楔形扰流柱通道流动与传热特性

针对处在高速旋转(哥氏力、离心力以及诱导产生的浮升力)状态下的涡轮转子叶片尾缘独特的几何结构(带扰流柱的楔形通道)和特殊的流动方式(径向进气侧向出流),采用实验的方法在实际工况参数范围内对其传热和流阻特性进行了详细研究:雷诺数和旋转数的变化范围为20 000~45 000、0~0155。实验结果表明:扰流柱的存在使得径向区域底部的滞止区域变大,但这也让中部传热有明显的提升;流阻和综合传热系数的比光滑参数随着雷诺数的增加而下降;旋转对顶部传热有增强作用,底部传热减弱;总地来说旋转使得通道的平均传热减弱,流阻增加,综合传热系数下降。      

一种稀疏阵列下的二维DOA估计方法

研究了稀疏阵列下二维波达方向（DOA）的估计问题,提出一种基于不动点迭代的空间谱估计（FPC-MUSIC）算法。首先建立基于矩阵填充的DOA估计信号模型,并验证该信号模型满足零空间性质（NSP）,其次通过不动点迭代算法将稀疏阵列信号恢复为完整信号,最后利用恢复信号估计二维DOA。该算法可在稀疏阵列下大幅度降低谱估计平均副瓣,在大幅度降低阵元数的同时具有较高的估计精度。计算机仿真表明：FPC-MUSIC算法可在稀疏阵列下准确估计二维DOA,验证了该算法的有效性和优越性。     

非合作无源探测中的假设检验弱目标检测方法

在非合作无源探测系统中,弱目标回波不仅会受到强直达波、强多径的干扰,还会受到强目标的掩盖干扰,因此很难对其进行有效检测。为了解决这一问题,提出了一种基于多择复合假设检验的弱目标检测方法。首先将接收信号投影到多径干扰的正交补子空间内,以消除强直达波和强多径干扰,然后将目标检测看作一个多择复合假设检验问题,建立了与之相应的基本框架模型,利用最大后验估计方法对目标时延、多普勒频移及信号幅度等参数进行估计,构造检验统计量,设置相应的门限,根据假设检验结果,逐个消除强目标干扰从而达到检测弱目标的目的。仿真结果表明,本方法可以有效抑制强直达波、强多径及强目标干扰,有效检测出弱目标,且虚警率低。     

渐扩变截面通道对会切磁场推力器性能的影响

为了改善会切磁场推力器在低功率下对中低等流量变化的不适应性,采用了一种渐扩的变截面通道设计来提升推力器中低等流量下的性能,对比了两种等截面通道与一种渐扩通道在中低等流量下的性能。虽然渐扩通道与小直径的等截面通道相比,会略微降低通道内的原子密度,但渐扩通道由于减小了出口离子能量损失,同时增大磁镜比促进电离,从而能够提升推力器在同等推力水平下的效率。而大直径等截面通道和小直径等截面通道分别由于原子密度过低及壁面损失较大,性能均不如渐扩通道。因此,渐扩型变截面通道在中低等流量变化范围内具有更优的性能,这对推力器性能的进一步优化具有重要意义。     

面向深空时变信道的数据传输策略

将呈现随机“好”、“坏”状态跳变的深空Ka频段链路噪声温度建模为两状态Gilbert-Elliot信道,考虑深空下行发送端只能获得延迟的信道状态信息（CSI）的限制,结合部分观测马尔科夫决策理论设计了基于延迟CSI预测信道状态的自适应最大化吞吐量传输策略。理论推导了在深空通信环境下最优传输策略的关键阈值,并给出了简化的闭合解计算式。通过地球-火星通信参数仿真,校验了该方案能有效提高吞吐量,提高文件传输效率。     

Weibull分布参数估计值对细节疲劳额定强度的影响

将新材料、新工艺应用于民机结构设计时,细节疲劳额定强度（DFR）法仍是重要的评估方法。根据新型铝合金疲劳试验数据,全面分析了Weibull分布形状参数对DFR计算参数的影响;分析标准S-N曲线斜度参数对DFR的影响时,应考虑可靠性寿命的变化,采用低可靠度寿命计算曲线斜度参数可降低Weibull分布形状参数的影响;比较了采用不同分布参数估计值与传统上采用波音公司给定值进行DFR计算的差异。结果表明,对于通过符合性检验的试验数据,使用不同Weibull分布的参数估计值计算得到的DFR都大于按传统方法（用波音公司给定值）的计算结果,其中,三参数Weibull分布计算的DFR最大,至少增加10%以上。     

Relay selection based on MAP estimation for cooperative communication with outdated channel state information

In this paper, we consider an amplify-and-forward (AF) cooperative communication system when the channel state information (CSI) used in relay selection differs from that during data transmission, i.e., the CSI used in relay selection is outdated. The selected relay may not be actually the best for data transmission and the outage performance of the cooperative system will deteriorate. To improve its performance, we propose a relay selection strategy based on maximum a posteriori (MAP) estimation, where relay is selected based on predicted signal-to-noise ratio (SNR). To reduce the computation complexity, we approximate the a posteriori probability density of SNR and obtain a closed-form predicted SNR, and a relay selection strategy based on the approximate MAP estimation (RS-AMAP) is proposed. The simulation results show that this approximation leads to trivial performance loss from the perspective of outage probability. Compared with relay selection strategies given in the literature, the outage probability is reduced largely through RS-AMAP for medium-to-large transmitting powers and medium-to-high channel correlation coefficients.     

Particle flters for probability hypothesis density flter with the presence of unknown measurement noise covariance

In Bayesian multi-target fltering,knowledge of measurement noise variance is very important.Signifcant mismatches in noise parameters will result in biased estimates.In this paper,a new particle flter for a probability hypothesis density（PHD）flter handling unknown measurement noise variances is proposed.The approach is based on marginalizing the unknown parameters out of the posterior distribution by using variational Bayesian（VB）methods.Moreover,the sequential Monte Carlo method is used to approximate the posterior intensity considering non-linear and non-Gaussian conditions.Unlike other particle flters for this challenging class of PHD flters,the proposed method can adaptively learn the unknown and time-varying noise variances while fltering.Simulation results show that the proposed method improves estimation accuracy in terms of both the number of targets and their states.     

一种基于压缩感知的信道估计算法

信道估计是无线通信系统的关键技术之一。文章提出一种基于压缩感知（Compressed Sensing）的信道估计方法,这种方法通过分析信道时延和多普勒域的稀疏度,可以有效降低导频的数量,从而提高系统的频谱利用率。通过与最小均方（Least Square,LS）信道估计方法的对比,可以明显看到导频数量的降低。