速率偏频激光陀螺寻北仪中转台测角周期性误差的影响分析

连续旋转式寻北仪以其突出的性能成为当前寻北仪研究的热点,但关于转台误差对连续旋转寻北算法精度影响的分析很少.针对速率偏频激光陀螺寻北仪,研究了转台测角周期性误差对寻北结果的影响.理论分析表明,测角周期性误差的存在会导致寻北结果偏离真实值,必须对其进行建模和补偿以提高寻北精度.对理论分析结果进行了仿真实验和样机寻北实验验...     

基于TSMD-SVM-HMM的机内测试智能降虚警方法

机内测试虚警问题是影响系统完好性和使用保障费用的重要因素。针对环境因素导致的虚警问题,设计了时间环境应力测量装置,应用支持向量机的小样本学习优点,建立虚警与环境因素的关联关系,应用隐马尔可夫模型的连续动态信号处理能力,描述系统长期工作历程中虚警的发生规律,提出了基于时间环境应力测量装置-支持向量机-隐马尔可夫模型的机内测试智能降虚警方法。最后,在某型直升机航向姿态系统上进行了应用与验证,试验结果表明:该方法有效识别出了机内测试的虚警。     

石英角速率传感器数字相关检测技术研究

为提高石英角速率传感器(QRS)的测量性能,提出了基于数字相关检测技术的QRS信号解调方案。该方案需将一组互相正交的参考信号作为两个相关器的输入,能够同时分离出QRS敏感信号相对于参考信号的同相分量和正交分量。通过角速度提取算法可由以上分量进一步得到输入角速度。分析了实现参考通道功能的两种方法:锁相环(PLL)和Hilbert变换,通过对这两种方法的对比得知,PLL更适合作为QRS相关检测的参考通道。     

甲板坐标系下速率火控射击诸元解算及弹道修正

速率火控系统是在甲板坐标系下解相遇的,它不依赖于导航系统.它与常规火控不同,甲板倾斜的修正不能采用简单的坐标系变换的方式.针对速率火控甲板倾斜修正问题,指出了两种需要进行甲板倾斜修正的情况,推导给出了计算方法,通过原理仿真计算,验证了计算方法的正确性.     

基于盲源分离的抗密集假目标干扰技术研究

密集假目标干扰会严重影响雷达检测目标的性能。针对此问题,提出一种基于盲源分离的密集假目标抗干扰的方法。该方法可有效从密集欺骗式假目标中检测出目标回波信号,并分析比较了JADE和Fast ICA两种盲源分离方法对密集欺骗式假目标和回波信号的分离效果。理论分析和仿真结果表明:JADE盲源分离较Fast ICA盲源分离抗密集假目标干扰较更有效。     

高超声速飞行器新息滤波交互式多模型跟踪算法

研究临近空间高超声速飞行器在运动特点,针对强杂波环境下高速、高机动目标跟踪问题,提出用新息滤波减小观测噪声以修正模型概率更新过程的算法。Monte-Carlo仿真结果表明:该算法可以有效减小量测噪声对系统滤波的影响,提高滤波精度,在临近空间强杂波环境下具有较好的跟踪精度,具有一定工程实用价值。     

单晶硅反射镜激光能量吸收系数与衬底表面质量的关联

高能激光系统中,单晶硅基底反射镜的能量吸收系数是影响系统性能的关键指标。衬底加工质量对镀膜后元件激光能量吸收系数影响显著。通过测试不同衬底粗糙度、划痕密度的单晶硅反射元件,分析衬底表面典型加工特征(粗糙度、划痕)对激光能量吸收系数的影响规律,认为粗糙度与吸收系数正相关,粗糙度均方根从0.668nm降低至0.345nm会使吸收系数降低28.0%。少量划痕对吸收系数的直接影响并不明显,吸收系数均值变化在3.1%以内。但表面划痕会诱发激光损伤,划痕密度较大时会引起后续能量吸收持续增大,辐照400s后,吸收系数较辐照100s时增大18.3%。     

高分辨率UAV SAR的三维运动误差分离与补偿

在基于SAR回波的数据处理中,多普勒调频率具有很高的估计精度且对场景的依赖性很小,可以更广泛地用于自聚焦处理。基于多普勒调频率参数估计,针对回波包络及相位分别提出了误差提取模型,并通过包络误差校正和相位误差补偿两个步骤实现了高精度的运动补偿处理。实测数据表明,本文方法可以在低精度导航信息情况下获取高分辨率雷达图像。     

基于满足率的随舰备件配置方案

针对满足率只有统计定义的问题,从不同角度研究了备件满足率的概率性质,给出了满足率的两种概率模型,揭示了满足率的内涵和实际工程意义。在此基础上,给出了系统备件保障满足率的概率定义,建立了以系统备件满足率为约束、备件总重量最小为目标的随舰备件配置优化模型,研究了优化模型的边际效益算法。实例分析表明：该方法为合理制定舰艇随舰备件保障方案提供了决策依据。     

Choosing arrival process models for service systems: Tests of a nonhomogeneous Poisson process

Service systems such as call centers and hospital emergency rooms typically have strongly time‐varying arrival rates. Thus, a nonhomogeneous Poisson process (NHPP) is a natural model for the arrival process in a queueing model for performance analysis. Nevertheless, it is important to perform statistical tests with service system data to confirm that an NHPP is actually appropriate, as emphasized by Brown et al. [8]. They suggested a specific statistical test based on the Kolmogorov–Smirnov (KS) statistic after exploiting the conditional‐uniform (CU) property to transform the NHPP into a sequence of i.i.d. random variables uniformly distributed on [0,1] and then performing a logarithmic transformation of the data. We investigate why it is important to perform the final data transformation and consider what form it should take. We conduct extensive simulation experiments to study the power of these alternative statistical tests. We conclude that the general approach of Brown et al. [8] is excellent, but that an alternative data transformation proposed by Lewis [22], drawing upon Durbin [10], produces a test of an NHPP test with consistently greater power. We also conclude that the KS test after the CU transformation, without any additional data transformation, tends to be best to test against alternative hypotheses that primarily differ from an NHPP only through stochastic and time dependence. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 61: 66–90, 2014