雷达信号误差对舰载机全自动着舰控制的影响

基于常规舰载机使用的全自动着舰系统(ACLS),以及现役的作为主要导引方式的雷达导引着舰,分析了雷达导引过程中的信号误差对着舰的影响。从全自动着舰系统的组成和作用出发,建立完整的着舰仿真系统与环境,加入雷达信号测量数值、时间延迟和噪声杂波干扰3种不同类型的误差,以仿真误差存在时的着舰状况。通过计算着舰成功率,及其随误差量值的绝对值增大而减小的特点,验证了结果的正确性。该方法定量分析雷达信号误差的影响,既有助于着舰理论的研究,也对工程设计和应用具有指导意义。     

传递对准的一种方位估计方法

以往的速度匹配方法通常水平失准角估计精度很高,对准时间快而方位失准角估计不理想,为了克服这个问题,本文推导了一种新的方位估计方法。首先由新的速度匹配方法估计出两个水平失准角,然后把这两个失准角信息当做已知量,计算出了方位失准角。并且根据理论推导进行了仿真,结果表明,该方法估计方位失准角精度高,有很好的实用性。     

一种新的在线/离线门限签名方案

基于门限签名算法和变色龙哈希函数,提出了一种新的在线/离线门限签名方案,其安全性完全基于离散对数假设。该方案能容忍tn/3个恶意会员,并在标准模型中证明该方案是安全的。     

面积比、波瓣张角对多级波瓣喷管性能的影响研究

在11 km高空环境下,对喷管出口马赫数为0.75的2级波瓣喷管内外流场进行数值模拟。通过改变第1级波瓣喷管的引射面积比及第2级波瓣的下张角,分析了2级波瓣喷管的性能变化。结果表明,第1级波瓣的引射效率在第1级引射面积比为1.50时达到峰值;在总引射面积比为3.50时,上张角为15°、下张角为0°的2级波瓣喷管性能较好,其引射系数比单级波瓣喷管的高30%,推力大4%。     

阵地测量对雷达组网作战中交叉定位误差的影响分析

根据雷达组网作战中交叉定位的工作原理,分析了影响交叉定位测距误差的因素。根据阵地测量的实际情况,分析了阵地测量对交叉定位中基线长度和目标视角测量误差的影响。最后通过绘图分析了阵地测量对交叉定位测距误差的影响,得出了阵地测量精度对交叉定位测距误差的影响较大等重要结论。     

一种改进的捷联惯导系统划船补偿算法

高精度的划船效应补偿算法是提高高动态、恶劣振动环境下捷联惯性导航系统性能的重要手段之一。鉴于所研究系统的陀螺及加速度计的输出都是脉冲,因此可以转化得到载体的角速率、加速度、角增量和速度增量。本文将角速率,角增量以及加速度,速度增量信号同时引入速度更新计算当中,提出了一类新的划船效应补偿算法。对这类新划船效应补偿算法的系数方程进行了推导并对其补偿性能进行了分析。根据系数方程列出了几种补偿算法的系数和补偿误差。采用典型划船运动作为测试输入,对列出的新算法进行了仿真研究。仿真结果表明,与传统的划船补偿算法相比,新算法具有更高的补偿精度。     

基于卫星监视几何精度因子的UDRE值估计方法

星基增强导航系统(SBAS,Satellite Based Augmentation System)通过向用户提供用户差分距离误差(UDRE,User Differential Range Error),来保证广播星历和星钟改正数的精度并增强用户的完好性性能.给出了一种用于主控站的UDRE计算方法,提出了卫星监视几何精度因子(SSDOP,Satellite Surveillance Dilution of Precision)的概念.基于UDRE和SS-DOP的表达式,通过数学推导发现UDRE受到SSDOP和限制因子的影响,而限制因子可以用其统计平均值0.7438来替代,建立了由SSDOP估计UDRE的表达式.仿真结果表明:利用SS-DOP估计出的UDRE值,其误差不超过0.8 m,能够反映出当前卫星UDRE的特性,可以作为用户在无法接收完好性信息时快速推算UDRE的一种可行手段.     

一种信道编码定理证明的改进

文章指出信息论的最重要定理——信道编码定理的译码函数可能是多值的,这不符合实际译码情形,且它直接导致证明中不得不定义两类误差概率,证明因此变得冗长而复杂。本文通过改进阈值译码解决了这一问题,使译码变得简明。     

二阶弹体特性下带终端角度约束的制导律

针对导弹要求限制终端攻击角度以发挥战斗部的最大效能,提出了一种适用于攻击地面固定目标的具有终端角度约束的最优制导律,并和已有的具有终端角度约束的最优制导律进行了比较。该制导律针对二阶弹体特性,采用最优控制方法,使导弹在命中目标的同时,满足终端角度约束。数字仿真结果表明,所提出的制导律能够实现终端角度约束条件,具有较高的制导精度。     

基于SVR及阴影信息的SAR目标方位角估计

目标成像方位估计是合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）自动目标识别中一个重要的预处理过程。提出一种基于支持向量回归机（support vector machine for regression,SVR）并结合SAR目标阴影信息的方位角估计方法。首先通过长直边拟合法与脊波变换法对目标图像进行方位的粗估计．再由SVR完成精确估计。利用“运动与静止目标的获取与识别”（moving and stationary target acquisition and recognition, MSTAR）项目组提供的实测数据所做实验表明,此方法可以有效估计SAR目标方位角,精度高、泛化能力强．特别是在水平成像方位附近利用了目标的阴影信息,明显提高了相应区间的方位角估计精度。