基于VRT的气象粒子群时域回波仿真研究

随着雷达使用频段提升,降雨、云雾等气象因素对雷达探测的影响逐渐不可忽视。为研究气象粒子群对雷达探测工作产生的影响,文章总结了电磁波在不同类型气象粒子群下的谱分布与衰减特性;再根据粒子谱方程给出气象粒子群的模型信息;最后基于矢量辐射传输方法,提出了一种改进的气象粒子群时域回波快速仿真的方法,包括分区加速、传播路径判断的优化,在大体量粒子群回波建模中的优化效果可达到普通方法的20倍左右。结果表明,雨粒子群对雷达探测工作会造成较大的杂波,其杂波幅值约为发射功率的10-4倍;云粒子群的时域结果存在较强的随机性;雾粒子群时域结果均匀且幅值较低。文章针对不同类型气象粒子群时域回波的仿真结果与分析,对雷达的精准探测研究具有一定参考价值。     

积极谋求发展的印度航天——印度航天近期发展概述

1引言□□为了增强和拓展航天业务,印度航天局(DOS)正在继续探索、发展新的航天技术和系统。目前,印度主要拥有2个正在运行的卫星系统,即用于提供通信、电视广播和气象业务的“印度卫星”(IN-SAT)和用于环境监测、管理的“印度遥感卫星”(IRS)。印度还拥有2个正在运营的运载火箭系统,分别是主要用于发射遥感卫星到极轨道的“极轨卫星运载火箭”(PSLV)和主要用于发射通信和气象卫星到地球同步转移轨道的“地球静止轨道卫星运载火箭”(GSLV)。2航天运输系统2.1PSLV火箭技术性能提高2007年1月10日,印度PSLV-C7火箭执行了PSLV火箭…     

不同云微物理方案对飞机结冰气象条件预测评估分析（英文）

飞行安全在复杂气象条件下易受结冰影响而受到威胁。能够结合地形特征并准确预测结冰气象条件是保障飞行安全的重要因素。本文利用中尺度天气预报模型模式，以4种不同的云微物理方案组合对美国华盛顿山地区的两次结冰事件进行了数值模拟。结果表明：预测的液态水含量和温度与现有文献匹配较好，而Morrison方案组合在误差分析中表现最佳。此外，讨论了水平分辨率和云微物理方案对液态水含量和云中液滴平均有效直径预测的敏感性。由于地形所引起的垂直运动是产生云水的主要动因，较高的水平分辨率能够做出更为准确的预测。最后利用IC指数对结冰强度进行了分析，表明结冰严重程度具有明显的时空多变特性，以及对云微物理方案的敏感性。本文工作有望加强对云微物理方案的理解和认识，并为选择适合的云微物理方案进行结冰天气预测提供了依据。     

基于场景检测的城市环境GNSS/INS组合定位方法研究

城市复杂环境下,采用GNSS/INS组合定位方法能有效提升GNSS信号部分或全部被遮挡情况下的车辆连续定位能力.GNSS信号受遮挡的程度具有随机性和突变性,给GNSS/INS组合算法的架构设计和参数设置带来了挑战.基于此,设计了一套基于场景检测的GNSS/INS组合定位策略与方法,提出了以多星GNSS观测量的八类特征为...     

复杂气象条件下考虑结冰风险的无人机飞行策略

为解决无人机在复杂气象条件下易受结冰影响而威胁其飞行安全的问题，提出了一种考虑结冰风险的无人机航迹规划方法。首先，构建基于中尺度WRF (Weather Research and Forecasting)模式的结冰气象预测模型，通过最佳参数化方案组合的结冰气象模拟获得模拟时段内海南乐东地区的温度、压力、液态水含量（LWC）空间分布及时序变化。其次，构建基于代理模型的水滴收集质量快速预测方法。在获取美国联邦航空条例（FAR）25部附录C中连续最大结冰条件下40个采样点处水滴收集质量分布的基础上，利用本征正交分解（POD）降阶模型和Kriging插值算法，建立温度、压力、LWC、平均有效水滴直径（MVD）等结冰气象参数与水滴收集质量之间的代理模型，可快速预测出目标区域内水滴收集质量的空间分布与时序变化。最后，根据飞机结冰强度划分等级，以不同结冰强度下水滴收集质量阈值为结冰安全约束，利用基于粒子群优化（PSO）的结冰容限航迹规划方法进行考虑结冰风险的无人机飞行策略研究。研究结果表明：利用WRF模式可获得温度、压力、LWC等结冰气象参数，预测值与观测值匹配良好；基于POD降阶模型和Krigin...     

