基于多伪码周期的直扩快速捕获新方法

一般高动态扩频接收系统中用于快速捕获的FFT运算主要是在频域或者码域中的一个域进行,在另一个域中步进搜索,而步进造成捕获时间成倍增加。通过在一个数据周期内嵌入一定数量的伪码周期,提出一种能同时在频域和码域中应用FFT进行并行捕获的新方法。仿真表明该方法捕获时间短、精度高。     

基于主动约束层阻尼控制的大型挠性航天器动力学模型

以大型挠性航天器简化模型——中心刚体和固接板混合系统为对象,同时考虑板表面粘贴的主动约束层阻尼结构,根据拟坐标拉格朗日方程,建立了包含所有高阶小量的完整动力学模型。建模时,采用混合坐标描述中心刚体和主动约束阻尼板的运动,用Golla-Hughes-Mctavish模型描述阻尼材料的复模量。基于该动力学模型可进行空间柔性板振动的主动约束阻尼控制器设计和大型挠性航天器的姿态动力学研究。     

一种改进的卫星星座服务可用性评价方法

针对存在缺失卫星的轨道面,将星座中的卫星分为两组,从概率角度并采用组合方法提出了星座覆盖可用性和导航精度可用性指标的统计评价模型和仿真流程,进而通过对两项可用性指标进行加权建立了形式统一的服务可用性加权评价模型。利用该模型对单个或多个轨道面有确定数量卫星缺失的状态下,星座构型和轨道参数变化对其服务可用性的影响进行了研究。结果表明,星座轨道平面数和轨道高度均对服务可用性有较大影响。提出的服务可用性评价模型物理意义明确,可有效减少指标评价时间,研究结论有助于在概念设计阶段对星座构型和轨道参数进行优选。     

超声速进气道可压及不可压流动数值模拟

采用Chio-Merkle预处理矩阵对可压NS(Navier-Stokes)方程组进行时间预处理,分析了预处理方法的物理和数学背景.用有限体积方法,结合LU-SGS(Lower-Upper-Symmetric-Gauss-Seidel)隐式时间积分和AUSM+(P)(Precondition Advection Upstream Splitting Method)格式、中心差分2种空间离散格式,求解该预处理NS方程组.通过圆弧凸包流动和二维方腔顶盖驱动流动的数值试验表明,该方法克服了传统时间迭代方法模拟低速流动时的刚性问题,加速了收敛过程,可以同时有效地模拟可压及不可压流动.用此方法与块结构化网格技术相结合,进行了在不同飞行马赫数、攻角和出口反压条件下,混压式轴对称超声速进气道三维流场数值模拟.计算结果表明:该方法能准确地捕获复杂激波系,清楚地揭示进气道三维流动现象;进气道性能随工作条件的变化规律,与理论分析一致.      

基于结构描述的图像压缩方法研究

目前在遥感图像压缩领域,应用最为广泛的是以SPIHT算法为代表的基于小波变换的压缩技术,但是遥感图像含有极为丰富的高频信息,而变换域压缩编码的压缩原理是保留低频信息删减高频信息,这种矛盾导致了变换域编码对遥感图像进行高倍率压缩时,图像会有较大失真。为了减小压缩过程中高频信息的失真,从对图像空间结构描述入手,提出了一个基于空域的图像压缩算法,并与SPIHT算法进行了对比试验,证明了该算法的压缩质量明显好于SPIHT算法,具有一定的应用前景。     

教练机训练效能计算方法改进

教练机训练效能对飞行学员掌握飞行技能和战术水平有重要作用,量化评估教练机训练效能是优化训练体制和评估飞行训练大纲的前提.典型的教练机训练效能计算模型对飞机的航空电子系统、操纵系统考虑不足,对飞行参数选择有局限性.利用层次分析法原理改进的教练机训练效能评估模型弥补了这些不足,同时对飞行科目权重给出了新的选择方法.改进模型能够很好地适应第三代战斗机飞行员训练效能评估,为现代飞行训练大纲和飞行训练体制评估提供了基础,算例结果证明改进模型更为合理可行.      

空速的GPS试飞校准方法

通过“往返试飞”消除风速影响从而由 GPS测得的地速求得真空速,运用近似理想气体理论,建立Ma数真值与真空速、大气总温的关系,解算出 Ma数真值,得到“GPS速度法”;或者考虑真实大气与标准大气的差异,在水平航线上引入气压高度常值偏差及航路气压修正系数,建立 GPS几何高度与气压高度的关系,结合“速度法”求得的任一 Ma数点的校准量,解算出气压高度真值,得到“GPS高度法”。通过对某型飞机的飞行试验,验证了这些方法的可靠性与实用性。     

结构在环境激励下的模态参数辨识

针对传统模态辨识方法存在的缺陷,研究了工程结构在环境激励下的模态参数的辨识问题。通过各点测试数据的协方差数据构成Hankel矩阵,运用随机子空间实现进行系统矩阵的辨识。经飞机模型的环境激励分析验证,上述方法具有理想的辨识精度,在大型结构的模态辨识领域,拥有广阔的应用前景。     

超机动导弹的神经网络控制系统

 研究了应用于具有超机动能力的导弹的非线性神经网络控制系统.利用神经网络可以任意逼近非线性函数的能力,来学习超机动导弹在大迎角状态下的高度非线性动态特性的逆动态特性,得到对参数变化及未建模动态具有较好鲁棒性的控制系统.为了改善神经网络的学习能力和学习算法的稳定性,对学习增益做了模糊化处理.数字仿真结果说明了该控制方案可以达到预期效果.