非线性分离算法及其在飞行试验中的应用

 本文根据最小方差估计和分离算法原理,提出一种新的非线性状态估计和偏差辨识的分离算法。并用此算法确定飞行状态和测试仪器的误差,同时U-D分解保证计算效率和数值稳定性。为了得到数据相容性检验的准确结果,本文采用直接离散化的飞机运动模型,以减小模型误差。通过仿真并在我国两种歼击机上实际应用,结果表明本文所给的算法对不同的初值和噪声统计特性都能得到飞行数据相容性检验的一致结果,并能用于低采样率下的数据相容性检验。     

一种卫星导航接收机固定多波束抗干扰方法

自适应波束形成抗干扰性能受先验信息、通道幅相误差等因素影响较大,在工程应用中实现复杂,鲁棒性较差。针对这一问题,提出了一种卫星导航接收机固定多波束抗干扰方法,该方法将信号空间分为多个子空间,通过最优分配策略选取多个子空间分别实现固定波束指向,并相应地在每个波束后配置独立的卫星捕获跟踪通道组,然后依据最高信噪比准则在所有的子空间中优选卫星进行定位解算。该方法无需先验信息辅助,在抑制干扰信号的同时对卫星信号形成接收增益,在存在工程误差的实际条件下可达到与典型自适应波束形成算法相当的抗干扰性能,且具有鲁棒性强、更易工程实现等优点。最后,通过计算机仿真验证了该方法的有效性。     

聚四氟乙烯透波罩软模成型工艺及材料性能研究

对聚四氟乙烯电性能、耐老化性能和烧蚀性能进行了研究，结果表明聚四氟乙烯适用于制备战术导弹雷达天线罩。研制的软模成型法采用橡胶类材料作为传压介质，使聚四氟乙烯模压制品具有液体等压成型的效果，成型制品质地均匀，尺寸稳定性好，可避免出现微裂纹和微变形，成型方法有效地提高了成型产品的质量和合格率，且不需要液体等压成型所需的高压设备和液体传压介质，具有简便、快捷、高效的特点。     

飞机AMU自动测试系统测试信号失真度检测研究

针对飞机AMU自动测试系统中对音频信号失真度测量的要求，运用PC机和数据采集卡，采用加窗FFT、把整个主瓣的宽度作为基波值来计算基波分量有效值的算法实现了在计算机中对音频信号失真度的直接测量。实验验证，该方法可对组件维护手册（CMM）中所有频率的测试信号进行精确的失真度计算，具有频率范围广、精度高、简便易行等特点。     

某导航计算机系统的设计与实现

从某导航计算机系统硬件及软件的设计与实现方面,描述它的原理。重点从硬件设计与实现方面做出了阐述,对各模块内部的硬件设计与实现及各模块之间的硬件交连关系做出了详细的阐述和探讨。从而为某导航计算机系统的进一步改进和完善做了有益的铺垫。     

基于CRCB方法的多波束形成

针对国际上提出的相干稳健Capon波束形成(coherent robust capon beamforming．CRCB)方法，首先详细推导了其有用信号导向矢量的估计公式，并将CRCB方法应用到“多信号源多相干干扰源”情况下进行多波束形成，实验结果证明了其可行性。     

空气喷气发动机试车台排气扩压器设计及试验研究

排气扩压器的作用是将发动机排出燃气的部分动能转换成压力能，真实模拟发动机排气反应和环境压力条件。它是高空台排气系统将被试发动机的高温高速燃气进行减速、降温、降低噪声，从而使燃气顺利地进入引射器（排气抽气设备）或排入大气的关键部件之一。排气扩压器的设计与被试发动机的合理配置至关重要。它与高空台的模拟高度、工作范围及节约能源等问题直接相关。所以必须综合考虑排气扩压器的设计问题。     

基于塔形形态算法的SAR图像相干斑抑制

提出将塔形形态算法用于抑制SAR图像中相干斑处理，为减少塔形处理中由于下采样造成的信息损失，从并行处理的角度出发，对塔形形态滤波器提出了改进，将下采样中的各子图同时进行形态滤波处理，在上采样中将各子图合并。经分析和处理表明这两种算法用于SAR图像滤波都能有效地去除相干斑噪声。与塔形形态滤波、Lee滤波器算法比较，采用并行算法处理后图像的各项指标有明显的改善。     

铝合金激光冲击表面强化试验研究

 激光冲击是一种新型的材料表面强化技术。将激光冲击技术用于铝合金的强化处理，探讨了激光冲击处理的技术关键，研究了激光冲击处理对铝合金疲劳寿命的影响。研究结果表明：在优选激光参数的条件下，激光冲击处理能显著地提高铝合金的疲劳寿命。     

The Marginal Rao-Blackwellized Particle Filter for Mixed Linear/Nonlinear State Space Models

In this paper, the marginal Rao-Blackwellized particle filter （MRBPF）, which fuses the Rao-Blackwellized particle filter （RBPF） algorithm and the marginal particle filter （MPF） algorithm, is presented. The state space is divided into linear and non-linear parts, which can be estimated separately by the MPF and the optional Kalman filter. Through simulation in the terrain aided navigation （TAN） domain, it is demonstrated that, compared with the RBPF, the root mean square errors （RMSE） and the error variance of the nonlinear state estimations by the proposed MRBPF are respectively reduced by 29% and 96%, while the unique particle count is increased by 80%. It is also found that the MRBPF has better convergence properties, and analysis has shown that the existing RBPF is nothing more than a special case of the MRBPF.