NASA在纳米技术领域的研究和应用进展

NASA一直致力于先进航天技术探索与应用,其中,为推动纳米技术的发展与应用,规划了20年的研究发展计划。相关纳米技术被认为能够精确实现材料的预想性能,并可制备出更小、更具环境稳定性的航天器。文章跟踪介绍NASA在纳米技术领域的研究和应用进展,包括:1)先进结构材料及其应用;2)能量的生成与储存;3)热控制材料及其应用;4)纳米传感器的发展;5)推进剂及推进器的革新等。     

PCM遥测信号源的设计与实现

给出一种基于 EPROM的遥测模拟信号源的设计方案及其实现方法。通过计数器传送地址信号 ,读取烧制在 EPROM里的动态信号码并与计数器本身产生的固定码相结合 ,从而形成多路串行的遥测模拟信号源。该信号源可用于产生各种格式的遥测帧结构 ;可用它对地面视频设备进行调试和性能检测 ;可作遥测专业实践教学的模拟信号源 ,以便了解遥测帧结构。因此 ,它可作为地面遥测站的模拟信号源 ,也可作为其它实验板的输入信号源。格式多样 ,使用方便。     

随机激励下惯导支架结构参数优化

建立了基础激励下惯导装置振动响应的双自由度随机振动分析模型。分别用解析法和数值法推导了惯导系统加速度均方值的计算公式。以减振支架结构参数为控制对象，通过遗传算法和罚函数法进行了优化设计。分析显示，对复杂系统数值法的计算更为容易。仿真结果表明，两种方法的计算结果相近。     

分布式天线接收的混合通信信号盲分离

在非协作的通信环境中,由分布式接收天线构成的“虚拟天线阵列”信号模型与常规的盲源分离的典型模型有明显差异,导致现有的一些盲源分离的方法和算法难以适用于分布式天线接收的混合通信信号的分离。利用各源信号之间的统计独立性和通信信号的循环平稳性,提出了一种适合于分布式天线接收的混合通信信号盲分离的思想和实现方法。仿真实验表明,提出的方法能有效地分离出源信号。     

相位干涉仪测向定位研究

对实施被动无源测向定位的主要手段之一的相位干涉仪进行了较详细和系统的研究，给出了一维、二维和三维相位干涉仪的基本关系式，分析了测向精度，并对解相位模糊问题进行了探讨。以星载相位干涉仪为重点，导出了对辐射源相对定位的方程，并对定位误差进行了较详细的分析，导出了主要的计算公式。     

面向源代码可信证据的航天软件可信度量评估方法

随着航天技术的迅猛发展,航天软件的功能越来越复杂,规模越来越大,对软件可信性的要求也越来越高.航天软件一旦失信,其带来的损失往往无法估量.从源代码证据入手,建立面向航天领域的嵌入式软件可信度量评估方法.结合航天领域特性,建立了面向C语言代码的可信证据规范,该证据规范区分关键证据与非关键证据以及可信正证据和可信负证据;提...     

基于神经网络融合模型的源代码注释自动生成

注释可以有效提高源代码的可读性、帮助开发者理解软件功能,对于软件的维护和演化起着关键作用.当前源代码注释自动生成方面的研究存在一定局限,一是没有深入挖掘词法信息;二是没能很好的融合词法和语法信息.因此,提出了基于神经网络融合模型的源代码注释自动生成方法,该方法利用编码器-解码器神经网络框架深度表征源代码的词法信息,结合...     

中层及低热层大气对局地时变热源的响应

采用二维交替方向隐格式(ADI),数值模拟了中高层大气对一个位于对流层高度范围的局地时变热源的响应．分析了这一过程中大气响应的能量密度,水平波数,垂直波数以及频率．模拟结果表明:响应波动携带能量向上传播,集中在较为狭窄的水平区域,该区域关于源的水平位置对称;相对于动量源驱动,热源的水平尺度对响应的水平波长决定性作用更加明显;对于高频振荡的热源,其响应的频率和源一致;响应的垂直波长(41 km)比源的垂直尺度(6 km)大得多．     

宽温度范围大口径高精度变温标准黑体辐射源研制

红外成像探测系统的应用环境越来越复杂,工作适应温度范围低温可达到-50 ℃以下,高温可达到70 ℃以上。为满足相应要求,研制宽温度范围大口径高精度变温标准黑体辐射源,采用细分均匀加热、模糊PID自整定控制算法、双路配气保护等技术,满足高低温需求,同时开展腔型设计、超黑高发射率涂层等相应研究,保证了黑体辐射源的整体性能,确保完成相应功能。研制完成后,在高低温环境下进行了验证试验,可达到以下指标：有效发射率≥0.999,空腔开口直径≥60 mm,温度测量不确定度10 mK（k=2）。经验证,可满足宽温度范围条件红外探测系统的计量要求。     

Approximate Maximum Likelihood Algorithm for Moving Source Localization Using TDOA and FDOA Measurements

 A closed-form approximate maximum likelihood (AML) algorithm for estimating the position and velocity of a moving source is proposed by utilizing the time difference of arrival (TDOA) and frequency difference of arrival (FDOA) measurements of a signal received at a number of receivers. The maximum likelihood (ML) technique is a powerful tool to solve this problem. But a direct approach that uses the ML estimator to solve the localization problem is exhaustive search in the solution space, and it is very computationally expensive, and prohibits real-time processing. On the basis of ML function, a closed-form approximate solution to the ML equations can be obtained, which can allow real-time implementation as well as global convergence. Simulation results show that the proposed estimator achieves better performance than the two-step weighted least squares (WLS) approach, which makes it possible to attain the Cram閞-Rao lower bound (CRLB) at a sufficiently high noise level before the threshold effect occurs.