PIP工艺对2D高硅氧/甲基硅树脂复合材料结构与性能的影响

研究了不同浸渍工艺对2D高硅氧织物增强甲基硅树脂复合材料结构与性能的影响。结果表明,复合材料的密度及抗氧化性随着浸渍循环次数和热裂解温度的增加而增加;当热裂解温度不高于400℃时,复合材料仍具有较好的假塑性;但当热裂解温度高于400℃时,复合材料表现为典型的脆性断裂。当浸渍过程中热裂解温度为400℃、循环次数为2次时,500℃热处理20 m in的复合材料的室温弯曲强度最高,为49.8 MPa,比未处理的提高了150%。     

基于周期谱相关的扩频信号时差估计

周期谱相关时差估计法具有较强的抑制噪声和干扰的能力,适应于低信噪比的情况,但其抗噪声和干扰能力完全在于循环频率的选择.提出了运用周期谱特性选择扩频信号循环频率的方法,大大降低了谱相关时差估计算法的计算量.仿真结果表明,该方法是切实可行的.     

GNSS中基于双星故障的RAIM中的数学关系

从理论上推导全球导航卫星系统(GNSS)中基于双星故障的接收机自主完好性监测(RAIM)中的两个基本定理,为基于双星故障的RAIM技术提供了理论支撑。第一个定理给出了RAIM中奇偶矢量与导航误差的关系,指出了两者的统计独立性,它表明只能通过多次测量的累积以统计方法得到导航定位精度;第二个定理指出可通过偏差修正方式得到正确的导航解。这两个结论与单星故障假设条件下得到的结论是相同的,这就表明,基于单星故障假设的RAIM方法,其基本原理是可以通用于双星以至于多星故障情形的,只需在具体操作上进行适应性改进。另外,推导方法本身也提供了一种进行GNSS分析的有力工具。     

对合成孔径雷达的步进移频干扰

为了使压制干扰获得更多的SAR匹配处理增益,从而进一步降低干扰功率,提出了一种脉内脉间二维部分相干干扰：步进移频干扰。该干扰在保留信号脉内脉间相位特性的同时,让干扰载频在脉间步进递增或递减变化,人为产生距离向和方位向的耦合效应。理论分析和仿真实验表明,该干扰可同时获得SAR在距离向和方位向的部分匹配处理增益,因而降低了干扰功率需求。此外,该干扰的SAR成像输出为一个干扰区域,无需复杂的复合调制即可作为压制干扰掩护分布式目标,干扰实施简单,是一种有效的SAR压制干扰方式。
     

基于综合观测器的执行器过程故障量精确诊断

执行器的非线性与输出不可得在一般复杂动力学系统中具有典型性,而其过程故障量的精确诊断是个前沿难点问题.针对该问题,研究一种面向控制系统和执行器的综合观测器方法.提出一种适用于带有非线性执行器复杂系统的新型自适应观测器方法,可克服输出量不可直接获得的条件限制,实现故障诊断并获得执行器真实输出估计;基于执行器输出估计与控制器输出量,采用扩张状态观测器实现过程故障量精确估计,从而为主动容错故障调节提供诊断依据.以卫星姿态控制系统飞轮摩擦力矩增大这一典型非线性执行器故障的过程故障量精确诊断为应用实例验证了本文方案的有效性及优越性.     

扩频测控系统干扰容限的分析

扩频测控系统以其诸多优点正成为卫星测控的主流体制,经典分析给出扩频系统的干扰容限只是一个宽泛的界。在同时考虑输入信号强度、多址干扰等因素的情况下,对扩频测控系统的干扰容限上界进行分析推导,得出更符合实际情况的干扰容限上界的闭式表达,通过计算给出干扰容限与多址干扰、干扰容限与输入信噪比强度的关系。     

基于正交循环码的M-ary扩频解扩新算法及FPGA实现

针对基于正交循环码M-ary扩频解扩算法消耗硬件资源较多的问题,提出一种以折叠匹配滤波器为基础的算法及FPGA实现方案。选择合适的计算时钟,算法使用6个加法器和4个乘法器即可实现非相干解扩,比传统相关解扩算法节省资源,两者消耗资源之比随进制数M的增加而降低。实验结果证明了算法的正确性和有效性。     

基于Hilbert-Huang变换的航天器发射段力学环境分析

文章基于Hilbert-Huang变换,对某载人航天器发射过程中整流罩分离期间测量的力学环境参数进行处理分析,利用HHT的基函数自适应性特点,得到振动时间历程信号的时频域Hilbert谱,准确识别出信号主频率及对应时间范围。此应用案例可为地面力学试验条件制定以及运载接口条件确定提供参考。     

BLKF方法抑制MEMS惯性传感器随机噪声

针对微机电系统（MEMS）惯性传感器应用卡尔曼滤波（KF）处理数据时随机噪声难以估计的缺点,提出一种基于贝叶斯拉普拉斯卡尔曼滤波（BLKF）的随机噪声更新方法。该方法利用拉普拉斯近似算法,将贝叶斯边缘分布近似表示,能够避免贝叶斯方法更新过程中由于数据维数较大造成后验边缘分布较难估计的情况,提高对随机噪声的更新效率和精度。通过陀螺仪转台实验采集实验数据,运用KF与BLKF分别滤波。对比滤波结果可发现,BLKF比KF能更好地反映真实角速度状态。同时,在陀螺仪角速度变化时,BLKF的可靠性和准确性更高,滤波效果更具优势,能够达到抑制MEMS惯性传感器随机噪声的目的。     

利用增量相位和星光仰角增强XNAV

针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取,对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题,提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差,在传统脉冲星计时观测的基础上,增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量,共同增强XNAV。首先,分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型;然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中,以建立ADDF滤波模型;最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明,在相同的初始状态和初始噪声误差条件下,与传统X射线脉冲星导航算法相比,多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上,位置估计误差降低到 200 m 左右,速度估计精度提高40%以上,且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。