飞机电磁兼容性分析

由于飞机系统日趋复杂，使用的无线电频谱越来越宽，对机上电磁干扰的分析必须采用新的方法。本文介绍了电磁干扰分析程序，并对飞机电磁干扰的耦合路径进行了分析，以便在系统设计中作为基本问题来解决。     

振动鸭翼复杂流场测量

研究鸭式布局飞机模型振动鸭翼对翼面涡流场的非定常干扰影响，进行了有无鸭翼、鸭翼不同偏角和不同振动频率，不同振动平均偏角及不同模型攻角下的主翼面涡流场静动态流动显示和翼面及立尾上压力分布测量。分析上述参数对主翼涡大小和强度、主翼涡位置和破散特性，压力分布特性的影响及其造成该现象的上下洗效应，涡系干扰和动态迟滞特性等复杂流动机理。     

电子干扰条件下反舰导弹突防概率计算

根据电子干扰在水面舰艇编队防御中的应用,给出了电子干扰条件下反舰导弹突防概率模型,并结合仿真,分析了电子干扰对反舰导弹突防能力的影响。     

低速实壁风洞测压实验洞壁干扰修正研究

 本文用壁压信息矩阵法对不同绕流特性的。测压数据进行修正,均获满意结果。 文中证明了洞壁对模型驻点的压力不产生干扰;分析了测压实验洞壁干扰特性与规律,对不同修正公式作了对比;进而说明不能用对速压修正的方法消除洞壁干扰     

高升力实验洞壁干扰修正

 研究了根据最佳点壁压和影响函数对三维模型低速高升力测力实验进行洞壁干扰修正的方法（简称壁压影响函数法,ＷＰＩＦ法）。应用它对高升力模型小风洞实验结果进行了洞壁干扰修正。修正结果与无干扰实验数据作了比较,说明该方法对高升力测力实验的修正是准确的。     

高速风洞动导数试验精准度提升研究

随着高机动性飞行器的发展,准确获取飞行器的动导数尤为重要,进而对传统动导数试验技术的精准度要求越来越高。然而,在高速风洞试验中,由于模型尺寸小、气动载荷大、振动幅值小,与低速动导数试验相比,高速动导数试验面临的困难更大。为了提高高速动导数的试验精准度,针对以上特点,对模型在振动过程中的受力情况、振动机构设计以及信号干扰等问题进行了详细分析与总结,并应用于型号试验中,试验结果显示高速风洞动导数重复性精度提高至10%以内。通过所做的研究工作,高速动导数试验技术得到了提升,同时,文中对高速动导数试验技术的未来发展趋势也做了简要介绍。     

基于压缩感知的近距离电磁辐射源定位方法

提出了一种近距离电磁辐射源定位方法,针对常规多通道阵列系统复杂、硬件成本高、体积大等弊端,提出单天线单通道运动虚拟阵列系统,实现近场定位功能。在此基础上,提出利用辐射源在被测区域空间位置上的稀疏性,采用不驻停运动采样,并结合压缩感知算法,用较少的采样数据重构计算得到辐射源数量与位置。在保证定位精度的前提下减少了采样数据量,并消除了阵元多次采样的时间延迟可能造成的误差影响。经过仿真验证了方法的可行性后,设计了用于实际测试的系统并进行实验,取得了良好的效果。     

基于相关性分析的结构可靠性加严试验方法

针对传统结构可靠性试验的验证多是基于载荷应力和结构强度相互独立的假设问题,从应力和强度数据的相关性分析与度量出发,在二者均为正态随机变量的前提下,建立了一种基于Copula函数相关应力-强度干涉模型的结构可靠性加严试验验证方案设计方法。该方法结合Copula函数和应力-强度干涉模型实现相关条件下原可靠性指标与加严条件下可靠性指标的转化,适用于小样本情况下基于传统成败型试验方法评估其可靠性。研究结果表明:相比独立假设,应力和强度呈负相关时,会增加试验样本量且样本量随负相关程度减弱而减少;呈正相关时,会减少试验样本量且样本量随正相关程度增强而减少。     

一种不等差错保护的多用户随机接入方法

针对在随机接入中由于碰撞导致吞吐率低、信道拥塞时不能满足高优先级数据有效传输的问题,提出一种具有不等差错保护性能的多用户随机接入方法。该方法将数据包复制多份,根据选定的度分布在不同时隙中传输,将随机接入过程映射到二分图上;接收端利用连续干扰消除(SIC)技术,将碰撞的数据包恢复出来。在高链路负载下,从每帧中选取若干时隙,只允许高优先级用户接入,以提高对高优先级数据包的译码概率。使用"与或树"理论对提出的方法进行了理论分析,并进行了实验仿真验证。仿真结果表明:提出的多用户随机接入方法与传统ALOHA协议相比,在低链路负载下有效避免由于碰撞引起的吞吐率下降;与IRSA协议相比,高链路负载下有效提高高优先级用户的吞吐率。     

基于FRFT域特征差异的压制干扰检测与分类算法

针对干信比未知情况下有源压制干扰分类识别结果可信度较低的问题, 提出了一种基于FRFT域特征差异的压制干扰检测与分类算法。首先, 通过FRFT域峰值阶次的序贯判决算法, 进行压制干扰的存在性检测, 以保证压制干扰分类识别在较高的干信比条件下进行; 然后, 在此基础上, 分别提取回波信号在FRFT域的极值阶次标准差和峰值阶次标准差作为分类识别特征量, 同时, 为避免硬判决造成的分类错误, 采用模糊判决的方法得到基于不同特征参数的分类识别结果; 最后, 按一定准则将2种分类识别结果进行融合, 以进一步提高分类识别正确率。仿真结果表明, 与现有压制干扰分类识别算法相比, 该算法较好地解决了分类识别结果可信度较低的问题, 同时具有较高的分类识别正确率。