无人战斗机缩比训练机气动特性计算分析

针对无人战斗机系统维护和飞行训练耗费巨大的问题,借鉴缩比模型验证机飞行试验的思路,研制具有相同飞行性能和操纵特性的缩比训练机。应用相似性原理,通过相似参数分析获得了缩比机与全尺寸原型机的飞行范围。在缩比机几何外形的基础上,应用Gridgen软件创建机体周围流场的非结构网格。通过Fluent软件,计算了缩比机纵向气动特性。根据俯仰力矩系数估算出全机气动中心位置,为缩比机的操纵性稳定性研究和控制率设计奠定了基础。     

利用无线通信链路进行基于深度学习的大雾天气监测

为了以低成本、高时空分辨率进行大雾天气监测，提出一种利用无线通信链路进行基于深度学习的大雾天气监测方法。由于信道中不同浓度的大雾天气在信号中留有的特征不同，采集了4种不同浓度大雾下的无线电信号，建立无线电大雾天气监测数据集；通过在传统ResNet50网络中引入注意力机制并进行特征融合，得到改进后的A-ResNet50模型。利用A-ResNet50网络提取接收信号中留有的不同浓度大雾天气的特征，对四类不同浓度大雾天气进行分类识别，达到监测大雾天气的目的。所提方法在建立的数据集上进行了验证，相较于其他传统分类算法，本方法性能最优，最终识别准确率达到86.18 %，结果证明了该方法的可行性和有效性。     

一种基于水滴收集量代理模型的结冰试飞空域确定方法

针对自然结冰试飞空域确定时使用的结冰指数只能给出结冰概率和结冰等级的问题，提出一种新的方法。通过对美国联邦航空条例（FAR）25部附录C连续最大结冰条件采样，对采样点进行空气流场和水滴撞击特性求解，获得不同工况的水滴收集量；基于POD (Proper Orthogonal Decomposition)和Kriging构建水滴收集量代理模型；使用WRF(Weather Research and Forecasting)对目标区域进行气象模拟，获得温度以及液态水含量分布；使用代理模型对目标区域内水滴收集量进行预测，以中度结冰强度对目标区域进行划分；最后，针对2种飞行速度对试飞空域的影响进行研究。结果表明：代理模型能够很好地预测温度、液态水含量、水滴中值体积直径、高度以及速度对水滴收集量的影响；WRF获得的目标区域的温度、液态水含量与观测值符合良好；基于代理模型可快速获得目标区域水滴收集量分布及随时间的变化，还可获得适合自然结冰试飞的目标区域及结冰速度；飞行速度的增加使得水滴收集量增加，进而引起试飞空域的变化。本文对结冰试飞空域确定具有一定参考意义。     

车辆与二轮车预碰撞场景分析及其AEB优化

车辆自动紧急制动（AEB）系统的应用存在大量误识别和不合理决策的挑战，在典型场景下开展测试，可以有效提高AEB的适用性。对国内外相关研究进行分析，从12类车辆与二轮车预碰撞场景中提取AEB测试重点关注的2类涉及参与方转向的场景（场景S11和S12），建立2类典型场景下的Pre-scan模型和量化描述二轮车相对于车辆运动轨迹的数学模型，并对AEB的效用及改进方向进行定性和定量分析。结果表明：场景S11和S12中，二轮车在运动坐标系下的运动轨迹仅与车辆和二轮车速度比值相关；场景S11中，仅当车辆和二轮车速度比值取为(0.788 8,+∞)时，二轮车能够进入车辆AEB触发域，将AEB视场角从60°增大到90°，可有效改善AEB触发效果，速度比值范围从(0.788 8,+∞)增加至(0.203 3,+∞)；场景S12中，当二轮车和车辆速度比值取为(0,(?v+2.46)/9.64)时，车辆AEB具有较好的触发效果，将AEB触发宽度从1.5 m扩大至2 m时，对AEB触发效果的改善幅度不大。研究成果可为AEB系统的改进优化提供技术支撑。