液体推进剂消耗对大型卫星结构动特性的影响分析

为了研究液体推进剂消耗对某大型卫星结构动特性的影响,采用简化的“弹簧-质量”模型分析了推进剂消耗对结构动特性的影响趋势;基于MSC.PATRAN/NASTRAN给出了动力学分析过程中液体推进剂的等效建模和分析方法,包括梁单元法、附加质量法、“RBE3 -质量点”单元法和虚拟质量法等;建立了该卫星结构的有限元模型,进行了结构动力学特性和动响应分析,讨论了液体推进剂消耗对其动特性的影响规律.研究结果表明:随着推进剂的消耗,卫星整体振型的固有频率逐渐增大,而部分局部振型的固有频率保持不变;随着推进剂的消耗,卫星仪器安装板动力学响应峰值逐渐增大,所对应的频率也逐渐增大.     

基于循环频域滤波及Schmidt正交对消的单通道信号分离算法

单通道盲信号分离是信号处理领域中的研究热点和难点.分析了循环频域滤波用于单通道时频重叠信号分离的可行性,提出了基于循环平稳频移滤波器及Schmidt正交对消的信号分离方法.利用频移滤波器提取一个源信号,通过Schmidt正交化法从观测信号中消去已提取的源信号获得另一个源信号.仿真表明,本文算法可有效分离时频重叠的雷达通信信号,相比时域维纳滤波,分离性能提高了10dB以上.     

非晶丝GMI磁传感器信号的小波分析

当非晶丝巨磁阻抗效应( Giant Magneto-Impedance,GMI)磁探头输出数据的信噪比小于0时,常规的峰值检波方法难以检出真实信号.为此,提出了一种新的微弱信号检测方法,将非晶丝GMI磁探头的输出信号经放大、滤波和采样之后直接送入数字信号处理系统,利用小波变换方法提取微弱信号的特征,并利用相关分析法确定...     

多分辨率建模在战役推演仿真系统中的应用

战役推演仿真系统中存在大量分布在不同层次上的实体,为了使这些实体高效运行,同时保证相关信息能正确交互,研究了几种典型的多分辨率建模方法,并在分析战役推演仿真系统结构的基础上提出了一种面向多分辨率建模的仿真模块体系结构,建立了层次关系表、运行实体关系表、参数映射类和聚合解聚触发事件列表来保证多分辨率模型之间运行数据的一致性,同时避免链式解聚的问题.通过实验,按该体系结构建立的仿真系统能正确运行多分辨率模型,该框架为建立基于多分辨率建模的仿真系统提供了一定的技术支撑.     

仿真信号模糊一致性分析与风险评估方法

为了完善基于置信区间的仿真信号一致性分析方法,考虑了置信区间与接收区间的长度匹配问题,定义来最佳样本容量,并在此基础上提出了基于D-S证据理论的仿真信号模糊一致性分析方法。同时为了对信号仿真模型的风险进行定量评估,建立了信号仿真模型风险系数函数,得到多参数仿真信号风险系数向量,以此给决策者和/或仿真用户提供决策支持。最后,用水中兵器仿真试验中水中目标辐射噪声仿真的应用实例加以说明。     

新型空间绳系机器人逼近动力学建模及控制

为弥补传统空间机器人操作范围小,风险高的缺点,介绍了一种新型空间绳系机器人系统。建立其任务核心的逼近动力学模型,基于反馈线性化技术和神经网络控制技术设计智能逼近控制系统,仿真结果验证了控制系统的有效性,为新型近距离空间操作技术的发展奠定基础。     

PCA和ICA的舰船尾流后向散射光信号检测

水体的后向散射光信号是舰船尾流后向散射光信号检测的常见干扰,由于其在频域十分接近且信号强度大于尾流信号,因此严重影响了有用信号的提取。针对这一问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)相结合的尾流散射光信号检测方法。首先使用主成分分析对采集的散射光信号进行降维,去除冗余成分,之后使用基于负熵的F astICA算法对数据进行处理,分离了水体和舰船尾流的散射光信号,通过实验验证了该算法的有效性。     

基于灰色系统理论的目标方位估算及应用

针对潜艇作战过程中依据目标方位变化判断战场态势的军事需求,根据灰色系统理论,以实测目标方位序列为原始数据,建立GM(1,1)模型,深入挖掘其内在规律性,对目标方位序列的变化趋势进行科学分析,并估算未来时刻目标方位,用于战术态势判断、检验目标运动要素解算和战术绘算的准确性,以及干预目标运动要素解算,以期望利用有限的数据,获得最大限度的信息,为潜艇指挥员提供决策支持。     

一种改进的跳频信号信道化检测方法

在通信对抗中,对目标跳频信号进行有效检测是对该信号进行后续处理及实施干扰的前提,利用信道化检测方法实现对跳频信号的盲检测。侦察方作为通信非协作接收者,无法与目标信号发送端实现时间同步,导致信道化检测方法性能不佳,针对此问题,提出一种简单高效的判决门限改进算法。仿真结果表明:采用改进算法,虚警概率显著降低,在信噪比大于-2 dB时检测概率有一定的提高。最后给出了关于进一步提高信道化检测方法性能的几点策略。     

基于合成特征参数和脉冲样本图的雷达信号分选

雷达脉冲信号的分选是电子战争中的研究热点,同时也是难点问题.针对雷达所截获的辐射源脉冲提出了一种基于合成特征参数值(CCP)的脉冲样本图分选算法.算法利用全脉冲数据的特征参数,根据每一个特征参数的差异性对特征参数值进行编号,通过编号值可以得到依据该特征参数值对脉冲的分类个数,进而计算出单一特征值的加权系数.通过加权系数对每一个特征参数的加权得到合成的特征参数,然后结合每一类信号的脉冲到达时间,提出了脉冲样本图匹配分选的新算法.与传统的PRI分选相比,脉冲样本图分选具有较小的运算量,计算机仿真试验表明该算法能够实现对信号的分选.