基于Hankel矩阵填充的稀疏孔径ISAR成像

在稀疏孔径(SA)逆合成孔径雷达(ISAR)成像中,传统压缩感知(CS)方法使用稀疏信号处理来处理数据缺失下的成像问题。这类方法存在模型不匹配这一固有问题,在一定程度上会限制成像质量。提出了一种利用Hankel矩阵填充(HMC)的基于结构化稀疏ISAR成像方法。该方法是一种典型的无网格方法,可以有效地提高稀疏孔径ISAR成像性能。首先,建立ISAR稀疏孔径成像信号模型,根据每个距离单元的回波构造Hankel矩阵;其次,通过证明所构造Hankel矩阵的低秩性质,作为方位稀疏成像的先验信息约束;最后,通过逐步迭代求解基于增广拉格朗日乘子(ALM)的矩阵填充(MC)来实现重构方位维成像。提出的基于低秩约束的方法,可以避免过完备基的假设,有效地克服了CS方法的离网格效应。基于实测数据的实验分析,进一步验证了所提算法的有效性。     

无人机桨叶损伤的在线模型估计新方法

无人机在复杂高对抗环境中极易出现桨叶结构受损故障，造成无人机控制性能退化甚至失稳，给无人机带来灾难性后果。桨叶结构损伤条件下无人机动力学模型的在线估计与重建是保障无人机控制系统稳定的重要前提。由于桨叶损伤干扰隐含于无人机动力学模型的内部，可观测性较低，典型的干扰观测器难以实现对此类干扰的估计。提出了一种新型穿透型干扰观测器，通过构造穿透函数，将模型内部的干扰映射到一个新建的平行空间，实现了对桨叶损伤的估计和故障后无人机的建模，并给出了所设计穿透型干扰观测器的稳定性条件。以四旋翼无人机为应用对象，对桨叶损伤形成的干扰进行在线估计与量化，反演出桨叶随机出现的损伤，实现了桨叶损伤后无人机动力学模型的在线精细重建，解决了无人机桨叶损伤故障下力矩输入难以直接测量的问题。半物理仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于连通检测和区域扩展的多重聚类方法研究

针对现有聚类算法在分选过程中存在辐射源定位和脉冲划分的困难，提出了基于连通检测和区域扩展的多重聚类方法。使用网格统计的方法对脉冲列分布密度进行量化，再借鉴图像分割算法，将量化的网格矩阵划分连通区域。基于峰值检测和梯度下降的原则扩展连通区域，通过边缘检测得到最终聚类结果。仿真结果表明，该算法能保证更多的聚类脉冲列参与参数分选，提高辐射源识别率。     

Chirp超宽带数字接收机设计与实现

文章针对超宽带通信技术快速发展的需要,设计了一个Chirp超宽带数字接收机。该接收机使用数字匹配滤波器避免了模拟滤波器带来的巨大插入损耗,并可以使用较为简单的方法实现时间同步。在硬件实现上,利用单比特量化匹配滤波器系数降低接收机的资源占用。实验表明该接收机结构简单、资源占用少、性能较好。     

强信号下GNSS接收机前端处理引起的相关损耗

在全球导航卫星系统（GNSS）信号质量监测及GNSS射频（RF）信号模拟器测试等应用中,有用信号功率往往远高于噪声功率。针对二进制相位移位键控（BPSK）和二进制偏移载波（BOC）调制信号,首次研究了这种强信号条件下接收机带限滤波、采样和量化（BSQ）引起的相关损耗。首先分析了不考虑量化作用时由滤波和采样引起的损耗;然后分析了不考虑前端滤波时由量化和采样引起的损耗,推导了相关损耗的解析表达式并得到了量化器的最佳量化间隔;最后,对于滤波、采样、量化共同作用引起的损耗,采用蒙特卡罗方法仿真分析了GPS L1 C/A信号在不同滤波带宽和量化比特数下的归一化相关功率,探讨了根据仿真结果拟合相关损耗解析表达式的方法以简化分析。      

考虑数值离散误差的湍流模型选择引入的不确定度量化

在流体力学数值模拟过程中存在着多种来源的不确定因素,科学、定量地描述这些因素对模拟结果的影响对模型确认、工业产品设计优化和性能评估等过程十分重要。数值离散、模型选择和模型预测偏差是模拟过程中3种重要的不确定性来源,为将这3种不确定性因素对模拟目标量的影响统一考虑,发展了考虑数值离散误差的贝叶斯模型平均方法。首先,通过对数值离散解和网格尺度进行拟合完成数值离散误差估计,得到每个备选模型真实解的置信区间。然后,通过嵌套方法和条件优化算法,结合贝叶斯模型平均方法构建目标量的概率盒,定义目标变量累积分布函数的上、下限,以此分析其置信区间。最后,针对NACA0012低速绕流和CHN-T1跨声速绕流问题,给出了同时考虑上述3种不确定性因素之后升、阻力系数的置信区间分析示例。     

波音飞机机载通讯设备(HF)618T天线耦合器工作分析

本文详细分析了波音飞机高频通讯(HF)天线耦合器系统的工作原理,着重介绍自动调谐电路中的相位检测器、阻抗检测器、负功率检波器及方式顺序逻辑电路的工作原理。通过对天线耦合器电路分析,弄清自动调谐信号的产生和自动调谐过程,加深对耦合器的理解,可供飞机维护人员参考,提高维护水平。     

基于试验数据与使用数据融合的产品寿命可靠性分析方法

可靠性数据分析作为描述、评价产品可靠性的理论方法,已经成为可靠性工程的重要组成部分。针对产品在实际使用中存在未失效数据且数量较多的情况,提出一种将试验数据与使用数据相融合的产品寿命可靠性分析方法。在产品寿命服从典型分布时,利用试验数据与使用数据融合后的数据,采用随机右截尾情形下的极大似然估计方法估算产品寿命分布函数中的参数,进而对产品寿命的可靠性进行分析计算。结果表明:在相同的可靠度和置信水平下,利用试验数据与使用数据融合后增大了样本容量,提高了产品可靠性分析的准确性。     

基于BP神经网络的试飞训练安全性量化模型

为提升试飞员在航空试验飞行过程中的飞行安全、降低试验飞行的风险等级,研究基于BP神经网络的试验飞行训练安全性分级量化分析模型。以人因工程的人、机、环为切入,分析试验飞行训练过程中影响试飞安全的因素,并选取人、试飞训练科目及环境三部分重要因素,建立试验飞行训练过程中的安全性分级量化分析指标体系。经人因工程指标量化处理后,由于融合的数据类型相似度较低,因此采用BP神经网络构建试验飞行训练安全性分级量化分析模型,经模型训练、测试后,输出试验飞行训练的安全性分级量化等级。利用定制的接触式采集设备和非接触式面部识别系统,采集试飞员执行试飞科目训练时身体节律数据,分析训练过程中科目复杂度和难度对试飞员心理特征和生理特征的影响,从而建立量化指标和预警指标,以此优化试验飞行训练课程、提高训练品质,保障试飞安全。试验表明,该模型所得试验飞行训练过程中的安全性分级量化模型输出偏差小于2%,模型预测结果与训练过程中实际风险等级基本吻合,可有效地用于试飞训练过程中风险预警,提高试飞员训练品质,为实际试飞安全提供保障。