高动态GPS信号粗捕和精捕算法仿真实现

为了解决高动态下对GPS信号快速捕获的问题,提出了改进的部分匹配滤波(PMF)和快速傅里叶变换(FFT)相结合的粗捕方法,对其原理和结构进行了分析,并针对其引起的扇贝损失和捕获性能不高的问题,对传统PMF+FFT方法进行加窗处理;考虑到高动态下基于扩展卡尔曼跟踪的方法对捕获后参数的精度要求很高,因此在粗捕的基础上提出了基于线性调频Z变换(CZT)算法的精捕方法,并在GPS信号理论模型和模拟高动态轨迹的基础上,实现了高动态GPS数字中频信号的生成,为进一步加快捕获速度,对于冷启动时提出了一种组合码相关的卫星快速盲搜方法;最后通过MATLAB进行系统仿真实验,验证了所提出的高动态GPS信号粗捕和精捕算法能在加速度为100 g的高动态环境下有约10 Hz的捕获精度。     

考虑分布参数依赖的风险混合不确定性分析方法

在定量化风险评估中,针对变量分布参数存在依赖时的混合不确定性传播问题,提出一种考虑分布参数完全依赖、部分依赖以及独立传播情形的双层混合不确定性刻画与传播框架,内外层分布参数不确定性分别用概率分布与可能性分布刻画,采用蒙特卡罗模拟法与模糊扩展原则相结合的数值求解方法。针对认知不确定性分布参数依赖性,构建了统一的认知不确定性分布参数依赖性模型,并给出依赖性系数的概念。为实现认知不确定性分布参数独立性采样,设计了基于D-S证据理论与随机集相结合的不确定性传播算法,相比于概率刻画下的双层蒙特卡罗方法,计算代价有效降低。以某型氢氧发动机贮箱共底漏气率为算例,验证本文方法的有效性与可行性。     

M46J高模量碳纤维预浸QY8911纤维束性能研究

以航空发动机应用为背景，研究了M46J／QY8911缠绕复合材料的预浸纱制备方法及性能，根据M46J特性，对现有的GB3326中纤维束力学性能测试试样的加强方式进行了改进，制作了M46J浸渍QY8911树脂的纤维束试样并测试其力学性能，同时与M46J浸渍环氧树脂的纤维束的力学性能进行比较，研究表明，不同树脂特性，不同固化工艺以及制造中所施加的张力都会影响到纤维束的纤维利用率。     

金属零件的一种快速成型制造方法

金属零件的快速制造是快速成型技术的最终目标之一,也是当今快速成型领域的一大研究热点。本文在介绍快速成型技术的一个重要分支－选区激光烧结的基础上,提出了一种基于小功率激光快速成型系统的金属零件成型工艺。这种方法首先烧结金属与有机粘结剂的混合粉末,生成“绿件”,而后除粘、熔渗金属,最终得到致密的金属件。最后,文中给出了加工实例,并对这种工艺的影响因素进行了详细的分析与讨论。     

飞行品质监控与飞行安全

讨论了利用QAR进行飞行品质监控 ,减少人为差错 ,从而保障飞行安全的意义。     

快速可重构信息系统的框架研究(英文)

变化和重构是快速可重构信息系统 (RRIS)的两个核心概念 ,RRIS对变化的适应或演化能力使它优于传统信息系统。本文首先提出 RRIS的体系结构 ,然后以 RRIS框架为重点 ,讨论框架的定义、分类及设计 ,研究框架的构成、构成元素 (业务构件 )的设计及构件如何在构架的组织下协调地安插在 CORBA的软总线上 ,实现类似硬件IC的即插即用。构件在框架上即插即用的灵活机制及热点构件 (反映变化 )的灵活运用 ,提高了框架的可扩展性、可定制性 ,从而提高了 RRIS适应变化的可重构性。     

一种宽频带模态识别算法的快速实现

多参考点最小二乘复频域法(p-LSCF)是近几年来提出的宽频带模态参数识别算法,该方法在抗干扰能力、识别密集模态以及处理大阻尼复杂结构方面具有非常好的特性。为了提高模态参数的识别速度,采用FFT运算实现了该识别方法的快速计算。最后通过仿真算例与实测算例进行验证。结果表明:在不损失精度的情况下,能够提高参数识别速度。     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

一类具有混合边界条件的奇摄动拟线性边值问题

研究一类具有混合边界条件的奇摄动二阶拟线性边值问题,在构造形式渐近解的基础上,利用微分不等式理论证明了解的存在性,并得出了解的任意阶的一致有效展开式。     

结合图像局部信息的高斯混合型图像分割框架

针对现有的基于判别型或聚类型的图像,用分割方法无法处理被噪声污染的图像的现状,提出一种新的两步式图像分割框架。该框架首先利用图像的局部信息重塑图像的灰度直方图,增强了像素的类间散布性和类内紧凑性,然后将现有的基于判别型或基于聚类型图像分割方法在重塑图像上执行,从而提高了现有图像分割算法的有效性和鲁棒性。文中用典型的聚类型方法高斯混合模型来说明该框架的可行性。由于框架的两个步骤具有独立性．因此可推广到现有的其他基于像素或直方图的方法。在人工和真实图像上的实验结果证明,这种两步图像分割框架可以获得有效且鲁棒的图像分割结果。