硬件实现。新算法利用了path MOS模型路径法特性,因而克服了CSA方法中的LOOP问题。新算法中首次提出最大、最小信号强度传送及评价操作,克服了MOS电路逻辑模拟中存在的不定值X问题。     

光纤pH值传感器

综述了光纤ｐＨ值传感器,详细阐述和分析比较了光吸收式、荧光特性式及折射率波动式三大类ｐＨ值传感器的工作原理及其各自的优点。还介绍了光纤ｐＨ值传感器作为一种新型传感技术,在生物工程、医学、环境监测及工业过程控制中的应用前景。     

基于一维噪声子空间的空间谱估计算法

针对ＭＵＳＩＣ算法在实际情况下,由于Ｒ的信号特征值发生所谓的＂能量泄漏＂而引起的性能下降,提出了一种新算法。算法的基本思想是,无论入射信号数为多少,始终认定只有阵列相关矩阵Ｒ的最小特征值λｍ才是噪声特征值;其对应的Ｒ的特征向量才是真正的噪声特征向量,并且构成一维噪声子空间。算法在减小运算量的同时,提高了在信号特征值能量发生泄漏的情况下对到达角估计的精度和分辨力。算法的思想同样适用于空间平滑等各种抗相干源算法。     

直升机控制增稳系统的一种综合设计方法

提出了特征结构配置/奇异值灵敏度分析/回路传递复现（LTR）综合设计方法,为某直升机在悬停飞行状态下,设计了控制增稳系统,并对飞机系统状态参数改变及由某个速度下过渡到飞机悬停状态的过渡过程进行了数字仿真。     

关于空间样条以及利用空间样条构造曲面的几点引申

本文推导了用二阶导矢表示的空间参数三次样条函数 （p）_i（t）=（p）_i（0）（1-t）+（p）_i（1）t +（p）_i（0）t/6（1-t）（t-2）+（p）_i″（1）t/6（t²-1）并用这种曲线做基线和母线构造曲面。这种曲面能将直纹面包括在内。将这种曲面转换为直角坐标系下的双三次曲面,并令其中各型值点处的四阶混合偏导数为零,则得到满足重调和方程的曲面,也就是无外力的薄板的小挠度曲面。因此,对于小挠度曲面来说,用这种方程去拟合非常方便,只需利用建立三次样条函数的基本方程组求出各型值点处对自变量z和x的二阶偏导数就够了。     

弹载SINS四元数模约束下滤波空中对准

针对弹载SINS/GPS系统的空中对准,提出一种四元数模约束条件下的非线性滤波初始对准算法。首先,利用坐标变换和四元数姿态描述,将传统的强非线性滤波对准问题转化为一个二阶弱非线性滤波问题;其次,采用二阶扩展卡尔曼滤波（EKF）对二阶非线性部分进行处理,得到一种简洁的滤波对准方案;最后,推导了四元数模约束条件下滤波算法的最优实现,及反馈四元数估计结果时的闭环滤波形式。利用车载MEMS IMU/GPS系统,进行了初始对准的地面试验,结果表明,在车辆弱机动条件下,对准算法能够实现姿态和惯性器件误差的快速估计,实现惯导系统的对准。     

基于奇异值分解的红外热图像序列处理

在红外热像无损检测中直接获取的原始热像往往信噪比较低、温度对比度较差.为了抑制各种噪声的不良影响,使红外热像无损检测所重构的数字图像有较高的缺陷对比度,从而提高缺陷探测能力,提出了采用奇异值分解法对红外数字图像序列进行处理和增强的方法,并进行了验证.介绍了奇异值分解法的原理;用奇异值分解法对实验中采集的红外热像序列进行处理;以信噪比为指标对图像处理效果进行了定量评定.研究表明奇异值分解法具有抽取红外热像序列中反映试件内部缺陷信息代数特征的能力,可消除加热不均效应、提高图像的信噪比,且缺陷在图像中所处的位置不影响奇异值分解法的使用效果. 因此奇异值分解法是红外热像无损检测中红外热图像序列处理的有效方法.      

利用飞轮的航天器姿态跟踪与能量存储

研究航天器集成能量与姿态控制系统中飞轮的控制律。系统中飞轮是姿态控制的执行机构,同时也是储能装置。首先利用Lyapunov方法设计了航天器姿态跟踪的反馈控制律,然后研究一种力矩形式的飞轮控制律。利用奇异值分解方法把飞轮组的控制力矩向量分解为3部分相互正交的力矩向量,一部分用来提供姿态控制力矩,一部分用来以给定的功率储能,另一部分完成轮速平衡以避免由于各飞轮轮速差异过大引起的飞轮饱和。提出了一种基于动能反馈的储能功率规划方案来保证系统的能量平衡,可以避免由于过剩能量引起的飞轮饱和。数值仿真结果验证了控制方案的有效性。     

线性模型系数的有界影响辨识

基于采样数据的新息增量过程,本文创造性地提出了回归系数的有界影响辨识。该统计辨识方法能有效地克服异常采样数据的不利影响,提高统计推断的可靠性。