临近空间飞艇艇库外约束及稳定性分析

临近空间飞艇在发放前通常停放在艇库内,一旦离开艇库就不可避免地受到艇库外天气,尤其地面风的影响,不仅影响飞艇发放操作的快捷和安全,而且还事关飞行试验的成败。文章建立了大型飞艇在地面受两侧约束时的力学模型,采用动力学方法,分析了受到地面风作用时飞艇的姿态和约束拉力的变化,得到地面风起时和风速稳定后的解析解,评估了飞艇受到地面风作用时的稳定性和安全性。通过分析得到在两侧约束条件下飞艇对正向风和侧风的承受极限,为临近空间飞艇采用两侧约束方式的可行性提供了判据,也为今后发展临近空间飞艇发放技术提供借鉴。     

时变等离子鞘套相位抖动对GPS导航的影响

飞行器再入过程中产生的时变等离子鞘套会引起信号的时变衰减和相位抖动,其产生的相位抖动对调相体制的GPS导航系统必然产生影响。探讨了时变等离子鞘套引起信号相位抖动的机理,通过传输矩阵法计算了由时变等离子鞘套引起GPS导航信号的相位抖动的统计特性,结合Hilbert方法建立了受到相位抖动影响的GPS信号模型,研究了黑障发生前等离子鞘套的相位抖动对GPS导航的影响。仿真结果表明GPS导航受到影响的程度和相位抖动方差大小密切相关。在NASA数据下相位抖动方差为0.1142时,定位变化大于10m的最大比例超出了1.5%,大于5m的最大比例超出了14%。     

机载雷达近程杂波高效自适应抑制算法

针对机载雷达近程杂波抑制提出了一种高效俯仰向空域自适应处理算法。该算法从雷达系统设计出发,在每一次相干积累时间内采用仅包含近程杂波的第一个填零脉冲为训练样本。同时,在俯仰向进行降维处理形成和、差波束,并基于旁瓣相消原理利用俯仰差波束自适应对消和波束中的近程杂波。理论分析和仿真结果表明,本文方案能高效滤除近程杂波,且俯仰主波束保形性能好,运算量小,适合工程应用。     

GNSS接收机中一种新的射频干扰抑制级联方法

为了减少系统复杂度和提高系统实时性,提出了一种新的级联算法。首先,通过三系数滤波器模型对连续波干扰进行建模,从而形成一种非线性卡尔曼自适应滤波器,并利用该滤波器作为预处理器对每路中的窄带干扰进行抑制。随后,将各路滤波器的输出送入空时自适应处理器中进行宽带干扰的抑制。仿真结果表明,在匹配谱干扰环境下,特别是在窄带干扰从卫星信号方向入射时,新算法相对于普通的空时和空频自适应处理表现出了更加优越的性能。     

共形相控阵信号处理技术研究

该文主要讨论共形相控阵列的天线方向图合成以及杂波中慢速运动目标的检测问题.文中从建立共形阵列的空间导引矢量入手,首先研究了共形阵列的低旁瓣加权技术,给出了基于能量迭代法和交替投影方法的权值计算方法;接下来讨论了采用空时自适应处理技术抑制杂波、检测目标的问题.建立了共形阵列杂波模型,给出了最优权值以及输出信干噪比的计算方法,最后讨论了共形阵列降维处理算法的实现问题.     

冲击杂波下的MIMO雷达DOA估计方法

研究了对称α稳定分布(SαS)冲击杂波下的多输入多输出（MIMO）雷达目标波达方向（DOA）估计问题,分别提出基于分数低阶最小方差无畸变响应(FrMVDR)的MIMO雷达DOA估计算法和无穷范数归一化最小方差无畸变响应（Inf-MVDR)算法。FrMVDR算法,首先进行冲击杂波特征指数的估计,然后使MIMO雷达接收阵列的分数低阶输出功率最小,实现MIMO雷达的DOA估计。为了避免FrMVDR算法对杂波特征指数估计,提出Inf-MVDR算法,首先用无穷范数对接收信号进行归一化处理,使归一化后的阵列输出功率有界,继而采用传统MVDR算法进行DOA估计。计算机仿真验证了上述两种算法的有效性;同时仿真结果还表明在冲击杂波下,MIMO雷达的空间分集特性可显著提高DOA估计的精度。     

基于蒙特卡罗方法的限时降级放行影响因素分析

研究限时降级放行分析对商用飞机以及航空发动机系统的安全性分析具有重要作用,可为适航当局提供适度超前的技术支持。本文建立了LEAP航空发动机电子控制系统模型,通过蒙特卡洛方法进行限时降级放行分析,分析不同维修策略、控制规律、电子控制系统成熟度。结果表明:严格维修策略可以缩短系统带故障运行的时间,降低系统平均LOTC率,进而提高放行间隔时间;控制规律会影响系统构型,不同系统构型具有不同冗余单元,可通过降低串联单元提高系统可靠性;电子控制系统的成熟度高,长时放行间隔长,系统可靠性高。     

基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法

杂波谱稀疏恢复空时自适应处理（STAP）是一种有效减少杂波样本数需求的机载雷达杂波抑制方法。然而,空时平面被离散地划分为若干个网格点来构建空时导向矢量字典,当字典在失配时,杂波脊不能准确落在预先离散化的网格点上,稀疏恢复STAP性能严重下降。提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法,首先利用二维泰勒级数建立空时动态字典模型,然后将字典失配误差作为待估超参数构建贝叶斯稀疏恢复模型,并利用失配误差估计值对空时导向矢量字典进行修正,最后利用修正后的空时导向矢量字典重构杂波协方差矩阵,进而计算杂波空时谱。实验证明,该方法能够有效提高字典失配情况下的杂波谱稀疏恢复精度,杂波抑制性能优于已有字典预先离散化的稀疏贝叶斯学习STAP方法。     

提高卫星导航性能的阵列参数估计算法

针对卫星导航信号参数估计性能严重影响导航定位精度,提出了一种利用电磁偶极子对提高信号波达方向和极化参数估计性能的方法。充分利用接收数据协方差矩阵,通过两次特征分解,由特征分解的特征值进行极化参数估计。利用小圆环子阵导向矢量得到波达方向的粗略而无模糊的估计,大圆环子阵导向矢量得到有模糊的估计,通过解模糊得到精确的无模糊的估计,从而大幅提高了到达角的估计精度。比较了单个圆环阵列和同心圆环阵列的参数估计性能,分析了参数估计精度对抗干扰性能的影响,仿真结果表明参数估计精度的提高有效改善了卫星导航抗干扰的性能。     

非圆信号的贝叶斯稀疏重构阵列测向方法

对信号非圆特性的有效利用能显著改善子空间类阵列测向方法的性能,但难以弥补此类方法在低信噪比（SNR）、小样本等信号环境适应能力方面的局限。本文引入贝叶斯稀疏学习（SBL）技术以解决非圆信号的波达方向（DOA）估计问题,在结合信号非圆特性的同时对入射信号的空域稀疏性加以利用,通过将非圆信号阵列输出协方差矩阵和共轭协方差矩阵在预先定义的空域字典集上进行稀疏重构,得到入射信号的空间谱重构结果,并依据其谱峰位置估计各信号的方向。该方法对独立和相关信号都具有较好的适应能力,仿真结果验证了该方法在信号环境适应能力和相关信号测向精度等方面的优势。