温度对飞机燃油射流泵工作特性影响

建立了射流泵数学模型,采用数值计算方法对其工作特性进行了模拟,搭建了实验台,采用RP-3燃油,通过实验数据验证了模型的正确性.在此基础上,分别选择了RP-3和JET-A两种燃油,计算了从-40℃~40℃温度下,不同操作压力对射流泵流量比的影响.结果表明:燃油温度高于0℃时,温度对射流泵工作特性影响并不明显,随着温度的降低,射流泵性能与标准温度下（20℃）偏差越来越大,且压比越高此偏差越明显.当温度高于0℃时,采用RP-3和JET-A燃油性能相差不大,RP-3燃油性能略优于JET-A燃油,但是在低温下,RP-3燃油性能远高于JET-A燃油.因此当燃油温度较低且压比较高时,必须充分考虑温度对射流泵特性的影响.      

平板式预膜喷嘴初次雾化特性试验

为深入了解平板式预膜喷嘴初次雾化特性,试验研究不同进口条件对平板式预膜喷嘴初次雾化特性的影响规律。试验采用了背光照明和片状激光照明相结合的高频拍摄手段分别获得液膜俯视和侧视破碎形态,同时运用本征正交分解(POD)法和液膜边缘定位等分析方法进行光学图像结果后处理,获得表征平板式预膜喷嘴初次雾化特性三个物理量:液膜波动频率、破碎距离和横向不稳定波长。试验结果表明:①通过分析侧视和俯视破碎形态,平板式预膜喷嘴液膜破碎形态可分为三类:末端破碎、波浪脱落和表面剥离,进口韦伯数对预膜喷嘴破碎形态的影响占主导地位;②把POD法和液膜边缘定位方法等相结合方法应用到高频非接触光学喷嘴雾化图像的后处理分析中,是一种非常有效的数据后处理方法;③液膜初次雾化特性主要受到进口韦伯数和气液动量比的影响,破碎距离和横向不稳定波长都随进口韦伯数的增加而降低,液膜表面不稳定波动频率随进口韦伯数的增加而增加,所获得的经验关系式与试验数据吻合较好。所获得的进口参数对液膜破碎形态和雾化特性的影响规律为喷嘴后续优化设计提供了依据。     

基于分数阶微积分理论的最优导引律设计

随着技术的发展及战场环境的日益复杂化,拦截机动目标的需求越来越大。然而传统制导律在拦截机动目标时存在制导精度差、末端过载突变的问题,故提出了一种基于分数阶微积分理论的最优导引律。首先,介绍了分数阶微积分的定义、性质及其数字实现方法;然后,分析了弹目相对运动关系,通过分数阶变阶次建模和最优控制理论推导出了分数阶导引律;最后,仿真结果表明：与传统比例导引法相比,所设计的分数阶最优导引律能够保持比例导引法良好的追踪性能且拦截时间能够缩短2s,末端过载值趋近于0。该方法解决了传统比例导引法在末端由视线角速率发散而导致的末端过载突变问题。     

雷达信号时差频差测量定位工程实现技术研究

针对星载时差频差无源定位系统对地海面雷达信号定位工程实现需要考虑的实际问题,对雷达信号时差频差测量关键技术进行研究.首先研究了雷达信号时差频差测量方法,然后研究了双星时差频差模糊条件并提出解模糊方法,最后,研究了长时间积累对到达频差的影响,给出随时间变化频差补偿方法.     

数字射频存储器在雷达干扰中的应用

论述了数字射频存储器(DRFM)技术在雷达对抗中的作用和重要性,介绍了DRFM的原理。给出了应用DRFM进行雷达干扰的几种干扰方式。     

基于分布式星群的全相参雷达低副瓣波束形成设计方法

不同于地面稀布阵相参阵列雷达,分布式星群平台具有高速运动特性,相应地全相参合成效率受限于星间的空时频同步误差、波束指向误差等系统误差约束。提出了一种基于分布式星群的全相参雷达低副瓣波束形成设计方法。首先,从星群系统规模、星间安全距离、远场条件、探测链路等因素入手推导了有效探测距离区间。接着,给出了同步误差、波束指向误差以及卫星高速运动特性对全相参合成效率的定量影响评估方法。最后,利用空时频多维联合方法实现了低副瓣稳健波束形成,可有效增加无模糊视场范围,适用于实际星群规模有限的应用场景。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括：基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.     

W波段UAV MISAR实时成像运动补偿方法

建立了实时成像正侧视合成孔径雷达(SAR)运动误差模型,采用了一种基于惯导和相位梯度自聚焦(PGA)运动误差估计的中心波束平面运动补偿算法。该算法对回波包络和相位进行分开补偿,利用惯导数据把带有运动误差的回波包络拉直,再利用相位梯度自聚焦算法对回波进行相位误差估计并补偿。针对实时成像的时间少、运算量大、运算资源受限等特点,该算法取消了距离徙动校正的步骤,将运动误差矢量在斜距平面投影并完成包络校正和相位误差估计。该方法运算量小,同时能满足分辨率要求。仿真结果表明:该方法能够得到质量较高的SAR图像。     

基于学习自动机的雷达干扰资源分配研究

综合考虑干扰机干扰频率、干扰功率、干扰时机和干扰样式等干扰效果评估指标,构建干扰效益矩阵,建立目标函数,构建干扰资源分配博弈模型,并基于学习自动机原理提出了分布式干扰资源分配算法,求解出干扰分配决策。仿真结果表明,提出的分布式干扰资源分配算法能以很低的复杂度来获得很好的干扰性能,有效地解决了干扰资源分配问题,对实际作战指挥有一定的指导意义。     

一种基于间歇采样的脉间点积干扰方法

首先介绍了间歇采样转发干扰原理,指出了间歇采样转发干扰出现的假目标峰值位置,提出了一种基于间歇采样转发的脉间点积干扰方法,在对该方法进行数学建模后,分析了干扰信号时频特性;最后对基于间歇采样转发的脉间点积干扰进行了仿真,并将之与直接间歇采样转发干扰及增加了多普勒噪声调制间歇采样转发干扰进行对比。