远程空空导弹作战体系

探讨实现远程空空导弹作战的有效技术途径.将各种可调用的探测及通讯手段,组成远程目标运动信息获取及导弹制导指令信息传输网,与导弹载机以及导弹共同组成作战体系,实现对远程目标的攻击.提出了远程空空导弹作战体系方案,建立了各个组成的相关数学模型,分析了信息探测、传输、融合误差对作战效果的影响,完成了作战体系的仿真.结果表明该远程空空导弹作战体系方案是有效的.     

月球探测中通信跟踪(C&T)技术遇到的新问题

以技术成熟的GEO以下近地轨道的C&T技术为参照点,提出月球探测遇到的新问题———长时间、远距离地月转移轨道测量、环月轨道段测量和月面登陆段测量中的新问题,给出解决这些问题的合理方法。     

Analysis of the Micrometeoroid and Debris Hazard Posed to an Orbiting Parabolic Mirror

Many concepts of future space systems involve the use of parabolic mirrors for optical applications. The need for a highly reflective finish means that performance of such systems will be particularly vulnerable to space debris and micrometeoroids. A case study was performed to examine the micrometeoroid and debris hazard posed to an orbiting parabolic mirror. The mirror considered was nominally Earth-pointed in a circular orbit with two candidate altitudes in low Earth orbit (LEO), well within the region inhabited by man-made debris. The timeframes of interest for the two missions were 2002–2004 and 2005–2015. Microgram and larger particles were considered.To perform this study, it was necessary to determine the debris and meteoroid flux across the parabolic surface. To assess sensitivity of results to uncertainity in available data, two approaches were taken. The first approach was an analytical procedure based on use of long duration exposure facility (LDEF) data and published theoretical results. The second approach used two readily available computer models: the ESA MASTER model and NASA's ORDEM96. In addition, an in-house implementation of the Grün meteoroid model was used. While multiple results were available for the total flux and flux distributed over azimuth, only the MASTER model was available for generating the desired elevation data to obtain the flux distribution over the parabolic mirror. In an attempt to bound the uncertainty in the knowledge of the elevation distribution, the results from both the MASTER and ORDEM96 models were processed together to form a separate, hybrid prediction. In addition, results were used in the preliminary design of a protective skirt.This case study elucidated the practical obstacles and considerations in performing a sufficiently accurate debris and meteoroid analysis using data and tools that are readily available to the broad space sector. The resulting procedures are useful in the assessment of the risk posed to optics by the meteoroid and debris environment and in the design of protection.     

基于马氏距离的雷达网有源假目标干扰鉴别技术

针对雷达网有源假目标干扰问题,为了消除长基线雷达组网时地球曲率对数据处理的影响,通过坐标转换,将各雷达站的目标的量测数据转化到了地心直角(ECEF)坐标系内,得到统一坐标系下的目标量测信息,完成空间上的对准;在此基础上,基于虚假目标的量测与雷达站位置有关,真实目标量测与雷达站无关,因而依据卡方分布的性质,在ECEF坐标系内对各个量测进行卡方检验,鉴别出虚假目标;最后,通过仿真验证了分析的正确性,该算法与工程实际接轨,实用性较强。     

长边条翼身融合过渡曲面的构造方法

 针对飞航导弹长边条翼身融合过渡曲面的构造展开研究,为满足融合过渡曲面过渡线能够由设计人员确定和长边条面必须是等截面的直纹面等要求,综合应用基于局部重新参数化构造过渡曲面和基于物理的能量曲面造型构造过渡曲面方法,并结合导弹弹身曲面是等截面直纹面的特点,通过构造翼身融合面、长边条面和头锥面3张曲面拼接来构造G-1连续的长边条翼身融合过渡曲面。提出了预先构造中间辅助面和辅助基曲面的方法,通过辅助基曲面和弹翼面上重新参数化局部基曲面间线性组合来构造翼身融合面。通过使中间辅助过渡面的边界切矢与弹身的纵向切矢一致,来保证长边条面与翼身融合面间的G-1连续性。最后利用基于物理的能量曲面造型方法构造与弹身和长边条面G-1连续的头锥过渡面。     

VLIW上的软件旁路与细粒度并行调度

描述并分析了一种新型的VLIW(Very Long Instruction Word)机器模型,为充分利用该模型的并行特性,提出了基于静态单一赋值(SSA)表示的软件旁路方法,以及集成的基于操作的指令调度与寄存器分配算法.与常规的软件旁路方法和基于周期的调度方法相比,该方法可以灵活地进行结果寄存器的分配,并有效减少由重用结果寄存器导致的"危险值"溢出次数,生成高质量的目标代码.      

陀螺RRW在惯导系统中的误差传播特性

角速率随机游走是高精度光纤陀螺的一项主要随机误差源,对惯性导航系统的误差有着较大影响。分析了角速率随机游走的统计特性,推导了角速率随机游走引起的惯性导航系统姿态、位置误差的解析表达式,研究了静基座环境下的惯性导航系统在长时间导航环境下的随机误差传播规律,对角速率随机游走作用下的惯性导航系统误差进行了仿真与实验,验证了所推导公式的正确性,对惯性导航系统的设计与误差分析具有一定的参考意义。     

航天器数字电源应用概述

数字电源可满足更多需求,实现更多功能。它是可编程的,如通信、检测、远程控制等功能都可用软件编程实现。数字电源还具有高性能和高可靠性。文章介绍了数字电源的特点、优势以及航天器应用数字电源的必要性和重要性。     

一种用于深空导航定位的新型DOR信标

甚长基线干涉测量(VLBI)是深空探测器导航定位的重要手段之一,深空探测器的VLBI观测通常采用差分单程测距(DOR)信标和双差单程测距(Delta-DOR)测量体制,精确地测量深空探测器相对于河外射电源的角距.相位杂散是影响Delta-DOR测量精度的主要误差源之一,针对这项误差研究了一种基于伪随机噪声调制方式的新型...     

基于深度长短期记忆网络的发动机叶片剩余寿命预测

为了研究航空发动机转子叶片的剩余寿命预测问题,提出了一种基于多传感器信号融合的深度长短期记忆网络(DLSTM)预测模型。首先利用深度学习和长短期记忆的组合来构造DLSTM网络。然后,将多个传感器信号数据进行融合处理,从而通过深度学习发现各个传感器时序信号之间隐藏的长期依赖关系。进一步在给定网格搜索策略的情况下,通过自适应矩估计算法调整DLSTM的网络结构和参数,并且在DLSTM模型中引入了一种随机丢失策略,以缓解过度拟合问题并使预测模型规范化。最后利用CMAPSS涡扇发动机进行了实验验证,在一种故障模式和两种故障模式条件下,DLSTM网络预测模型相对于其他传统方法的评价指标Score分别下降了17.19%和14.37%,其他两个评价指标相对来说也较优,结果表明本文提出的方法具有更高的准确性以及稳定性。