声表面波色散延时线激励的高精度时间间隔测量方法

高精度时间间隔测量技术对国民经济与国防建设意义重大,论述了一种新的高精度时间间隔测量方法,可以达到1ps量级甚至更高的测量精度。该方法利用声表面波色散延迟线作为时间内插器,时间内插器起到时间拉伸的作用,从而可以获得多个观测值,由于平均的效果,总的测量误差将被大大降低。理论分析与仿真实验均表明该方法可以达到很高的时间测量精度,是切实可行的。     

基于离散时间传递矩阵法的伞-弹系统动力学模型

采用离散时间传递矩阵法建立了伞-弹系统减速稳定段的动力学模型,回避了多体动力学传统的研究方法在伞-弹系统建模过程中存在的问题。详细给出了应用离散时间传递矩阵法建立铅垂平面内伞-弹系统模型的建模过程,推导了伞-弹系统的传递矩阵和传递方程。通过算例将建立的伞-弹系统模型和采用牛顿-欧拉法建立的伞-弹系统模型进行了对比分析,两种模型计算结果吻合度好,验证了本文模型的正确性以及离散时间传递矩阵法应用在减速伞-子导弹系统中的可行性。     

Kalman滤波的铷原子钟控制算法

以GPS接收机输出的1pps信号为参考信号,采用Kalman滤波算法对铷原子钟的参数进行估计,计算铷原子钟的频率调整量,对铷原子钟进行调整,使其和UTC时间保持同步。实验结果表明,受驯铷原子钟输出1pps与UTC（NTSC）钟差的标准差优于3.5 ns,钟差峰峰值优于15 ns,100 s采样的Allan方差为1.83×10 -12 ,10000 s采样的Allan方差为6.1×10 -13 。实验证明了基于Kalman滤波的铷原子钟控制算法,使铷钟获得了较好的准确性和长期稳定性,且对其短期稳定性影响最小,是一种可靠稳定的铷钟控制方法。     

临近空间拦截弹的非奇异终端滑模控制

针对临近空间直接力/气动力复合控制拦截弹的抗干扰控制问题,提出了一种基于有限时间干扰观测器(FTDO)的非奇异终端滑模(NTSM)复合跟踪控制策略。首先,设计FTDO估计系统的不匹配干扰;在此基础上,设计基于FTDO的NTSM复合控制律,获取期望的控制力矩。接着,考虑到作为执行机构的气动舵和反作用喷气装置存在冗余性,进一步提出了一种动态控制分配算法实现期望控制指令到执行机构的分配,获得良好的控制分配精度和较小的执行机构能耗。最后,仿真结果验证了所设计复合控制系统的有效性。     

盐城市农田区域CBERS-04星PAN相机5m融合影像

图为江苏省盐城市农田区域CBERS-04星PAN相机仿真彩色融合影像(5m分辨率)。成像时间为2014年12月8日,图像中地物的边界都很规整,有方形和矩形的农田,细长的沟渠和田间道路。     

一种跟随式大磁矩磁力矩器高反电势抑制技术

摘要： 提出一种可以实现大磁矩磁力矩器磁棒电流续流时间自动调节的控制方法,该方法既可以抑制大磁矩磁力矩器高反电势的产生,又无需增加功率器件为磁棒电流提供续流回路,大幅减小控制线路的体积及热设计难度,同时可以满足输出磁矩在小幅值内频繁变换方向的使用要求.     

翼型湍流尾缘噪声半经验预测公式改进

改进了传统的翼型湍流边界层尾缘噪声BPM半经验预测公式。传统的BPM半经验湍流边界层尾缘噪声预测公式对高攻角和厚翼型在高频范围的预测结果大于实验结果,通过分析比较传统BPM半经验预测公式和Howe翼型尾缘噪声理论模型发现:这主要是由于传统BPM半经验预测公式对压力面声源噪声辐射高估引起的。因此将压力面声源噪声辐射与吸力面声源噪声辐射的幅值比由原来的边界层位移厚度一次方比值改进为二次方比值,进而得到了改进后的BPM半经验预测公式;使用改进后的BPM半经验预测公式对NACA0012翼型在不同来流不同攻角下的噪声辐射进行了预测比较,发现对于NACA0012翼型,改进后的BPM半经验预测公式具有较高精度;另外也预测了较厚的风力机翼型DU-96-W-180,预测结果明显改善。     

高速缓存影响的航天器控制软件调度设计方法

针对高速缓存引起的程序执行时间抖动对航天器控制软件任务调度造成的困难,提出一种基于循环调度的调度设计方法,该方法利用任务程序执行时间的概率分布设计具有不同可靠性的系统模式,通过模式切换,使处理器得到充分利用,同时能够提供一定的可靠性保障,为航天器控制软件的任务调度提供参考.     

基于小波尺度函数的WSK-SV算法 及其气动性能预测

提出了一种将小波的尺度函数与SV(support vector)算法相结合的WSK-SV(wavelet scaling kernel-support vector)新算法,并将Daubechies小波以及Shannon小波的尺度函数分别构成尺度核函数,而且分别作为SV算法中一个可容许的支持向量核函数使用.该算法充分利用了Daubechies小波函数的紧支集与正交等特点以及小波的MRA(multi-resolution analysis,多分辨分析),并注意了尺度核函数能够满足Mercer条件.该算法除了具有通常SVM(support vector machine)所具有的优点外,还具有很好的收敛性以及泛化能力,能够有效地提高学习与预测效率.典型算例选取了不同的小波尺度函数,数值计算表明:在一维、二维和三维问题中,这些小波的尺度函数均可以用于WSK-SV算法,进而显示了这个新算法的可行性与通用性.