利用OH夜气辉反演原子氧数密度时输入参数的不确定度对反演结果的影响

借助OH夜气辉辐射的光化学模式,由OH夜气辉辐射反演中间层-低热层区域的原子氧数密度时,输入参数的不确定性将导致反演得到的原子氧数密度具有不确定性.以在sudden death猝灭模式下通过OH(8-3)振动带体辐射率反演原子氧数密度为例,分别研究了大气参数和OH气辉辐射率的不确定度引起的反演不确定度、化学反应速率常数的不确定度引起的反演不确定度,以及所有输入参数的不确定度共同引起的反演不确定度,找出其不确定度对反演结果影响最大的参数.结果表明,三种反演不确定度均随着高度的升高而增大,温度和体辐射率的不确定度对第一种反演不确定度的贡献最大,反应速率常数b(8)和A(8-3)、的不确定度对第二种反演不确定度的贡献最大.     

一种有电压补偿电路的高性能低压CFOA及其小信号分析

提出了一种新型的电流反馈型运算放大器,该电路所具有的电压补偿电路克服了以往基于CMOS的CFOA两个输入端静态条件下不平衡的缺点,NMOS与PMOS互补的输入结构提高了电路的信噪比。采用0.6μm工艺参数(低阈值),1.5V电源电压,利用HSPICE进行了仿真,获得了4.95mW的功耗,4.5 kΩ的输入电阻,53.5°的相位裕度以及与增益无关的带宽和极大的转换速率。     

基于MMSE的近似最优Lattice Reduction辅助线性并行检测算法

现有基于Lattice Reduction (LR)技术的多输入多输出(MIMO)系统检测算法,虽然可以有效地提高MIMO系统的误比特率(BER)性能,但其检测性能与最优的最大似然(ML)算法相比仍然存在差距.针对这一问题,提出了一种新的基于信道分组的线性Lattice Reduction辅助检测算法.该算法首先将信道分为两组,对通过条件最差子信道的信号采用最优的ML算法检测,然后将其从接收到的信号中消除,再采用Lattice Reduction技术对第2组信道进行优化,最终并行地对剩余信号进行检测.仿真结果表明:在16QAM(Quadrature Amplitude Modulation)和64QAM调制下,对于4×4的MIMO系统,该算法的误比特率性能达到了最优;对于6×6的MIMO系统,该算法相比最优的ML算法其检测性能相差不到0.5 dB.     

H∞控制理论在飞机阵风着陆控制中的应用

飞机在着陆过程中，极易受到阵风干扰，通过设计H∞状态反馈控制器，来迎制阵风干扰，并解决控制输入过大等问题。仿真结果表明，所设计的飞机H∞状态反馈控制器能满足自动着陆要求，并且能有效地抑制阵风干扰和避免控制输入过大等问题。由于H∞控制理论自身的优点使其在阵风着陆控制中效果良好。     

人工神经网络

本文叙述了人工神经网络的基本概念、信息处理原理及主要特征。分析了Hopfield、误差反向传播等典型神经网络模型的互连结构、学习方法及特点。对该学科的发展及今后人工智能的研究策略也作了简要阐述。     

DFH—3C波段输入多工器

介绍了DFH—3输入多工器的组成、原理和设计特点。对正样输入多工器进行了电性能测试。其结果表明该部件满足了总体要求的技术指标,达到了设计目的;也表明了自均衡类椭圆函数通道滤波器的正确应用,从而省掉了外均衡器,减轻了转发器的质量,增加了转发器的可靠性。     

陀螺标度因数与输入轴失准角解耦测试研究

基于小角度近似的传统陀螺仪测试方法,不再适用于MEMS陀螺仪标度因数和输入轴失准角的测试。通过研究陀螺标度因数与输入轴失准角之间的耦合关系,提出了解耦测试原理,建立了严格的数学模型,针对该原理设计了解耦测试设备和方法;应用有约束多元非线性最小二乘问题解法实现了解耦解算。解耦原理计算机仿真和模拟MEMS陀螺仪的半物理仿真结果均表明,该方法能精确实现测试参数的解耦,解耦精度不受输入轴失准角大小的影响。本方法优于传统方法,尤其适用于大输入轴失准角的MEMS陀螺仪。     

基于分块反步设计的飞行器姿态稳定鲁棒控制

采用分块反步设计思想,结合输入状态稳定性理论,获得了一种具有鲁棒性能的 飞行器姿态稳定控制方案。该方案可自然地处理姿态耦合问题,实现半全局姿态稳定控制, 并对外部扰动具有鲁棒性,可直接应用在燃气动力的情况。对某空间飞行器的姿态控制系统 进行了数值仿真,仿真结果验证了该方法的有效性。     

推进航天型号技术报告形成过程精细化控制

<正>一、前言当前航天系统呈现新领域、新技术、新环境、新队伍的特点,尤其是新入职人员较多,在单位大多承担型号设计、工艺设计等方面的工作。由于新型号研制生产任务形势紧迫,大部分新同志在两、三年内就要担任型号设计、工艺方面的主要角色,工作经验相对缺乏,专业能力不足,型号质量意识还有待加强,在编写各类技术报告时难免会出现不同程度的问题,编写的技术报告在整体质量上,离各级各类标准和型号快速     

时滞对象的神经网络Smith预测控制

针对系统的时滞问题提出一种新的控制系统，将神经网络Smith预估器与神经元控制器通过预测误差有效结合在一起，起到预测控制目的。在神经网络Smith预估器中采用优于BP网络的IRN网络，仿真的结果表明系统的实时控制速度有了明显地提高。