微阴极电弧推力器的设计与试验

微阴极电弧推力器具有体积小、重量轻、功耗低、比冲高等优点,是微纳卫星空间推进的理想选择。为了研究其关键特性以及基本性能,设计了一套环形微阴极电弧推力器样机,包括推力器本体和功率处理单元。高速摄影对推力器点火的观测验证了磁场存在时阴极斑点的旋转,并获得了阴极斑点旋转速度与磁场强度的关系。通过飞行时间法、打靶法分别对离子速度、元冲量进行了测量,测量结果表明:推力器出口离子的轴向平均速度在15~30km/s,没有磁场时,元冲量为0.132μN·s,磁场强度为0.0457T时,达到0.262μN·s,推力器平均推力大小在μN量级。通过研究得到:微阴极电弧推力器烧蚀均匀,性能易于调节,适用于微纳卫星。     

SAR图像斑点噪声抑制技术的定量评估研究

合成孔径雷达SAR得到广泛的应用和研究,因此SAR斑点噪声抑制技术也受到了普遍关注。各种斑点滤波器的技术途径各不相同,对斑点噪声的抑制效果也就各不相同。文中在研究SAR图像基本特性和国内外现有的斑点滤波器的基础上,参照相关SAR图像质量指标,提出定量评估SAR图像斑点抑制技术的指标体系,给出各指标在实际应用中的测量方法。计算机仿真结果证明了指标的有效性。     

高分辨率星载合成孔径雷达成像处理方法

提出了一种适用于大距离徒动高分辨率星载合成孔径雷达 (SAR)精确成像的改进Chirp Scaling(CS)成像处理算法 ,以及实现单视图象斑点噪声抑制的基于目标检测的增强无偏最大后验概率 (TDRGMAP)方法。采用这种高精度成像处理方法和单视图像斑点噪声抑制方法 ,可以实现星载 SAR高空间分辨率和高辐射分辨率的雷达图像。     

微阴极真空电弧点火起弧及加速机理研究综述

微阴极真空电弧推力器具有结构简单、重量轻、功耗低、比冲高等优点,因而在航天推进领域有着广阔应用前景.当前推力器设计研制、可靠性和寿命的提高等方面遇到的一些关键问题均与微阴极真空电弧放电过程的基本物理问题密切相关.对微阴极电弧推力器运行中涉及的电子发射、电极间起弧过程、阴极斑点形成及特点、烧蚀和形貌变化、电极间等离子体射...     

天空之船

2011年，美国的三个工业小组都在研究如何达到美国航空航天局关于新飞行器燃料消耗与有害物质排放的要求．即比起1998年服役的飞行器来。新飞行器燃料消耗要降低50％，有害物质排放降低75％．将机场令人讨厌的噪音污染区域减小85％。     

沥青混凝土低温性能影响因素分析

目前我国机场道面普遍采用水泥混凝土道面，而国际上采用沥青混凝土道面的机场明显多于采用水泥混凝土道面的机场。沥青混凝土道面外表美观，飞机滑跑舒适，噪音低，由于其“柔”的特点，对地基沉降有一定的适应性，不会出现很大的破坏，且破坏后容易修复，有利于分期修建。相信今后我国采用沥青混凝土道面的机场会逐渐增加。由于目前我国采用沥青混凝土道面的机场较少，观测资料相对缺乏，     

旋翼BVI噪声的理论模拟与分析

ＢＶＩ噪声是旋翼产生的一种非常强烈的脉冲式噪声,本文应用理论模拟的方法分析了ＢＶＩ噪声的规律。对叶片表面非定常力的计算采用了有限翼展叶片对倾斜正弦式阵风的响应函数,声场计算应用了基于Ｌｉｇｈｔｈｉｌｌ声类比理论的频域方法。应用本文方法计算的ＢＶＩ噪声声压信号与实验结果比较吻合较好。     

DDS激励PLL频率合成器的研究

频率合成器是现代通信设备的重要组成部分。首先介绍频率合成技术，然后分析了倍频式ＤＤＳ激励ＰＬＬ频率合成器的噪声性能，最后讨论设计中应注意的问题     

Research on Feature Extraction of Remnant Particles of Aerospace Relays

The existence of remnant particles, which significantly reduce the reliability of relays, is a serious problem for aerospace relays. The traditional method for detecting remnant particles—particle impact noise detection (PIND)—can be used merely to detect the existence of the particle; it is not able to provide any information about the particles’ material. However, information on the material of the particles is very helpful for analyzing the causes of remnants. By analyzing the output acoustic signals from a PIND tester, this paper proposes three feature extraction methods: unit energy average pulse durative time, shape parameter of signal power spectral density (PSD), and pulse linear predictive coding coefficient sequence. These methods allow identified remnants to be classified into four categories based on their material. Furthermore, we prove the validity of this new method by processing PIND signals from actual tests.