一种带导引头视角和落角约束的导引方法

针对导弹大落角需求下引起的目标超出导引头视场造成锁定失败的情况,提出了一种采用开关逻辑的导引律。该方法在落角控制导引律的基础上引入了一个开关项,当导引头视角超出设定阈值时开启开关项,通过反向原指令加速度来抑制视角的增大,使目标始终处在导引头视场之内,当导引头视角小于设定阈值时关闭开关项以发挥原导引律的优势。新导引律能有效攻击固定与运动目标,且无需弹目相对距离信息。仿真表明,该导引律既有效地限制了导引头视角,又保留了原导引律高落角精度和指令加速度在末段收敛到零的特性。     

光电跟踪仪光轴一致性测量装置

设计了大口径离轴抛物面镜平行光管光学系统,研制了基于CCD图像采集处理的激光光斑中心坐标提取系统,研制了基于光栅尺的位移闭环控制系统,建立了光电跟踪仪光轴一致性参数测量装置。装置可用来测量光电跟踪仪激光发射轴、电视成像系统、红外成像跟踪系统三轴的一致性,测量不确定度为0.02mrad。     

自适应融合IMM的自主无线电载波跟踪算法

针对深空自主无线电接收技术中信噪比(SNR)未知的载波跟踪问题,提出了一种自适应融合的交互式多模型(IMM)算法,可以根据实际环境的信噪比自适应地调节IMM估计器的噪声方差,以实现对未知SNR信号的正常跟踪,并保证频率跟踪精度几乎不受初始噪声方差的影响。在分析系统收敛性的基础上,该算法采用模型概率自适应调整策略,根据系统收敛判断条件自适应地调整IMM模型集中各模型的概率,保证了系统的收敛性,提高了跟踪精度,与广泛使用的Sage-Husa自适应滤波算法相比,收敛时间缩短了一倍左右。     

大尺寸交会测量系统传感器布站优化分析

为提高目标定位精度,研究了多站交会大尺寸精密测量系统中传感器布站优化方法。首先,以电子经纬仪为例创建了多站交会测量系统基于传感器误差分离的优化布站数学模型;然后,分析了测量空间内的布站约束条件并对之进行了几何近似;最后,利用郭涛算法求解带有约束的非线性规划问题,得到布站空间内传感器最佳位置组合。仿真分析结果表明,该方法能够有效提高系统测量精度,可应用于多站交会测量现场布站过程。     

虚拟层次化无线mesh网络信道分配策略

为了获得具备良好的用户分集效果和路由稳定性的无线mesh网络,提出了一种虚拟层次化网络架构.这种无线mesh网络将临近节点聚合为虚拟小区,该小区内部节点不仅能够直接通信,还具有路由转发功能.虚拟小区内部节点之间的连接构成虚拟的底层网络,虚拟小区之间的连接则构成虚拟的顶层网络.为解决虚拟层次化无线mesh网络的信道资源分配问题,提出了一种图着色模型——广义集合T-coloring模型.该模型以虚拟小区为无线信道的分配单位,并采用射频防卫度为无线信道的干扰约束指标,在保证网络连通性的前提下,既降低信道干扰又提高信道利用率.采用虚拟小区分裂方式进一步增加了网络容量也提升了信道分配公平性.仿真结果验证了该策略的有效性.     

超声速气流中液体横向射流的气液相互作用过程数值研究

采用Euler-Lagrange方法对来流马赫数为1.94的超声速气流中液体横向射流的气液相互作用过程进行数值研究。计算给出的射流穿透深度、液滴Sauter平均直径(SMD)及液滴速度分布均与实验吻合较好。仿真结果较详细地揭示液体射流喷雾与气流之间的强烈相互作用过程。受液雾影响,射流前形成较强激波,气流依次经过激波及液雾区域,气流速度存在两次下降过程。计算结果揭示,超声速来流可以与射流的液滴轨迹相交,气流经液雾前沿进入液雾区域后,流向往壁面偏折。本文首次发现并提出,由于气液相互作用诱导形成两组反向反转漩涡对,这对于理解两相混合过程具有重要意义。气液相对滑移速度的分析表明,液滴在穿透自由来流并开始转向时受气流作用最为显著,完成转向后气液相互作用逐渐减弱。     

基于OTR和SHT的射频隐身雷达信号设计

为了提高雷达的射频(RF)隐身性能,结合最优匹配照射-接收机(OTR)理论与序贯假设检验(SHT)方法,提出了一种新的射频隐身雷达信号设计方法。通过发射信号了解外界环境信息,然后反馈这些信息给雷达系统,系统根据这些信息自适应设计雷达发射信号,形成一个闭环系统。以雷达目标识别为具体应用,实验仿真表明,设计的雷达信号自适应变化,减小了信号间的相关性,并且减少了照射次数,降低了辐射功率,从而实现了雷达系统的射频隐身性能。     

望远镜式空间带电粒子探测系统研制

为满足空间高能粒子环境探测要求,研制了一套数字化空间电子、质子注量率能谱探测系统原理样机。该探测系统采用了半导体探测器组成的望远镜式结构,并应用了数字化的信号处理方法,能探测0.5 Me V以上的电子和5~300 Me V的质子;具有能够实时测量、体积小、重量轻、功耗低及可靠性高等优点。对该系统的各探测器的能量分辨率进行了实验测试,结果表明:TSi半导体探测器的能量分辨率可达0.5%,Si(Li)探测器的能量分辨率约为1.02%,均在可接受范围(小于5%)内。     

收发信双工器工作原理及测试方法

介绍移动通讯中双工移动台及转讯台的天线共用装置双工器的工作原理，并提出一种用常规测量仪器对双工器进行测试与调整的方法。     

On deterministic chaos,stationarity, periodicity and intermittency in coronal bursts and flares

Solar and stellar flares are highly structured in space and in time, as is indicated for example by their radio signatures: the narrowband spikes, type III, type II and IV, and pulsation events. Structured in time are also the not flare related type I events (noise storms). The nature of this observationally manifest fragmentation is still not clear. Either, it can be due to stochastic boundary or initial conditions of the respective processes, such as inhomogeneities in the coronal plasma. Or else, a deterministic non-linear process is able to cause complicated patterns of these kinds.We investigate the nature of the fragmentation in time. The properties of processes we enquire are stationarity, periodicity, intermittency, and, with dimension estimating methods, we try to discriminate between stochastic and low-dimensional deterministic processes. Since the measured time series are rather short, the dimension estimate methods have to be used with care: we have developed an extended dimension estimate procedure consisting of five steps. Among others, it comprises again the questions of stationarity and intermittency, but also the more technical problems of temporal correlations, judging scaling and convergence, and limited number of data points (statistical limits).We investigate 3 events of narrowband spikes, 13 type III groups, 10 type I storms, 3 type II bursts and 1 type IV event of solar origin, and 3 pulsation-like events of stellar origin. They have in common that all of them have stationary phases, periodicities are rather seldom, and intermittency is quite abundant. However, the burst types turn out to have different characteristics. None of the investigated time series reveals a low-dimensional behaviour. This implies that they originate from complex processes having dimensions (degrees of freedom) larger than about 4 to 6, which includes infinity,i. e. stochasticity. The lower limit of the degrees of freedom is inferred from numerical experiments with known chaotic systems, using time series of similar lengths, and it depends slightly on the burst types.