指数分布产品分组数据的统计分析

给出了指数分布产品在基于分组数据下参数的近似矩估计及近似区间估计,最后通过Monte-Carlo模拟数据说明方法的可行性。     

灰色优势分析在多雷达低空小目标跟踪中的应用

在多部雷达同时跟踪低空／超低空飞行的机动小目标时，因受低空杂波，电子干扰和雷达自身探测精度等因素影响，易使部分雷达探测的数据不完整，不精确，不可靠，甚至相互矛盾，结果造成融合中心数据处理精度下降，针对这一情况，本文应用灰色系统理论的绝对关联度定义和性质，提出了一种改进的绝对关联度计算方法，并在此基础上将多部雷达经一次融合后的数据作为特征数据进行优势分析，把每时送入融合中心比较差的雷达数据用特征数据替换，再进行二次融合，仿真结构表明，应用改进的绝对关联度对雷达数据进行灰色优势分析和二次融合，可进一步提高雷达系统的跟踪精度和可靠性。     

稳定裕度试飞实时数据处理技术研究

本文介绍了稳定裕度试飞流程和稳定裕度实时数据处理软件的设计思路，讨论了稳定裕度实时数据处理系统的数据流程和如何建立飞行试验数据库，最后给出了系统经过试飞验证后的几点结论。     

模糊关系数据库的一种广义模型

提出了模糊关系数据库的一种广义数据模型ＧＦＲＤＭ,它是一般模糊关系数据模型的推广,可用来描述现实世界较为普遍的模糊对象。已提出的各种模糊关系数据模型在某种条件下可看作为本模型的特例。文中引入了广义模糊关系的概念,讨论了广义模糊关系代数的操作：广义模糊并、广义模糊交、广义模糊差、广义模糊笛卡尔积、广义模糊投影和广义模糊选择等。广义模糊关系中不仅每一个元组具有模糊性,而且元组的属性值（精确值或模糊值）也具有模糊性（可信度）,捕获了更多模糊数据的语义。广义模糊选择操作中允许用户自定义广义模糊比较运算以及指定阈限,从而增强了模糊查询的表达能力和灵活性。     

高速机载采集记录设备的模块化设计技术

提出了一种模块化、通用化的高速机载数据采集记录设备。设备采用模块化设计,连接器和设备对外接口采用通用标准接口,能够同时采集音视频、总线和离散量数据,并对数据进行处理打包和存储。可适应多型号飞机的数据采集和记录需求,降低了设备研制风险,增加了设备的可靠性和维护性,为通用高速机载数据采集记录设备的研究和发展提供了方向。     

基于小行星地形特征库的自主测距与定姿方法

首先建立全景着陆区域地形特征数据库,包括了特征点的经纬度、图像纹理信息、各个特征点之间的位置相关特性等;随后提取探测器下降过程中拍摄得到的地形特征,在图像数据库中进行匹配,解决了因小行星自转周期较短产生的特征点溢出视野问题,提高了光学测量的适用性;最后结合匹配点的位置信息通过计算机视觉测距原理获取探测器和小行星之间的相对位置和相对姿态。数学仿真实验验证了方案的可行性。     

急流与低层大气重力波能量的相关性研究

通过分析武汉(30.5oN, 114oE)上空2000至2004年的Radiosonde常规观测数据, 对当地对流层(1~10 km)与低平流层(18~25km)的某些惯性重力波特征进行了研究, 发现重力波能量与急流强度变化之间存在显著的相关. 同时分析了海口(20oN, 114oE)(2000至2004年)、北京(40oN, 116oE)(2001年12月至2003年2 月)的Radiosonde观测数据并进行了比较, 发现较高纬度地区的相关性明显大于低纬度地区. 通过对武汉地区2006年1月5天Radiosonde加密观测数据的分析, 讨论了重力波动能与势能的高度变化, 进一步发现纬向风的垂直剪切与急流中心的分布分别与重力波势能和动能的强弱分布相对应.      

星载计算机拜占庭容错设计与验证

 为确保载人航天器的安全可靠,载人航天器控制计算机一般需具备拜占庭故障恢复的能力。根据拜占庭恢复理论,提出一种拜占庭容错计算机实现的原理性方案,然后对这种拜占庭容错方案进行了原型实现和验证,实验结果表明了方案的可行性和有效性。     

采用LDPC码方案的战术数据链系统

战术数据链系统能够提高部队信息化作战能力,其中信道编码技术是保证消息传输可靠性的关键技术之一.构建了一种新的战术数据链系统,系统采用低密度奇偶校验(LDPC,Low-Density Parity-Check)码方案,LDPC码是适用于传输可靠性要求高的通信系统的新型码组.介绍了LDPC码方案中的和积算法,描述了系统的传输模型,分析了系统在固定频率和加性白色高斯噪声(AWGN,Additive White Gaussian Noise)信道条件下的链路性能.利用计算机进行蒙特卡罗仿真,结果表明:在AWGN信道和瑞利衰落信道下,LDPC编码方案可以有效地降低数据链系统的误比特率,取得比采用里德·所罗门编码的联合战术信息分发系统更好的误码性能.LDPC码作为信道编码技术的备选码组,为进一步提高战术数据链的可靠性提供了一种解决方案.      

基于数据压缩的多传感器多假设算法

为解决集中式多传感器系统中多目标跟踪问题,提出了一种新的多传感器多目标算法.提出的算法首先应用经典分配规则对每个传感器送来的观测数据进行排列组合,然后对每个组合中各量测点进行概率加权以获得一个等效量测点,最后根据每个等效量测点产生的互联假设计算其互联概率并获得融合中心的状态估计.给出了该算法与已有集中式多传感器联合概率数据互联算法的仿真比较,仿真结果表明该算法的跟踪性能在探测概率降低的跟踪环境下表现得更为优越.