ATM中的ADS-SSR数据融合研究

二次监视雷达(SSR)和自动相关监视(ADS)系统已经广泛应用于空中交通管理(ATM)系统,特别是终端飞行区.本文分析了民航空中交通管理中的SSR和ADS系统的特点和缺陷,研究了基本类型ADS合同和扩展类型ADS合同对ADS跟踪精度的不同影响,提出了一个ADS-SSR航迹融合的模型,给出此模型的具体算法,并进行了数字仿真.数字仿真表明:该模型算法具有较高的跟踪精度.      

沃尔什函数理论中并元移位概念的物理解释

并元移位的概念在沃尔什函数的理论中有着重要的作用,但是,至今为止,未见有人对它的物理意义做出合理的解释.从复制理论的角度出发,在简要介绍复制理论的基础上,通过研究复制序列的位置相关性,揭示了并元移位实际上是一种特殊的距离定义,从而较为深刻地解释了并元移位概念的物理意义.     

五年后的太空约会——记奋进号航天飞机重返太空

五年不飞,飞则冲天;五年不鸣,鸣则惊人。时隔五年之后,奋进号航天飞机在美国东部时间2007年8月8日再度飞向太空。五年的时间里,奋进号完成了凤凰涅的提升。     

气体二次喷射推力向量控制数值仿真

采用基于Favre平均的三维N-S方程和k-ε湍流模型对固体火箭发动机气体二次喷射推力向 量喷管复杂干扰内流场进行数值模拟;采用三阶精度空间差分格式和隐式Jacobi时间点迭代 方法进行求解;借助数值模拟技术对气体二次喷射推力向量喷管方案进行了初步探索,研究 了不同喷射条件对气体二次喷射流场特征及侧向控制力的影响作用;研究表明,二次喷射气 体喷射孔位置、总温及总压等因素对侧向力影响具有耦合作用,合适的喷射孔位置和高温燃 气以及较大喷射总压都能有效增加侧向力及向量角;燃气二次喷射系统具有较高的效率;侧 向力随二次喷射流总压增加而线性增大.      

影响图对策在多机协同空战中的应用

为了解决不确定环境下空战机动决策问题,将影响图和对策论引入到多机协同空战中,提出了协同影响图对策模型.首先确定群机空战转化为多个小编队作战的原则,然后在协同的思想下把多对多空战模型转化为多个一对一空战模型,最后在不确定环境下,运用影响图对策理论解决一对一空战.针对影响图对策模型计算量大的问题,采用移动平均控制法进行求解.空战仿真结果表明该模型的有效性.      

应用机－电模拟理论研究测力传感器的动态特性

在某些特定情况下，某些电器系统或电路网络的运动微分方程在数学上与力传感器的运动微分方程是相似的，因而说测力传感器的机械模型与电器元件的网络模型也是相似的。从传递函数的角度讨论了这种相似性并指出了它在应变式测力传感器动态特性研究中的应用。     

机载自相关监视系统的一种新的设计方案

提出了自相关监视(ADS)系统(机载部分)的一种设计方案.该方案包括ADS系统多信息源的处理、ADS信息机内传输及ADS信息在空地子网络中的传输.     

一类准循环LDPC码及其编码

针对空间通信的特点, 对基于循环矩阵构造的一类正则准循环LDPC码进行了改进, 得到了一类非正则准循环LDPC码. 与原码相比, 这类非正则LDPC码的奇偶校验矩阵H具有3个特点: 行满秩, 具有下三角结构, 引入了一度变量节点. 前两个特性使得这种LDPC码的编码计算复杂度和结构复杂度都与校验位长度成正比, 从而便于编码器的软硬件实现. 第三个特性使码的迭代译码门限稍有降低, 但同时还能保证译码的收敛, 计算机仿真结果也证明了这一点. 本文还简化了对围长不小于6的条件的证明, 推导了系统码校验位的计算公式, 并在此基础上给出了利用移位寄存器的编码电路.      

基于Tophat变换和文字纹理的车牌定位算法

针对车牌自动识别系统的应用场景越来越广泛,提出一种新的基于Tophat滤波和文字纹理特征的车牌定位算法.首先,利用形态学Tophat滤波抑制背景、消除不均匀光照,然后对图像进行二值化操作和连通域分析;其次,扫描图像得到区域的垂直投影图(VPM, Vertical Projection Map),对VPM进行离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transformation),利用中低频描绘子重构VPM,重构后的VPM更为平滑,不受噪声影响,其波峰波谷数量、统计量更能描绘区域纹理的本质属性;最后,结合部分中低频描绘子和统计量组成描述区域纹理的模式向量,输入支持向量机归类.实验表明,算法适用于自然场景中的车牌定位问题,具有较强的适应性.      

基于SVM的浮动车行驶模式判断模型

浮动车在低速情况下存在两种行驶模式,如不能对上述模式进行准确区分,将严重影响浮动车实时路况计算的精度和效率.研究和设计了一个基于支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的浮动车行驶模式判断模型,并针对性地提出了一种简单的基于隶属度矩阵的特征评价和选择方法.实验表明通过上述方法选择的特征子集所训练的分类器在测试样本集上具有92.6%的分类准确性;经过行驶模式分析后,浮动车系统的准确性有显著提升.