基于6SPS并联机构标定新方法

系统研究6SPS并联机构标定的方法。研究中应用激光跟踪仪测量、基于并联机构正解和定位误差旋量的计算,正交试验进行试验设计,应用非线性最小二乘参数辨识。仿真验证辨识的几何误差可以等于假定值,试验验证位姿精度提高了10倍。     

Multi-mode diagnosis of a gas turbine engine using an adaptive neuro-fuzzy system

Gas Turbine Engines (GTEs) are vastly used for generation of mechanical power in a wide range of applications from airplane propulsion systems to stationary power plants. The gas-path components of a GTE are exposed to harsh operating and ambient conditions, leading to several degradation mechanisms. Because GTE components are mostly inaccessible for direct measurements and their degradation levels must be inferred from the measurements of accessible parameters, it is a challenge to acquire reliable information on the degradation conditions of the parts in different fault modes. In this work, a data-driven fault detection and degradation estimation scheme is developed for GTE diagnostics based on an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). To verify the performance and accuracy of the developed diagnostic framework on GTE data, an ensemble of measurable gas path parameters has been generated by a high-fidelity GTE model under (a) diverse ambient conditions and control settings, (b) every possible combination of degradation symptoms, and (c) a broad range of signal to noise ratios. The results prove the competency of the developed framework in fault diagnostics and reveal the sensitivity of diagnostic results to measurement noise for different degradation symptoms.     

Potential of IRNSS/NavIC L5 signals for ionospheric studies

Indian Space Research Organization (ISRO) has developed an indigenous system named Indian Regional Navigation Satellite System (IRNSS) or NavIC (Navigation with Indian Constellation), that consists of 7 satellites and transmits navigation signal in L and S bands. ISRO, for validation of the system, has installed many IGS (IRNSS/GPS/SBAS) receivers scattered over the Indian region. Using preliminary data from two geographically widely separated stations over India, this paper presents the results on studies on parameters of IRNSS signal quality and discusses how these parameters may be used to study the ionospheric behavior over the Indian region. The results show the importance and advantages of using IRNSS data for such studies.     

振荡器相位噪声的研究综述

相位噪声是振荡器最重要的性能指标之一。综述了相位噪声的研究现状,包括基本概念、产生、表示方法和现有的研究方法,讨论了现有研究方法的特点和今后的发展趋势。     

数字射频存储器在雷达干扰中的应用

论述了数字射频存储器(DRFM)技术在雷达对抗中的作用和重要性,介绍了DRFM的原理。给出了应用DRFM进行雷达干扰的几种干扰方式。     

密集有源多假目标的压制干扰效果分析与仿真

多假目标干扰在现代电子战中应用日益广泛。随着工作状态参数的不同,多假目标干扰呈现出不同的干扰效果。在讨论密集多假目标产生方法的基础上,针对两种不同的恒虚警处理,详细分析了密集多假目标的干扰效果,得到一些有价值的结论:当密集程度较高时,多假目标干扰可以起到类似噪声的压制作用,最后进行了仿真验证。     

基于学习自动机的雷达干扰资源分配研究

综合考虑干扰机干扰频率、干扰功率、干扰时机和干扰样式等干扰效果评估指标,构建干扰效益矩阵,建立目标函数,构建干扰资源分配博弈模型,并基于学习自动机原理提出了分布式干扰资源分配算法,求解出干扰分配决策。仿真结果表明,提出的分布式干扰资源分配算法能以很低的复杂度来获得很好的干扰性能,有效地解决了干扰资源分配问题,对实际作战指挥有一定的指导意义。     

一种基于间歇采样的脉间点积干扰方法

首先介绍了间歇采样转发干扰原理,指出了间歇采样转发干扰出现的假目标峰值位置,提出了一种基于间歇采样转发的脉间点积干扰方法,在对该方法进行数学建模后,分析了干扰信号时频特性;最后对基于间歇采样转发的脉间点积干扰进行了仿真,并将之与直接间歇采样转发干扰及增加了多普勒噪声调制间歇采样转发干扰进行对比。     

复杂电磁环境中智能决策对抗技术的应用

当前雷达技术的发展突飞猛进,复杂的电磁环境已经是战场必须面对的现实情况,提出了一种可适应战场复杂电磁环境的智能干扰技术,主要从分选、干扰策略和干扰效能评估等方面讨论了整个智能对抗干扰的原理,对战场指挥决策有一定参考价值。     

基于多站数据融合的参数精估计方法

针对侦察设备处于星载SAR副瓣照射范围,从而导致截获信号湮没于强噪声背景这个问题,本文提出一种基于多站接收机之间的数据融合方法。在信号形式未知的情况下,通过此方法可以检测出淹没在噪声中的微弱信号,进行信号的分类和时频域参数的精估计。首先,将参考接收机与其他接收机之间进行互相关处理,得到峰值信息,根据峰值信息的位置得到信号与参考信号之间的延迟位置,进行延迟校准;其次,各个接收机分别进行粗步长的分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FrFT）,记录峰值信息为精估计做准备,根据峰值角度和分数阶傅里叶反变换恢复出原始信号;最后,判定是否存在信号,若信号存在实现多站原始信号功率比的加性融合,根据多站峰值信息限定旋转角度范围,采用精步长的分数阶傅里叶变换估计出调频率和中心频率;利用联合互相关谱实现信号能量的累积,采用自适应门线和边界波谷连续取小方法,找到信号存续状态中的左右边界,估计出带宽和中心频率,计算脉宽,实现时频域信号的精估计。仿真实验表明：该方法可以在低信噪比的高斯白噪声和有色噪声背景下,对线性调频信号（Chirp）的时频参数进行有效的精估计。