频谱感知技术在认知无线电中的应用

频谱感知是认知无线电的关键技术,能量检测广泛应用于频谱感知。针对认知无线电频谱感知技术较少运用于实践的不足,提出了基于0FDM传输系统的频谱感知。在0FDM系统中利用能量检测的判决结果控制子载波的开关,实现感知结果对数据传输的控制,最后利用认知无线电平台进行实时数据的传输。实验结果表明,系统能够在认知无线电平台上成功进行无线通信的数据发送与接收,频谱感知结果能够有效控制数据传输,为认知无线电由理论研究步向实际应用奠定了基础,具有一定的实用价值。     

考虑战损件回收再造的战场军需备件供应优化研究

在考虑军需备件需求和战损件修复不确定性的条件下,研究了战场上军需备件供应优化问题,建立了优化问题的数学模型,证明了模型的凸函数特性,给出了模型的最优解析解计算方法.     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。     

舰载预警直升机线式搜索模型

针对舰载预警直升机在遂行编队预警任务时的战术需求,建立了基于一定接触概率、基于给定累积发现概率和基于给定建航概率的舰载预警直升机线式搜索模型,通过仿真计算,得出了不同威胁情况下最大搜索地段长度和最大巡逻线长度的变化规律,给出了在不同威胁情况下应采用的巡逻搜索方式,为舰载预警直升机有效预警角研究奠定了基础,为最终确定舰载预警直升机的阵位配置提供了基本依据。     

基于卷积双向长短期神经网络的调制方式识别

针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。     

可展开遮阳罩技术研究进展及其关键科学问题

可展开遮阳罩一般是由多层轻质柔性高精度无褶皱薄膜和展开支撑臂及其控制装置组成,在轨后展开支撑臂有序展开多层大面积薄膜实现光控制和热控制性能,能有效改善和防护空间航天器。针对可展开遮阳罩结构,依据一维轴向、二维平面与三维周向的展开方式分类总结国内外可展开遮阳罩技术的研究进展,并对不同遮阳罩结构形状、薄膜材料、层数与展开方式等进行对比分析;梳理出遮阳罩在杂光抑制、折叠与展开变形机理、极端环境下薄膜多场耦合、低温热控、太阳辐射光压力矩及其计算方法等方面的关键科学问题,并给出了中国研究遮阳罩的发展建议。     

数字阵列雷达宽带快速跳频源设计

介绍了一种基于直接数字合成技术(DDS)与直接频率合成(DS)相结合的数字阵列雷达T/R组件设计,其主要核心思想就是运用DDS技术中的相位控制功能代替传统高频移相器,并且运用其幅度控制功能代替传统的数控衰减器,从而实现阵列雷达发射信号的数字波束形成;并且设计出高稳定度的800 MHz高频源作为输入参考,利用DDS技术实现宽带下快速跳频;输出端采用DS方法,保证得到所需频带低相噪特性。     

远距离干扰下的被动侦察雷达功能仿真

对雷达探测能力的仿真往往是武器系统作战效能仿真中重要的一部分,功能仿真由于其方法简单、使用方便、速度快,比较适合较大对抗系统中对雷达探测能力的仿真。将被动侦察雷达功能进行分解并进行有机地结合,介绍了主要模块的数学模型,通过仿真实验对远距离支援干扰条件下的被动侦察雷达进行功能仿真,结果表明该方法具有较好的结果和较大的灵活性。     

带有中心预燃室的冲压发动机数值模拟研究

为提高低压条件下燃烧室点火和火焰稳定性能,设计了一种中心预燃室结构的冲压发动机。运用数值模拟方法对简化燃烧室内部的喷雾燃烧流场进行了分析。结果表明:随着燃烧室工作阶段的不同,预燃室尾部收缩段对内外涵气流相互作用的影响存在差异;由于局部压差的增大,预燃室取气口将出现局部加速效应;预燃室内流动过程受下游燃烧的影响。