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航空电子设备NSEE试验评价方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文定义了航空电子设备大气中子单粒子效应(NSEE)硬失效、硬错误与软错误等大气中子辐射可靠性表征参数,提出了一套航空电子设备抗大气中子单粒子效应危害能力的试验评价方法,包括试验应力终止条件与起始条件的确定方法、MNSEE预估方法、试验程序、试验评价方法等,并通过某航空用卫星导航接收机试验案例证明了该方法在工程应用中的可操作性与有效性,通过掌握数字信号处理(DSP)、静态随机存储器(SRAM)、现场可编程门阵列(FPGA)的NSEE敏感特性,可为航空用卫星导航接收机NSEE危害防控提供针对性的技术支持.本文为我国航空电子产品大气中子单粒子效应试验评价奠定了理论与应用基础,同时也为其他电子信息产品在大气中子单粒子效应试验评价方面提供了重要依据和参考. 相似文献
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考虑到各种标准机的特点并结合实际工作情况,本项目所研制的叠加式力标准机采用一个比被检定的测力仪准确度高的传感器作为标准,将其与被校准或检定的传感器串联,并以液压方式加载。通过研究分析伺服控制、液压动力系统的转速转矩、液压源的流量等关键参数以及控制软件,实现了0.03级高准确度叠加式力标准机的研制。 相似文献
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航天技术的发展和深空探测的需要,对热控涂层的光热性能和空间环境稳定性提出了更加苛刻的要求。为此,文章设计内核为Zn2SiO4、外壳为具有可见光波段高透过性SiO2的核壳结构颜料,并将其制备成热控涂层。试验结果表明:涂层T-Zn2SiO4@SiO2的太阳吸收比为0.09,具有超低吸收特性。在此基础上,文章系统性表征了涂层在真空-紫外辐照后太阳吸收比和内部缺陷的变化,初步解析了紫外辐照后光学性能演化机理,可为研制低太阳吸收比、高稳定性新型热控材料提供新思路。 相似文献
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针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。 相似文献
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