美国第二颗新一代"国防气象卫星"上天

2006年11月4日,美国在范登堡空军基地6号航天发射综合设施(SLC-6)用德尔它4M火箭发射了“国防气象卫星”(DMSP)F17军事气象卫星。     

时间同步在民航空管中应用和实现

一、时间同步的重要性 将通信网上各种通信设备或计算机设备的时间信息基于一个统一的时间标准（例如UTC时间），将时间偏差限定在足够小的范围内，这种同步过程叫做时间同步。一般来说，时间同步广泛应用于INTERNET。计算机时钟系统用于记录事件的时间信息，如E-MAIL收发时间、文件创建和访问时间、数据库处理时间等。[第一段]     

基于日地月方位信息的自主导航系统的脉冲仿真和方位确定

基于日地月信息的自主导航系统利用日地和月地夹角信息来确定卫星的轨道和姿态,具有很强的应用背景.它利用在轨的集成敏感器来敏感太阳、月球和地平边缘,从而产生相应的脉冲.利用脉冲的信息就可以确定日、地、月的方位信息,并可以确定日地和月地夹角.本文研究了该类自主导航系统的基于球形地球假设的方位确定算法,导航敏感器基于地球扁率的...     

基于北斗的灾害预警信息发布应用层FEC性能分析

根据北斗卫星系统特有的信息传输特征,本文研究了在北斗灾害预警信息发布系统中采用应用层前向纠错(FEC)技术能够成功提高预警信息传输的准确性.仿真结果表明预警信息的成功传输率可到达99.99%以上.所得到的结论对于北斗灾害预警信息发布系统中的参数选择及性能优化具有指导意义.     

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。     

基于国产操作系统的软件测试方法研究

国内软件研发平台的国产化趋势,使提高国产操作系统平台下软件的质量已经成为软件测试领域所面临问题的重中之重。通过对中标麒麟操作系统(Kylin)和锐华嵌入式实时操作系统(ReWorks)的发展现状与使用特点的介绍,结合雷达实际人机软件及数据处理软件的开发环境,对基于国产操作系统的软件测试方法进行研究,分析测试结果,总结软件测试方法设计、应用及实践的过程。     

基于信息融合的双馈风机定子匝间短路故障诊断

双馈异步风力发电机在风力市场上所占据的比重越来越大,容量也逐年增大。由于其恶劣的工作环境,使得双馈电机故障频发,其中定、转子匝间短路故障占据很高的比例。根据多回路理论建立了双馈异步电机数学模型,分别模拟了正常情况下以及定子匝间短路时的情况,通过扩展派克矢量变换对定子端电流进行频谱分析和在失电残压的基础上对定子端电压展开分析,最终将得到的特征信息进行故障信息融合诊断。仿真结果表明,将信息融合方法用于电机故障诊断中,提高了其诊断的有效性和准确性。     

多无人机协同导航技术研究现状及进展

UAV是无人驾驶飞机(Unmanned Aerial Vehicle)的简称,无人机相较于有人驾驶飞机具有用途广泛、成本低和生存能力强等特点,在军事民用领域都有着广阔的前景,受到了国内外研究者的关注。协同导航技术极大地扩展了无人机的应用范围,提高了多无人机定位的精度以及无人机编队的稳定性、安全性和可靠性。现阶段协同导航技术在编队导航、目标监测与跟踪等诸多方面都得到了研究与应用。从四个层次对协同导航的研究现状和进展进行探讨:首先是对多无人机协同导航的概念、基本原理、国内外发展现状和必要性进行阐述;其次对协同导航中相对导航方式进行了分类分析,并分别介绍了无线电导航与视觉导航的原理、优缺点和应用场景;然后从导航目的、协同导航优化算法、滤波方法、协同导航信息融合容错策略几个方面对协同导航进行分析归纳;最后,讨论了基于多无人机协同导航未来的发展趋势。     

基于信息可信度的空中目标识别方法

目标识别是态势评估和威胁估计的基础,是作战指挥辅助决策的重要依据,是防空作战的关键环节之一.将雷达信息可信度扩展到传感器信息可信度,并基于扩展内涵的目标识别信息可信度,提出一种应用对空侦察雷达、光学器材、ESM传感器的空中目标识别方法,完成干扰条件下空中目标识别模块的设计.该方法依靠目标识别信息可信度较高的传感器信息来做出全局判决,有助于提高整个系统目标识别的可靠性.