基于空间相关函数的二维紊流场数值生成法

大气紊流是复杂的扰动形式,影响飞行品质、飞行安全。对于复杂的飞行任务,有必要生成二维紊流场模型,从而更准确地反映扰动情况。传统方法是以时间频谱为基础,利用谱分解定理得到所需的成形滤波器结构,进而生成紊流递归模型。这种方法需要经过对模型进行简化,以便利用谱分解定理,使仿真模型的统计特性受到影响;另外,从理论上讲,传统方法只能生成一维大气紊流递归模型。本文直接从空间相关函数入手,提出建立离散自递归模型的新方法,给出了二维紊流场的递归模型     

同轴离心式喷嘴热声不稳定性递归分析

为获得同轴离心式喷嘴燃烧动力学特性,开展了喷注单元稳定性试验研究。试验中燃料流量不变,随氧化剂流量增加,热声系统依次经历了燃烧噪声状态、阵发状态和准周期振荡状态。采用递归方法对实验结果进行分析。首先,利用交互信息法和虚假最邻近法分别求解最优延迟时间和嵌入维数,获得了典型工况下的相空间轨迹图。其次,递归图分析表明系统出现了第II类阵发现象,意味着系统发生了亚临界Hopf分叉,与实验结果一致。最后,递归量化分析表明,确定率可以将阵发状态和准周期振荡状态与燃烧噪声状态区分出来,并可以对热声振荡进行预报。     

弹道跟踪系统的数据融合

本文应用近代时序分析方法、样条函数和非线性回归分析理论，研究了弹道参数、系统误差及测量随机误差统计特性参数的联合估计问题，给出了各类参数的高精度估计。理论分析和仿真计算表明：本文所建的模型准确，参数估计方法精度高，应用本文方法能明显提高弹道跟踪数据质量。     

基于递归模糊神经网络的鲁棒BP算法研究

讨论了一种基于递归模糊神经网络的鲁棒BP算法的实现。该算法采用极大似然法修正传统BP算法的指标函数 ,利用M估计器和自举算法在线估计样本的误差分布 ,适合于动态非线性系统的辨识 ,逼近精度高 ,收敛速度快 ,在小噪声扰动时处于稳定 ,对过失误差有很强的鲁棒性。仿真结果证明了该算法的有效性     

m序列指令遥控系统的研究

本文提出一种用m序列的平移等价序列做指令的遥控系统。利用m序列的自相关函数具有双值特性的这一特点,可使指令自动纠错,而不增加设备的复杂程度。文中对系统的理论根据作了说明,列出基本公式。然后介绍工作原理,给出有关电路,用7级移住寄存器集成电路产生同一m序列的7个平移等价列序,各寄存器的输出端按7条指令的规律连接、收端用7个匹配滤波器做相关器,通过判决电路进行择大判决,并输出相应的指令至执行机构。     

基于舰船运动时间序列预报的直升机着舰时机判断

为解决舰载直升机在海上返航着舰的安全问题,开展了直升机着舰时机判断研究。首先,基于时间序列预报方法,采用AR自回归模型,模型参数估计使用递推最小二乘算法进行在线辨识,对于存在的数据饱和问题引入了遗忘因子加以解决,实现了对舰船运动的短期预报。然后,根据舰船横摇运动的实时预报结果和周期性特点,选取横摇角度及角速度满足安全阈值的时间段,确定直升机安全着舰的时机。研究结果表明：该方法有效提高了直升机着舰的安全性。     

时间序列法在临近空间大气风场预报中的应用

受多种因素影响,临近空间大气环境要素复杂多变,预报难度很大.本文采用时间序列法中的自回归滑动平均（ARMA）模型对临近空间大气风场开展统计预报方法研究,基于廊坊（39.4°N,116.7°W）中频雷达在88km高度的大气纬向风数据开展预报试验.本次预报试验的样本数据为2015年9月24日至10月24日风场数据,利用过去7天数据对未来第8天风场数据进行预报.试验结果显示,ARMA模型对临近空间大气风场预报有一定的适用性.当风场变化规律性较强,即样本数据风场呈现出比较显著的24h周期性变化时,ARMA模型预报效果较好;当风场发生突变时,预报效果变差.与实测数据的对比结果表明,ARMA模型预报结果的误差在9~27m·s-1,预报效果优于同阶自回归（AR）模型,略优于高阶AR模型.      

无人机辅助车联网的无人机部署算法

针对无人机辅助车联网的无人机部署问题,分析了基于时延和回传链路的能效无人机部署策略的性能。该策略从车联网的数据传输时延和回传链路角度优化无人机的部署,进而最小化无人机的功率消耗。先面向车联网网络,推导了基于单个用户速率的时延约束函数,并构建基于无人机离基站距离的回传链路容量函数;再构建基于时延和回传链路容量函数的目标函数。最后,利用序列二次规划求解目标函数。性能分析表明,通信数据包尺寸是影响时延的重要参数。此外,在低时延和数据尺寸较大时,车辆用户的总速率之和收敛于回传链路容量。     

基于“时间-特征”协同注意力的机场快轨客流预测

机场快轨客流的准确预测是实现机场轨道交通系统智能化、精细化、高效化管控的基础,对提升机场服务水平和运行效率有着重要意义。由于影响因素众多、相互耦合,且因素对客流时序影响机理复杂,机场快轨客流的准确预测极具挑战。提出了一种基于“时间-特征”协同注意力机制的机场快轨客流预测模型,实现了精准捕捉多维因素在不同时序上对机场快轨客流的影响。基于北京首都国际机场快轨实际客流数据进行实验,结果表明了所提方法的有效性。      

多径环境下扩频导航接收机信号跟踪性能研究

分析了多径环境下扩频导航接收机信号跟踪性能。主要分析了时延绝对值小于一个码片的多径信号对导航信号伪码相位和载波相位跟踪误差的影响,给出了接收机伪码跟踪环和载波相位跟踪环的结构框图,并建立了两个跟踪环的数学模型,在考虑多径信号的基础上分析了混合信号相位跟踪的数学模型,分析了混合信号下伪码跟踪环和载波相位跟踪环相位跟踪的性能。在数学模型分析的基础上对存在单路多径信号时伪码相位跟踪和载波相位跟踪性能进行了计算机仿真。