存储系统中两级纠错编码方案设计与验证

针对恶劣空间环境设计了一种两级存储编码方案,以应对航天系统中存储单元发生多个单粒子翻转（SEU）错误的问题。方案设计的主要思想是根据简单低纠错编码组合出高容错编码,通过编码组合,使用字间编码来纠正字内编码无法纠正的错误,从而使存储系统更加可靠;对两级编码方案提出若干优化策略,以提高编解码性能,使得两级冗余编码效率接近于原始字内编码。实验结果表明,提出的两级冗余编码方案能够较好解决存储系统中发生多个单粒子翻转错误的问题。即与单一的字内编码相比,两级纠错编码方案能够大大降低星上存储系统出现不可修复的概率,保证了星上存储系统的可靠运行。     

建立企业信息分类编码标准体系 扩展企业标准化工作新领域

简要介绍了国家信息分类编码标准体系。从明确主管单位、统一思想认识、编制标准以及信息分类编码的应用及管理等三个方面阐述了如何建立企业信息分类编码标准体系 ,提出建立企业信息分类编码标准体系时应注意的几个问题。     

基于液晶光阀的动态红外场景仿真研究

介绍了基于液晶光阀的动态红外场景仿真系统构成,分析了液晶光阀的波长变换和空间调制机理。对反映红外场景仿真效果主要因素(光谱输出特性、时间响应特性和空间分辨力)进行了理论分析和研究。利用优化设计液晶光阀参数构建的动态红外场景仿真样机,测量其光谱输出特性、时间响应特性和空间分辨力,结果表明,仿真系统的输出光谱可覆盖中波和长波红外波段,可实现帧频70Hz,系统空间分辨力优于10 lp/mm(受红外光学系统和红外热像仪分辨力限制)。     

多载波调制结合Turbo编码技术的性能分析

多载波调制是一种有效克服衰落信道频率选择性的技术,从而显著减少码间干扰(ISI)。Turbo码以其接近香农极限的工作性能受到人们的注目,它能在极低信噪比条件下提供可靠通信。把多载波调制与Turbo 编码结合起来能够对整个系统提供显著的性能增益。本文试图对采用这两种技术的通信系统给出性能上的评估。     

间歇采样转发干扰对相位编码雷达的影响分析

文章分析了间歇采样转发干扰对相位编码脉冲压缩雷达的影响。首先,推导得到了相位编码信号通过匹配滤波器的输出响应。在此基础上,推导了间歇采样转发干扰的匹配输出,研究表明,输出响应为信号编码与间歇采样编码互相关序列的线性插值函数,且只能产生一个假目标。然后,研究了旁瓣抑制网络对间歇采样转发干扰信号的影响,结果表明,旁瓣抑制网络可以有效抑制回波信号的旁瓣,但无法抑制干扰信号的旁瓣。相比输入前数值,干扰旁瓣峰值和位置均发生变化。最后,通过编程计算和仿真实验验证了本文分析的正确性。该研究为雷达对抗干扰评估试验提供重要的理论支撑。     

基于SVPWM过调制的超前角弱磁控制永磁同步电机的策略研究

研究了电动车用内置式永磁同步电机的控制策略,提出了超前角弱磁控制与空间矢量脉宽调制(SVPWM)过调制结合的控制系统。超前角弱磁控制使用转速、电流和电压的3个闭环控制,电机端电压与直流侧电压组成电压控制环,产生电机弱磁的电流超前角直接给定交直轴电流。SVPWM过调制算法可以有效提高逆变器输出电压基波幅值,电机使用弱磁控制方式达到最大转速后使逆变器进入过调制状态,最大限度扩大转速范围。对该控制系统进行了仿真研究,仿真结果证明了理论分析的正确性和可行性。     

1 种自适应循环发动机亚声速巡航节流性能研究

推进系统亚声速巡航的燃油经济性是决定战斗机作战半径的主要指标。在巡航过程中会因减少发动机推力带来进气道溢流量增加,使推进系统燃油经济性降低。自适应循环发动机如何利用自身变循环特征减小进气道溢流进而提高推进系统燃油经济性是解决这一问题的关键。研究了1种在亚声速巡航状态带可变风扇系统的自适应循环发动机,利用自身变循环特征,实现等流量降低推力的方法。通过对可变几何机构组合调节的研究,获取了等流量节流方案,并分析了发动机在这一过程中的性能和匹配情况。结果表明:这种带可变风扇系统的自适应循环发动机能够在一定推力范围内实现等流量节流,减少进气道溢流量,提升推进系统在亚声速巡航状态的燃油经济性。     

双轴连续旋转调制捷联惯导系统大失准角初始对准技术

由于可以补偿惯性器件在三个轴向上的输出误差,双轴旋转调制技术被广泛应用于捷联惯导系统(SINS)。选择了一种合理且实用的十六次序双轴转位方案,并对其调制原理和误差进行了分析。初始对准技术是捷联惯导系统的一项重要技术,其对准精度直接决定了后续导航的精度。在粗对准完成后,当姿态误差角较大时,后续的精对准误差模型呈非线性特性,故选择了滤波精度高、稳定性强的平方根容积Kalman滤波算法(SCKF)来解决这一问题。考虑到在实际对准过程中,量测噪声的统计特性易发生变化,将SCKF算法与Sage-Husa算法相结合,在传统Sage-Husa SCKF算法的基础上提出了一种改进的自适应滤波算法(ASCKF)。该算法采用QR分解来完成对噪声协方差的平方根矩阵估计,从而避免了传统Sage-Husa SCKF算法中所估噪声协方差矩阵不正定的问题。最后,通过仿真证实了ASCKF算法可被很好地应用于量测噪声统计特性发生变化的初始对准中。