基于精密时频预测的定位域和测速域RAIM可用性增强算法

能提供精确定位解的观测值集合提供的测速解并不一定是可信的,首先将传统的定位域RAIM算法应用到测速域的完好性监测中,提出将频差预测值用于辅助增强测速域RAIM可用性,使RAIM技术能更好的满足各类用户对导航服务完好性监测的需求.通过对多种预测模型的比较,提出将三阶多项式模型和递推阻尼最小二乘法应用到接收机钟差和频差的在线精密预测算法中,使钟差预测精度提高6倍.克服了传统的钟差辅助增强RAIM可用性算法中对晶振漂移率要求较高的限制,使钟差和频差辅助增强RAIM可用性的方法能更广泛地应用到各类接收机中.     

扰动测量环境中基于图像序列的模态参数识别

针对结构模态参数识别,提出了一种基于二维连续图像序列的识别方法.该方法以CCD相机采集的图像序列为基础,在待识别结构上选取一定数量的特征点,运用因子分解法将结构运动参数和外形信息分离开,得到各特征点的运动轨迹,通过实施特征系统实现算法(ERA,Eigen-system Realization Algorithm)识别出结构的模态参数.特别是当测量仪器,即CCD相机受到扰动时,能够从图像序列中分离扰动,得到结构自身的运动参数,保证较好的识别效果.以相机受扰动时,悬臂梁模型为例进行了仿真分析.将识别出的悬臂梁前5阶频率与ANSYS计算结果进行对比,结果吻合很好,对于工程中利用光学图像识别结构动态特性具有较高的参考价值.     

基于随机激励的某机匣模态实验与分析

用模态实验的方法对某型飞机发动机机匣的模态参数进行了识别。考虑噪声对频响函数的影响,在功率谱分析时,导出了噪声影响情况下的功率谱表达式,利用这个表达式计算了频响函数并最终用来提取模态参数。引入预实验方法用于机匣模态参数的探测中,以确定机匣上各个测点和激振器激振点的合理布置。考虑到实际工作时的激励情况,在实验台上用白噪声随机激励来模拟环境激励,对机匣进行了模态实验。与计算模态相比,用实验模态方法提取模态参数,避免了复杂的有限元建模与仿真,并能用相干函数来检验测得的实验数据的有效性。实验模态分析表明,得到的模态参数对于进一步改进机匣设计、分析其振动、疲劳寿命特性等具有重要的意义。      

DS/FH混合扩频快速捕获技术的研究

在DSFFH混合扩频通信系统中,快速捕获是一个非常关键的技术。通过采用快速扫描和等待式相结合的方法用来实现跳频信号的快速捕获,利用神经网络技术实现直扩信号的快速捕获,通过这2种方式,就可实现DSFFH混合扩频的快速捕获。     

一种有效的基于DSmT的合成公式

针对DSmT在解决强冲突证据融合问题时存在的不足,提出了一种有效的冲突证据合成方法,即在保留冲突焦元的基础上对冲突量进行重新分配。仿真结果表明,新的合成公式提高了目标识别的可靠性与合理性,即使对于高度冲突的证据,也能够取得理想的合成结果。     

基于分形的目标识别技术和隐型装备外形设计方法

随着分形技术在目标识别时的应用,提出了一种基于分形技术的伪装区域地貌生成方法.利用分形方法生成了随机分形曲面,针对随机分形地形形状不易控制的缺点,设计出一种目标区域地貌模型与随机分形地貌模型相融合的方法,保证生成的伪装模型既有预定的形状又有随机的特性.实验结果表明,设计的伪装区域生成方法能有效的生成符合需求的伪装区域地貌模型,此模型能够实现与周围地形地貌环境的较好融合,达到良好的伪装效果.     

用于识别两颗故障卫星的RAIM算法

提出了一种可以识别两颗故障卫星的接收机自主完好性监测算法.将最优奇偶矢量法应用于两颗故障卫星识别,指出由于故障偏差可能会抵消而使得正确识别率较低.对最优奇偶矢量法进行了改进,利用对单颗卫星故障敏感的最优奇偶矢量对所有可能的两颗故障卫星组合分别构造两个新的奇偶矢量,用于两颗故障卫星的检测和识别.计算机仿真结果显示,改进后的算法与直接利用最优奇偶矢量法相比,可以显著提高两颗故障卫星正确识别率,识别率可超过90%.同时,改进算法的奇偶矢量构造方法简单,计算量将减少90%以上,更有利于工程实现.      

日地系统CRTBP模型下飞行器编队的阈值控制

针对深空探测中具有一般性的圆形限制性三体(CRTBP)模型,进行主从飞行器编队建模。将控制器设计转化为一类线性矩阵不等式问题,并权衡编队系统对燃耗、精度的要求以及推进器的推力范围,设计阈值控制方案。仿真实例参考NASA预研任务,给出编队机动和保持的控制过程,表明基于所述控制方案,编队系统满足性能指标要求。     

基于流程的产品开发项目的风险识别

风险识别是风险管理的重要组成部分,也是风险管理的前提。对科研项目进行风险管理的重要性越来越被人们认识,而风险管理的起点是风险识别。该文在产品开发项目流程的基础上,对项目各环节的风险来源进行分析识别,并对风险作了简单的概括总结,为进一步进行风险管理作好准备。     

基于RCS序列的空间目标形状估计

将空间目标等效为椭球体,在分析椭球体RCS方向图的基础上,提出了利用空间目标RCS序列极大值与极小值比值来估计空间目标长短轴比值的方法。实测数据处理结果表明,该方法能有效估计出目标长短轴比值。目标长短轴比值反映了目标的形状信息,具有明显的物理意义,有利于后续的空间目标分类与识别。