针对弹载卫星导航接收机干扰方向测定的算法研究

在弹载应用中,卫星导航接收机动态范围大,干扰方向相对接收机变化迅速,高动态导致自适应抗干扰算法产生的零陷深度变浅、范围变大,同时破坏了零陷附近接收的卫星信号,严重影响了 自适应空时滤波的抗干扰性能.研究弹载卫星导航接收机干扰方向的测定方法,通过干扰测向将天线零陷对准干扰方向,在指定方向形成波束,从而提高了接收机的抗干扰能力.针对弹载高动态对卫星导航接收机干扰方向测定实时性和准确度的要求,提出了 MUSIC-ESPRIT联合算法,将传统的ESPRIT算法的测定结果作为MUSIC算法的初始值,进而缩小谱峰的搜索范围.仿真结果表明,提出的MUSIC-ESPRIT联合算法与传统的MUSIC算法相比,在保证干扰测向精度的同时降低了计算量,满足弹载卫星导航接收机对干扰方向的测定要求.     

重力卫星高精度测距系统观测量的降速率滤波算法

在卫星时频传递、矢量测量技术领域，有效观测数据的高精度滤波处理十分重要，其基本要求是在保留有效观测信息的同时能够降低噪声干扰，实现原始信息的高效、高精度传递。以中国地球重力场测量卫星高精度测距系统的工程研制为背景，为实现高频噪声抑制、保留低频重力场信息，基于对FIR滤波器结构的优化和窗函数的改进，提出了一种对10 Hz采样率的原始测距数据降速率、降噪滤波的算法。相比其他类似算法，所提方法同时具备降速滤波和差分运算两种功能，噪声抑制抑制度优于44%，且频率截止特性陡峭，第一旁瓣抑制度达到–94 dB。该算法在提高测距精度、充分保留重力场信息的同时，实现了地面数据后处理流程的简化，为微波测量系统、激光测量系统的数据处理提供了一种优选方案。     

风能模型的发展及CFD在风资源开发利用中的应用

风能科学的发展一个很重要的方面就是从大气运动到风力发电机尺度流场的不同时空尺度运动的研究。随着计算能力的发展，计算流体力学（computational fluid dynamics, CFD）已经广泛应用于风能开发领域，使得风能模型从应用于较平坦地形的线性模型，发展到应用于复杂地形、耦合天气过程，考虑风力发电机排布、尾流效应的模型链。本文首先介绍了目前风能评估、微观选址、风功率预测模型的发展，之后详细介绍了在这些风能模型中CFD方法的改进，主要集中在中尺度到微尺度的“降尺度”、尾流模拟和复杂地形风场模拟3个方面，最后对风能模型发展过程中CFD所面临的挑战进行了展望。     

基于集成学习的空间科学卫星工作模式识别

针对空间科学卫星遥测参数数据量大且特征维度高、需要消耗大量人力资源预先设置海量阈值、预先设置的阈值可能不再适用、现有监测手段可扩展性低等问题，提出了一种基于集成学习的空间科学卫星工作模式识别方法。该方法采用相关系数统计特性和互信息理论对遥测参数数据进行筛选降维，使用数据重采样技术解决数据集中存在的类别不平衡问题，构建集成学习模型，实现空间科学卫星工作模式的识别。借助某型号科学卫星真实遥测参数数据对该方法进行验证，在短时内便可构建完成算法模型，模型对整体类别的识别正确率高达99.67%，可正确识别多数类样本和少数类样本，为地面运控人员判断空间科学卫星工作模式提供了决策依据。