一种新颖的快速DOA估计算法

一次快拍空间FFT法运算量小,但抗噪声性能较差,易形成伪峰;多次平滑FFT法充分利用阵列多次快拍的所有数据,具有较好的抗噪声性能,抑制了伪峰的形成,但运算量较大。提出了自相关阵平滑空间FFT算法,其性能优于现有的自相关阵单列FFT,与多次平滑FFT法相当且易于实现,运算量较小。理论分析与仿真实验证明了该算法的有效性。     

通量限制器与LED性质、空间离散精度

本文从标量形式的ＵＳＬＩＰ格式出发,从理论上分析了通量限制器与ＬＥＤ性质和空间离散精度的关系。利用Ｒｏｅ平均矩阵的Ｕ特性和广义数值Ｒｉｅｍａｎｎ不变量的概念,将此类格式应用于二维翼型跨声流场的数值模拟,针对提供的来流条件,考查了不同的通量限制器对流场计算精度的影响。     

A New Optimal Hatch Filter to Minimize the Effects of Ionosphere Gradients for GBAS

At present, the main problem faced by ground-based augment system （GBAS） is that though carder smoothing filter and local differential global positioning system （LDGPS） improve the accuracy of the pseudorange by reducing the noise in it and eliminating almost all the common errors between the user and the reference station, they also cause extra errors on account of the effects of the ionosphere temporal and spatial gradients. Based on the analysis of these errors as well as the smoothing noise, this article suggests a new algorithm to design the optimal Hatch filter, whose smoothing window width varies real-time with the satellite elevation, ionosphere variation, and distance from the user to the reference station. By conducting the positioning process in the GBAS emulation platform for several hours and after its comparison with the performances of traditional Hatch filters, it is found that the errors in the differential correction become smaller and the positioning accuracy gets heightened with this new method.     

平稳色噪声背景下相干信源DOA估计的新算法

提出一种基于对称均匀线阵的波达方向(DOA)估计新方法.该算法在未知噪声协方差矩阵为复对称Toeplitz结构的情况下,利用空间差分方法和相干信源信息Toeplitz矩阵重构相结合,来处理同时存在相干、非相干信源的情况.该算法在提高阵列的信源过载能力的同时,可明显减小运算量.计算机仿真结果证明了算法的有效性和正确性.     

iGPS测量不确定度空间分布分析方法

针对iGPS实际测量现场的快速评估与布局优化问题,研究了iGPS测量不确定度空间分布规律.给出了iGPS测量模型,据此建立了iGPS测量不确定度通用两站分析模型,进一步提出了基于两站模型变换的测量不确定度空间分布分析方法,并根据发射器覆盖范围进行了修正.该方法适用于发射器为任意数目与空间布局的iGPS测量环境,可用于计算iGPS测量环境中任一空间点的测量不确定度.构建了iGPS两站与四站实际测量环境,并进行了数值仿真计算与实际测量偏差对比.结果表明,两者数据吻合良好,该iGPS测量不确定度空间分布分析方法能有效描述iGPS测量不确定度空间分布规律.      

空间物体解体碎片云的长期演化建模与分析

空间碎片云由空间物体解体产生的大量空间碎片组成,由于其相对集中地分布在有限的空间内,将会对临近航天器产生较大的碰撞威胁。为了分析解体碎片云长期分布特点,文章首先利用数值积分方法对空间碎片云短期分布规律进行了研究;在此基础上,针对处于环状分布的碎片云,根据碎片所在的轨道高度和具有的面质比值,将碎片划分到不同分组,以每个组作为研究对象,建立了描述碎片云在大气阻力作用下的解析演化模型。模型避免了对单个解体碎片的运动状态进行积分,可大大降低对计算资源和计算时间的需求。考虑在高度为1422km 圆轨道上运行的物体,解体产生了1780个碎片,利用解析演化模型得到碎片云未来50年内的演化分布状态。数值结果表明,碎片云的峰值密度在解体物体轨道高度附近,并在大气阻力作用下向更大高度区间内扩散;较低高度区间内碎片密度具有先增加,然后在大气阻力作用下不断减少的特点。     

细长体大迎角无侧滑时涡系不对称的机理研究

本文介绍了细长体大迎角无侧滑时不对称涡系形成机理的初步探索结果。实验研究表明,不对称涡系的形成机理是:脱体涡受物面和位流边界影响,随着迎角增大,其强度和尺寸亦逐渐增加;当背风区宽度已不能容其自由发展时,左右两侧脱体涡便互相推挤,致使较弱的脱体涡被上推,形成了不对称的涡迹。 实验研究还表明不对称性的偶然性和必然性之间的辩证关系。对脱体涡在受到扰动和逆压后的情况亦作了相应的研究。所有实验是在常规低速风洞中进行的,实验雷诺数Re≈1×10~5。     

基于神经网络的体视PIV空间标定模型

体视粒子图像测速（SPIV）中的空间标定精度对SPIV的测试结果精度有较大影响。为研究标定模型对输入误差的处理能力,定义了一个无量纲参数——误差衰减系数,来评判空间标定模型对误差的响应。在此基础上针对SPIV两相机空间标定的误差产生和传播特性,发展了一种基于神经网络的且具有联合标定能力的SPIV空间标定模型。使用仿真实验手段,证实了该神经网络模型在很大的参数空间内均具有对输入误差的抑制能力,而传统的多项式模型或小孔模型并不具备这一能力;此外,神经网络模型在高光学畸变情况下的表现也优于多项式模型及小孔模型。因此,神经网络具备替换传统空间标定模型的能力,有助于提高SPIV的测量精度。最后在实验中证实了神经网络标定模型的空间定位误差仅为传统模型的1/4。     

镜像综合孔径微波辐射成像原理验证实验研究

为验证镜像综合孔径微波辐射成像的原理,设计了V波段镜像综合孔径辐射成像原理实验系统(MAS-V),介绍了系统组成及原理并进行了电暖器辐射成像及空间分辨率实验,电暖器热辐射部分清晰可见,且轮廓与光学图像结果一致。实验结果表明:镜像综合孔径微波辐射成像的原理正确。对于相同的天线阵列,镜像综合孔径的空间分辨率优于常规综合孔径,约为其2倍。若增大反射板与天线阵列的距离,镜像综合孔径的空间分辨率将进一步提高。研究结果为镜像综合孔径微波辐射成像方法应用于静止轨道大气遥感提供了参考。     

Interactivity in map learning: The effect of cognitive load

The hypothesis that active learning is beneficial relative to passive observation was assessed in the context of spatial knowledge derived from maps. Active and passive participants studied a map either while performing a simultaneous spatial tapping task (high cognitive load) or in the absence of this task (low cognitive load). Active participants controlled how the map was learned, with passive participants observing map learning without exercising control. Spatial recall was assessed in two tests, directional judgements and map drawing. Map drawing and directional judgments showed a similar pattern of results, with performance detrimentally affected by a high load for active participants, but not for passive participants. The results indicate that activity and cognitive load interact, suggesting that active learning can be detrimental to spatial learning in cognitively demanding tasks.