处理几何学在SAR原始数据聚焦中的作用

合成孔径雷达(SAR)系统要求对接收的回波信号(原始数据)进行聚焦处理以生成高分辨率微波图像。由于平台姿态的不稳定性，或者是由于地球自转效应都可能造成在“倾斜”的坐标系中获取SAR原始数据，即发射接收波束对于正测向存在偏向角。本研究报告利用以条带模式工作的SAR传感器所获得的斜视原始数据，分析了聚焦处理的效果。最后，关于圆锥形非正交参考系统，概括了二维频域SAR处理法。在根据要求选定的处理坐标系中，对由原始数据处理而来的图像，分析了几何、频谱、相位的误差。并证实所用聚焦处理使这些误差为最小值。依据仿真数据求得的实验结果证实了全部理论。而且，还研究了把这种分析推广到偏差具有显著作用的干涉测量的情况。     

多传感器组合导航系统分层融合算法

从信息融合角度来看，目前在组合导航系统中广泛应用的联合滤波算法居于两级式分布式融合结构。而分层融合结构作为多传感器信息融合的另一种重要的模式，在组合导航系统中应用尚未见报道。本文研究了多传感器组合导航系统的分层融合算法，重点与联合滤波算法进行了比较。以定理的形式证明了在一定条件下分层融合算法与联合滤波算法的等价性问题。进而提出了分层融合算法的部分反馈模式。仿真结果表明，部分反馈模式的有序分层融合算法可有效地应用于多传感器组合导航系统。在相同的容错能力和计算复杂性下，可以得到优于联合滤波的导航信息融合结果。     

视景增强系统模拟与实验结果

当今的飞行员必须应付越来越复杂的情况。在民航方面，最关键的任务是进近着陆和滑行，尤其是在恶劣的天气条件下，飞行人员的工作负荷很大。因此，DLR的飞行导引研究所提出了视景增强系统（EVS）的概念，它能提高飞行员的工作效能，增强安全度、还能给飞行员提供完善的态势感知。在本文之前，Doehler和Bollmeyer曾于1996年在所著的“用于障碍探测和视景增强的成像雷达的模拟”一文中给出了这一概念的几个单元。本文概述了DLR的视景增强概念以及研究方法（包括模拟和实验评估两部分）。首先介绍了用于视景增强研究的驾驶员在环路中模拟环境。采用对成像传感器（成像雷达与红外成像传感器）的实时模拟来补充现有的固定基地飞行模拟器。采用数据融合方法组合的不同等级的信息（如地形模型数据，经过处理的由传感器获取的信息、飞机状态矢量与经数据链传递的信息等）来产生增强的景像显示。本文的第二部分将给出一些实验结果。通过与Damiler Benz航空传感器系统公司合作，将毫米波成像雷达样机安装到试验车和试飞机上。迄今为止，这种复杂的HiVision雷达是性能最好的全天候传感器之一。本文示出了采用这一传感器所获得的图像，以及基于数字地形模型的数据融合处理的结果。最后给出一个短的录相片来结束本文。     

周边军情

日本。2006年3月，日本和美国对联合导弹防御计划中的部分新技术进行首次联合试验，这些技术由日本开发，将用于先进拦截器。此次试验在夏威夷展开，导弹从美国“伊利湖”号驱逐舰上点火，主要试验整流罩的效能。整流罩和红外传感器适用于将要部署在“宙斯盾”驱逐舰上的更大型改良版SM-3拦截器。     

无刷直流电机主电路设计及其换向过程研究

阐述一种采用电容储能型变换器拓扑结构作为主电路的无刷直流电机系统，介绍该系统换向所采用的新型无位置传感器技术-“三角计数换向法”。     

载人飞船返回舱的气动热流率分布

高超声速有攻角钝头轴对称体的载人飞船返回舱的热流率计算，目前已有很多方法。迎面球冠的对流加热率可由风洞试验结果和Ｌｅｅｓ及Ｄｅｔｒａ－Ｋｅｍｐ－Ｒｉｄｄｅｌｌ等的驻点热流理论作较好预测。     

基于SVR的导航传感器自适应野值检测方法

针对Lagrange插值法无法处理连续野值的问题，提出了一种基于改进支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的导航传感器自适应野值检测方法。该方法结合了支持向量回归利用小样本数据就能够准确建模和3σ准则计算简易的优点，利用支持向量回归在线建立舰船的运动模型对测量值进行实时预测，并利用3σ准则自适应地计算阈值，然后通过比较阈值与预测残差来判别测量值是否为野值点。该方法可以自动地学习舰船的运动趋势，建立舰船的真实运动模型，而且不受连续野值点的影响，能够在没有其他传感器辅助的条件下完成野值检测。海试实测数据表明，提出的方法对离散和连续的野值点均具有较好的检测效果，同时可以更好地估计传感器的真实测量值。     

液体密度传感器

介绍了几种典型的液体密度传感器的基本结构、工作原理与应用特点.