双向卫星时间与频率传递温度效应

卫星双向时间与频率传递是高精度的时间比对,外界环境的变化将会影响到比对精度,温度的影响更是不可忽视[1]。以NTSC(国家授时中心)台站与NICT(日本国家情报与通信技术研究所)台站几年来的数据为基础,讨论了双向比对结果与环境温度的相关性。在温度超过12℃时,两站的时间差与环境温度成正比例关系;温度低于12℃时,两站的时间差成反比例关系。证实了对上、下变频器以及低噪放大器采取恒温措施的必要性。     

一种多目标跟踪数据处理器的设计

介绍了一种机载多目标跟踪数据处理器的实现算法．这个处理器是用专用数字信号处理芯片ＴＭＳ３２０Ｃ３０实现的，其输入的观测数据是由雷达视频回波信号经过数据采集、信号检测和目标参数提取后得到的测量数据．在实验室环境下，当信噪比为３：１时，此数据处理器在１００ｋｍ距离处的滤波估计误差为５０ｍ，方位估计误差达到半功率波束度宽的．     

阵列雷达中快速目标截获的几个关键问题研究

研究了阵列雷达中快速目标截获的两个关键问题:角度测量和角度预测.首先,从测角原理、要求的波位排布、鉴别特性和测角性能等几个方面研究了阵列雷达中快速目标截获的两种测角算法:幅度比较类单脉冲和幅度加权平均,提出了这两种算法在工程应用中的引导和非线性校正方法;然后,分析了利用跟踪滤波器的角度预测算法,提出了SDF跟踪滤波器;最后,在某阵列雷达仿真系统中进行了仿真研究.     

《易经》宇宙探秘——《易经》与当代科学的故事

六、超前的宇宙本质观 宇宙--空间与时间的总和 宇宙的本质是什么?我们的祖先有着最早、最正确的认识."宇宙"的俗称就是"世界",把"世界"拆开来看,"世"是指时间, "界"是指空间.     

灰色灾变预测模型及其应用

灰色系统是信息不完全系统,不少论文提出了"灰数"、"灰平面"、"灰色统计"等一系列全新概念,为不确定性,信息不完全的数的研究提供了一种新的分析处理方法.灰色方法即是对一些离散的原始数据采用累加生成及其逆进行处理,使之转化为适合用微分方程等方法来建模的有序数列的新方法.本文使用双向差分方法建立了一种灾变预测的灰色预测模型,并对某地区历年来的旱、涝灾数据进行灰色处理,进一步预测到旱、涝灾情将再发生的时间.最后分析了灰色预测模型的拟合精度.     

备受青睐的火星探测——著名火星探测器一瞥

最先进的人造火星卫星 经过近7个月的飞行,当今世界最先进、最大的人造火星卫星--"火星勘测轨道器"于美国东部时间2006年3月10日进入火星轨道.开始于2002年的这次飞行任务耗资7.2亿美元,     

基于协调组的RTI时间管理方法

针对目前运行支撑环境(RTI,Run-Time Infrastructure)时间管理方法中存在的时间推进效率低及网络带宽占用量大的问题,提出基于协调组的RTI时间管理方法并将其应用于BH RTI 2.3时间管理服务.将仿真系统中节点划分为不同的协调组并设置协调者,通过分组局部协调逐步达到全局的时间同步.实验结果表明,该方法在仿真节点时间推进速度及网络带宽占用量方面优于同等条件下的其他RTI时间管理方法.      

基于预测校正方法的RLV再入制导律设计

针对高超声速可重复运载器RLV(Reusable Launch Vehicles)的再入飞行问题,利用数值预测校正方法与准平衡滑翔条QEGC(Quasi-Equilibrium Glide Condition)相结合的方法在线设计同时满足热流、法向过载和动压等轨迹约束与末端精度要求的倾侧角制导律.建立三自由度动力学方程,确定初始条件、末端精度要求和轨迹约束要求;然后详细阐述预测校正方法和准平衡滑翔条件的原理,再利用预测校正方法设计制导律,用QEGC把约束转换为对倾侧角制导律的上界,通过限制倾侧角的幅值来限制约束.最后在计算机上进行制导仿真,并考虑初始条件不确定性,进行蒙特卡洛仿真,通过分析仿真结果,证明利用预测校正方法结合准平衡滑翔条件可以快速的设计出满足末端精度要求和轨迹约束的制导律,并对初始条件不确定性有较好的鲁棒性.     

飞机动态推出控制策略仿真优化模型

机场离港运行的无序化造成滑行过程中的长时间排队等待及大量燃油浪费。为了减少燃油消耗和废气排放,在已有的动态推出控制策略基础上提出了阶梯函数控制策略(Step function,SPC)和非线性函数动态推出策略(Nonlinear function,NPC)的一般形式,以离港成本为目标,建立了基于停机位等待惩罚的动态推出控制模型,在不延误的前提下提出了一种基于网格参数优化的蒙特卡洛仿真优化算法。通过北京首都机场实际运行数据对推出过程进行仿真计算,并与无控制策略以及传统N-control策略的最优可达解进行仿真对比,结果表明:在不延误的前提下,提出的推出策略可以更加有效地降低平均滑行道滑行时间,NPC策略的离港运行成本和燃油成本可降低45.52%和54.23%,SPC虽然成本节省劣于NPC策略,但是其简单的操作方式可以为离港推出调度方式的改进提供决策支持。     

一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法

路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。