一种互相关法测量相位噪声理论及仿真分析

相位噪声测量是无线电计测领域的重要研究内容，随着信号源等各种信号仪器设备的不断发展，相位噪声测量技术方面也产生了更高的要求。介绍了互相关法测量相位噪声的理论与仿真分析方法，通过理论推导阐释了互相关法抑制干扰噪声的原理，在推论的基础上建立了基于MATLAB的仿真分析模型，仿真验证了不同互相关次数下，系统噪声底部的改善程度，并进一步分析了双通道相关性对互相关运算结果的影响，得到了对应的仿真验证结果，为相关的工程设计提供参考。     

太赫兹相位噪声测量技术研究

相位噪声是太赫兹波技术应用中的一项关键技术指标，如何精确测量太赫兹波的相位噪声是太赫兹技术的重要研究方向之一。采用太赫兹下变频技术实现相位噪声测量系统的频率扩展，搭建(110～500)GHz太赫兹相位噪声测量系统，实现对太赫兹频率源相位噪声的测量。实验结果表明，所研制的太赫兹相位噪声测量系统的底部噪声优越，可用于(110～500)GHz频段太赫兹频率源相位噪声的测试，在太赫兹相位噪声的计量测试、标准研制及相关产品转化等方面具有广泛的应用前景。     

空间绳网捕获动力学仿真

空间绳网捕获系统是一种很有前景的空间碎片清除方法。然而，绳网的部署与捕获过程非常复杂，截至目前仍存在少量关键问题有待解决。对绳网捕获过程的研究是为了得到更合理的初始释放条件，以便绳网在接触目标后能成功包裹目标。利用有限元法将绳网进行离散，建立弹簧质点模型，并通过有限元软件进行仿真。同时提出了与仿真相关的3个接触参数，通过对不同捕获模型接触参数的横向对比找出绳网系统在展开及捕获过程中接触行为的区别。仿真结果表明，采用方形绳网系统对于正方体与弧形薄壁体目标捕获效果相对较好，对球形目标的捕获效果相对较差。针对不同捕获物体，绳网中最大应力出现的位置也不同，但最大应力都是集中出现在绳网与捕获目标棱角接触处与牵引球连接处。该仿真结果对最优绳网初始释放条件与编织形式的选取具有指导意义。     

宇航用小型化超稳晶振（USO）设计与实现

在分析高稳定晶体振荡器(OCXO)工作原理的基础上,提出了一种改善晶体振荡器相位噪声的方法.通过低噪声主振电路设计、高精度控温电路设计及机电一体化设计等措施,设计研制了一种宇航用小型化超稳定晶体振荡器(USO),尺寸为99mm×88mm×55mm.经测试,产品短期频率稳定度为2.11×10-13/1s、3.28×10-13/10s、8.61×10-13/100s(Allan方差),相位噪声为-129.4dBc/Hz@1Hz和-147.0dBc/Hz@10Hz.     

星载平面相控阵天线相位中心位姿标定方法

星载平面相控阵天线的相位中心是影响卫星成像质量的一个重要参数，针对平面相控阵天线的相位中心在卫星上的位姿标定问题，本文提出了一种标定平面相控阵天线相位中心位姿的方法。首先，建立了平面相控阵天线相位中心相对卫星主基准位姿传递的数学模型;其次，采用暗室测量系统对平面相控阵天线相位中心进行了标定，测得天线本体坐标系下的天线相位中心位置;最后，利用激光跟踪仪和经纬仪精测系统测出了天线相对卫星基准的位姿矩阵。基于本文提出的数学模型，获取了平面相控阵天线相位中心在卫星基准坐标系下的位置与姿态数据;同时，通过试验验证了平面相控阵天线紧固件的拧紧力矩，其对平面相控阵天线相位中心的影响可忽略。该方法对后续确定搭载平面相控阵天线的卫星相位中心工程验证，提供了参考。     

压气机声共振特性理论预测与试验研究

航空发动机压气机声共振是一种复杂非定常流动现象，能够造成压气机气动不稳定，甚至可能导致压气机叶片疲劳破坏。针对某高压压气机一级转子叶片振动疲劳失效问题，开展压气机声共振理论研究，建立声波在叶片排间传播与反射的分析模型。发展压气机声共振特性预测方法，对压气机声共振进行预测分析。基于发展的理论预测方法，开展某压气机声共振试验测试，通过多参数动态测试分析技术，获取压气机发生声共振时管道内部模态传播特性和叶片振动特性。试验结果表明：压气机发生声共振时转速与预测结果相吻合，一级转子叶片表现出锁频特征，压气机内脉动压力场、同级转子叶片间均存在强烈的周向传播特性，周向传播模态为13阶，符合特征频率的理论分析结果。一级转子附近脉动压力幅值最大，为声波轴向传播的主反射区，与预测结果相吻合。     

一种基于多基线载波相位差测量的欺骗干扰检测方法

由于卫星导航信号到达地面的信号功率较低,且民用部分信息公开,极易受到欺骗干扰信号的影响,从而导致接收机解算出错误的位置、速度或时间.针对传统的欺骗干扰检测与抑制方法不能对欺骗干扰进行测向的问题,提出了一种基于阵列多天线接收信号的载波相位差进行欺骗信号检测与抑制的方法.该方法能够在缺少先验知识的条件下,借鉴相关干涉仪测向...     

基于卷积神经网络的雷达辐射源稳健识别方法

针对低信噪比下，基于传统统计特征的雷达信号识别方法对复杂调制信号类型识别性能不高，因而处理复杂度高的问题，提出一种基于卷积神经网络的雷达辐射源信号稳健识别方法。该方法通过提取信号的瞬时相位特征，获得变换域的表征信号，将其作为卷积神经网络的输入，实现雷达辐射源信号的快速识别。针对瞬时相位特征对于信噪比敏感的特点，采用主成分分析方法对信号特征域进行降噪处理，提升模型对噪声的稳健性。通过仿真实验验证了所提出方法在不同信噪比下对7种调制信号类型的识别性能，通过理论分析及不同方法的实验对比，验证了算法具有耗时较短、识别准确率较高、噪声稳健性好等优势，具有良好的工程实用性。