GPS接收机数字码跟踪环性能研究

建立了伪码捕获和跟踪过程的数学模型;推导出了伪码捕获的检测概率和虚警概率,提出了改进的双Dwell搜索方法;对一阶、二阶、三阶DDLL的动态跟踪性能及输入随机噪声影响进行了定量分析。研究结果表明,双Dwell搜索方法能显著缩短平均捕获时间,应根据不同的系统动态特点,选择不同的环路参数,以优化码跟踪环的特性。     

基于Canny边缘检测的Mean-Shift跟踪核窗宽确定方法

传统核窗宽固定的Mean—Shift跟踪算法不能很好地对做复杂运动、尺寸变化的目标进行有效地跟踪,变核窗宽是解决这一问题的途径。图像的边缘表征了目标的重要特征,可以通过提取目标的边缘来确定核窗宽并用于跟踪。基于Canny边缘检测算法确定跟踪窗宽加快了Mean—Shift跟踪算法的运算速度,仿真结果验证了该跟踪算法的有效性。     

考虑易损性的飞机被外爆型武器的毁伤概率

通过对考虑易损性与未考虑易损性的飞机被毁伤概率的比较,表明：在传统的飞机作战效能分析中,飞机被毁伤的概率大多忽略了飞机的易损性,只从攻击飞机的武器性能方面考虑;其实,考虑易损性的飞机被外爆型武器毁伤的概率更切近于实战,易损性对毁伤概率有明显的影响,飞机易损性设计应作为一项非常重要的环节予以重视。     

故障星分布对星座PDOP可用性影响的建模及评价

 导航星座定位精度衰减因子（PDOP）可用性是卫星导航系统顶层设计的重要指标。研究了不同故障星分布状况对全球导航星座PDOP可用性的影响。首先,从概率角度并采用组合方法建立了全球导航星座PDOP可用性指标的统计评价模型。进而对给定数量的故障星分布在单个或多个轨道面内的不同状况下,典型的Walker δ构型导航星座的PDOP可用性如何变化进行了仿真计算和比较分析。仿真结果表明,故障星分布状况和轨道平面数对星座PDOP可用性有较显著影响,适当地减少轨道平面数对于改善星座的PDOP可用性是有利的。提出的评价模型物理意义明确,避免了主观性和局限性,且可以保证较高的指标评价效率。     

基于Bayes理论的航空发动机涡轮叶片维修决策

为了更可靠、更经济地实施航空发动机涡轮叶片维修决策,对Bayes统计推断理论在维修中的应用进行了探索。通过仿真试验,对比分析了维修人员在常规情况下根据维修经验和通过采样对叶片维修策略的选择。试验结果表明,基于Bayes统计推断理论的方法,对于航空公司决策者或维修人员进行维修决策是可行的和方便的。     

在非结构动网格上追踪多介质界面的ALE方法

在处理带有介质分界面的多介质流动问题时,把介质边界当作一种特殊的边界,并且在该边界上的点都有着双重的定义,分别对应边界两侧的不同介质状态,通过利用HLLC方法求解任意拉格朗日-欧拉方程(ALE),以及运用界面跟踪和动网格方法分别对一维和二维多介质流进行了数值模拟,并得到了满意的结果.     

临近空间高超声速滑跃式轨迹目标跟踪技术

针对临近空间目标飞行速度快、机动特性强和加速度突变的特性,提出一种地心直角(ECEF)坐标系下基于目标特性分析的修正强跟踪滤波(MSTF)算法。首先,通过对ECEF坐标系下目标量测的无偏转化处理,以有效减小目标高超声速飞行所带来的旋转、平移和线性化误差影响;接着,在对目标特性充分分析的基础上,合理构建强跟踪滤波(STF)模型,通过对模型参数的自适应调节,以有效实现临近空间高超声速滑跃式轨迹目标的精确跟踪;最后,结合统计学原理对目标加速度的突变进行合理检测和补偿,以进一步修正强跟踪滤波模型的跟踪精度。仿真结果表明,与现有的临近空间目标跟踪算法相比,该算法具有较高的定位跟踪精度。     

基于概率统计的DS/FH系统干扰检测算法

基于时频分布的干扰检测算法是DS/FH（Direct Sequence/Frequency Hopping,直接序列扩频/跳频扩频）系统干扰检测的传统手段,针对其运算量大、实时性差,以及无法检测某些特殊干扰信号等问题,提出一种基于概率统计的干扰检测算法.通过统计DS/FH系统频谱图中各频率的幅值出现位置,以DS/FH信号与干扰信号频谱分布规律的差别为判决依据,完成DS/FH系统中干扰信号的检测.分析和仿真结果表明：该检测算法能够有效识别DS/FH系统中的典型干扰信号,与传统基于时频分布的检测算法相比,能够实现某些特殊干扰信号的有效检测;同时,由于该算法不需要进行复杂的时频联合分析,其运算复杂度大大降低,能够实现DS/FH系统干扰信号的快速检测.     

基于全报废模型的航空发动机叶片报废率预测方法

基于航空发动机叶片的全报废数据,建立了发动机叶片报废率威布尔分布模型,并运用中位秩的方法对威布尔模型的参数进行了求解。为验证所建立模型的有效性,运用某航空公司CFM56-7B航空发动机报废率数据对模型进行了验证,取得了较好的效果。所建立的报废率模型能够为航空发动机的送修目标确定、维修工作范围制定等提供理论的支持。     

基于贝叶斯因子和二阶概率方法的圣地亚热传导模型确认挑战问题

针对美国圣地亚国家实验室为促进模型确认方法的发展所提出的热传导挑战问题,根据现代模型确认思想总结了该挑战问题解答中应包含的核心内容。在确认度量环节采用贝叶斯因子考察了实验数据是否支持所给模型,在此基础上通过二阶概率方法得到了模型预测的分布,以此计算出模型预测结论的置信度。该过程中考虑了模型参数的随机不确定性和认知不确定性,最后通过灵敏度分析辨识了模型参数的不确定性对模型预测的影响。研究表明该挑战问题中的实验数据支持所给模型,模型预测受导热系数的不确定性影响最大,模型预测材料在调控条件下的失效概率不满足调控要求,该结论的置信度为99.97%。