基于X射线脉冲星的深空探测器自主导航方案

X射线脉冲星自主导航系统可以为深空探测器提供位置、速度、时间和姿态等丰富且自主的导航信息,以X射线脉冲星测得的信息作为量测量,结合轨道动力学方程,对航天器的轨道进行自主估计确定。论文阐述了该方案的导航原理,在借鉴现有航天器导航系统的基础上,提出了基于X射线脉冲星导航的方案,介绍了方案的硬件组成、系统结构,并针对方案中导航敏感器多冗余的特征,给出了基于多传感器组合导航技术的结构,最后用仿真资料对方案做了性能概算和精度估计。     

一种二维耦合模型机动目标跟踪算法

针对雷达跟踪固定翼飞机的单目标跟踪问题,提出了一种新的二维耦合运动模型。该方法把切向加速度和法向加速度作为状态变量,给出了切向加速度和法向加速度为常值时解析计算状态转移的方法。该模型可以较好地一步预测目标加速度的变化,而且法向和切向加速度的过程噪声可以分别设置。利用该耦合模型的滤波方法,显著地改善了滤波效果,尤其是对加速度的估计。     

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.      

面向航空试验的分布式仿真与测控系统研究

介绍了分布式仿真与测控环境的基本特点与发展过程,着重分析了当前广泛采用的分布交互仿真(DIS)标准和高层体系结构(HLA)标准,最后,结合航空领域的需求,提出应用示范系统,并指出该项技术在航空业的应用前景。     

细节信息容量与MTF相关分析

文章从信息容量的角度出发,对图像宏观质量做出评价,再通过研究图像的细节信息容量参数,对在宏观上质量相当的图像做出更进一步的评价,挑选出边缘清晰、纹理等细节信息丰富的图像。然后将该评价参数与Ealing仪测得的调制传递函数(MTF)值的变化趋势作曲线回归分析,实验结果表明,细节信息容量与数字成像系统的MTF值的变化有着很好的正相关关系,这对评价数字成像系统MTF变化情况具有较好的实际应用价值。     

防老剂D纯度对天然橡胶(NR)热氧老化性能的影响

为了改善天然橡胶的热氧老化性能,试验了防老剂D提纯品和工业品对天然橡胶(NR)热氧老化性能的影响,测试了其热氧化诱导期、热失重、热老化的性能变化。结果表明：含杂少纯度高的防老剂D使天然橡胶的抗热氧老化得到改善。     

用SGP4模型和卡尔曼滤波实现空间碎片轨道预报

文章将扩展卡尔曼滤波算法成功应用于求空间碎片的双行元初值及其轨道预报问题。首先推导出扩展的卡尔曼滤波求双行元的计算公式;然后针对地面观测站对空间碎片的监测进行了应用研究,编制了相应的计算程序并进行了数学仿真。结果表明该算法可以较准确地得到监测目标的双行元初值,从而可实现中长期轨道预报。     

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。     

脉冲干扰下交错与FEC编码扩频系统性能的研究

推导了在脉冲干扰下无人机扩频遥测系统的误码率公式。提出了用吉尔伯特信道 ( Gi信道 )描述脉冲干扰下无交错编码的扩频系统的信道,用离散无记忆信道 ( DMC)描述脉冲干扰下的有交错扩频系统的信道。对比分析了脉冲干扰下的扩频系统采用 FEC前向纠错和不采用 FEC,以及采用 FEC与交错技术相结合3种情况时的系统误码率性能。最后通过数值计算分析,得到了一些有用的结论。所得公式和结论同样适用于部分频带干扰。     

柔性杆子杆模型参数的遗传算法优化求解

研究了应用实数型的遗传算法解决柔性机器人子杆法建模中,子杆模型参数的优化求解问题.子杆模型参数形成高度非线性的方程组,它的求解是子杆法能否实现的关键.普通的牛顿迭代法及其变形,要求初始向量足够靠近解,一些所谓大范围收敛的算法又有方程组的Jacobian矩阵非奇异等要求,在此都难以应用.本文基于遗传算法的解法可求得模型参数的最优解,实例仿真显示了这一方法的可行性和高效率.