LDPC码对无源互调干扰下通信性能改善研究

针对无源互调干扰信号的时变性和间断性特点,提出了利用低密度奇偶校验（LowDensityParityCheck,LDPC）码抗突发差错的特性来减弱无源互调干扰影响的方法。文章设计了LDPC编译码方案,采用了基于准循环矩阵的编码方案,并着重分析了译码环节,译码算法最终选定具有低迭代时延特点的基于行信息传递（RowMessagePassing,RMP）调度的最小和译码算法。译码仿真结果显示,用占空比为10%的脉冲模拟无源互调干扰,信噪比为3.1dB时,编码增益约为8.2dB。实测结果显示,信干比为2dB时,带有LDPC编码的系统误码率为0.00269,信干比增益超过10dB。     

再入飞行器脉动压力环境特性分析

文章通过数值求解球头单锥飞行器绕流流场结构,利用均方根脉动压力系数、功率谱密度和窄带空间相关系数3个统计参数分析飞行器湍流附面层脉动压力环境特性,为飞行器结构改进设计提供依据,并为飞行器环境条件加载位置、加载密度等参数的确定提供参考。研究结果表明,脉动压力强度沿流向逐渐减小,压力脉动能量主要集中在比湍流附面层脉动特征频率小的频域内;脉动压力空间相关性沿流向逐渐增强,其衰减能力随间隔距离的减小而增加,符合脉动压力的传播和衰减特征。     

关于去月球，火星及其测量问题

世界人口以级数式或指数式规律增长，而资源则是有限值。本文由此出发，对世界人口平均密度进行计算后，提出必须积极考虑向地球外移民的观点，并对其可能性及存在问题作了详尽的的科学分析。指出：最重要的目标是向火星移民，而月球是这一努力的跳板。对有关测量技术和科学研究作了论述，认为已有的大量工作创设了良好的条件，但仍有许多高难科技问题有待解决。最后，认为中国作为世界。上头号人口大国，必须早日为参加向火星移民作好准备。     

一种研究电弧风洞等离子体密度的诊断方法

用微波探针法研究了等离子体密度变化。一般情况下，它除了不对等离子体产生干扰外，还可以对等离子体进行实时监测。本文利用这种方法对电弧风洞等离子体的形成以及不同状态下的密度变化作了观测，并同扫描朗谬探针在相同实验条件下的结果进行了比较。实验结果表明，微波探针是研究特殊环境下等离子体密度变化的一种好方法。     

国外高能量密度材料与目标化合物CL—20的进展

介绍了国外高能量密度材料(HEDM)发展的新动态。以多硝基/硝胺基多环化合物和主体笼形化合物等的开发研究作为契机,HEDM发展进入了一个新的阶段。CL-20即六硝基六氮杂异伍兹烷(HNIW)是一个很有前途的多环硝胺主体笼形化合物,本文着重评述它的结构、性能、应用及合成途径。认为通过它的六氮杂前驱物体系的基团转化而引入硝基的途径是可取的。     

非定常动态旋涡显示

基于旋涡的密度梯度，研制一种用彩色纹影系统来实时显示非定常旋涡随攻角变化的动态过程，并与常规的激光片光技术相比有许多优点和潜力。     

空间太阳能电站微波能量反向波束控制技术

微波能量传输设计与验证是中国空间太阳能电站发展各阶段的核心工作,微波能量反向波束控制则是微波能量传输的关键环节。目前的反向波束控制研究都基于微波能量发射阵列具有理想型面的前提,没有考虑空间环境中微波能量发射阵列结构模块发生位置和姿态偏差的实际情况。结合中国空间太阳能电站发展的4个阶段任务,分析了结构模块姿位偏差对整流阵列处功率密度和波束指向误差带来的影响。在已经验证的软件化微波能量反向波束控制基础上,结合结构模块姿位偏差校正,提出了基于相位补偿的反向波束控制技术,并对校正效果进行了仿真分析。基于相位补偿的反向波束控制技术对微波能量发射阵列结构模块姿位偏差的影响具有显著的校正能力。文章可以为微波能量传输系统的设计和研制提供指导。     

用CT值推导人体组织属性参数的方法及改进

蒙特卡罗方法是计算精度最高的人体组织剂量计算方法。常见的蒙特卡罗模拟程序,如M CNP,EG S4等都自带了各种介质的截面数据,而剂量计算的一个重要步骤就是得到人体组织的属性参数——质量密度和化学组成。本文主要介绍了两种根据医学影像CT值推导人体组织属性参数的方法——区间法和两分法,并经过分析比较认为两分法比区间法具有更高的精确度和可行性。同时,针对两分法存在的不足和缺陷,本文将CT值全范围划分为七段,根据两分法的假设条件假设每一段均由两种不同的人体组织混合而成。在每一段CT值范围内,人体组织的质量密度和化学组成通过对两种假定物质参数的拟合得到。结果说明该方法所得到的人体组织属性参数完全可以满足蒙特卡罗人体组织剂量计算的要求。     

适用于长时间烧蚀防热的蜂窝增强低密度材料

针对长时间烧蚀防热对防热材料的需求,研制了两种蜂窝增强低密度烧蚀防热材料,采用电弧风
洞加热设备对其防热性能进行了考核,并对其力学及热物理性能进行了研究。结果表明,在两种长时间(1 000
s 左右)热环境的考核下,蜂窝增强低密度材料烧蚀后背面温度均低于200℃,表面碳层均匀、完整,无明显烧蚀
量,显示了优异的隔热性能和良好的抗气流冲刷能力。     

Dynamic neighborhood genetic learning particle swarm optimization for high-power-density electric propulsion motor

To maximize the power density of the electric propulsion motor in aerospace application, this paper proposes a novel Dynamic Neighborhood Genetic Learning Particle Swarm Optimization (DNGL-PSO) for the motor design, which can deal with the insufficient population diversity and non-global optimal solution issues. The DNGL-PSO framework is composed of the dynamic neighborhood module and the particle update module. To improve the population diversity, the dynamic neighborhood strategy is first proposed, which combines the local neighborhood exemplar generation mechanism and the shuffling mechanism. The local neighborhood exemplar generation mechanism enlarges the search range of the algorithm in the solution space, thus obtaining high-quality exemplars. Meanwhile, when the global optimal solution cannot update its fitness value, the shuffling mechanism module is triggered to dynamically change the local neighborhood members. The roulette wheel selection operator is introduced into the shuffling mechanism to ensure that particles with larger fitness value are selected with a higher probability and remain in the local neighborhood. Then, the global learning based particle update approach is proposed, which can achieve a good balance between the expansion of the search range in the early stage and the acceleration of local convergence in the later stage. Finally, the optimization design of the electric propulsion motor is conducted to verify the effectiveness of the proposed DNGL-PSO. The simulation results show that the proposed DNGL-PSO has excellent adaptability, optimization efficiency and global optimization capability, while the optimized electric propulsion motor has a high power density of 5.207 kW/kg with the efficiency of 96.12%.