变速率基带脉冲成形滤波技术

无线信道带宽资源有限,为了抑制码间干扰并提高频带利用率,必须对基带脉冲信号进行成形滤波。针对常规的查表法和可变插值滤波器法存在硬件资源消耗大和无法适应数据速率连续变化的问题,给出了一种改进方法;首先对待成形滤波的数据进行变速率降采样处理,经过FIR成形滤波器,最后通过变速率线性内插完成上采样处理。理论推导和仿真均验证了方法的有效性。该方法易于FPGA实现,相对常规方法降低了实现复杂度和硬件资源,通过实测验证了方法可行性,并成功应用于某空间型号。     

面向复杂任务集的任务调度算法

基于测控地检设备的显控软件需要同时处理测量解算、遥测帧解析、网络通信和遥测数据存储等多项任务。针对常规的任务调度算法无法适应设备显控软件复杂的任务集,提出了一种动态双优先级任务调度算法。算法在时间片轮转技术的基础上,综合考虑任务周期、相对截止期和剩余空闲时间3方面因素,对于硬实时和软实时周期任务提出不同的动态优先级计算策略,并针对引入剩余空闲时间导致的"颠簸"现象,提出一种抢占阈值的计算方法。理论分析和实测数据均证明该算法的优越性。     

高动态直扩信号模拟器相位模拟技术研究

为了适应对高精度扩频测控设备的研制需求,研究了高动态直扩信号模拟器中相位模拟技术,提出了一种基于在线校正和线性内插相结合的相位模拟方法,避免了以牺牲实现资源来提高相位精度的模拟方式,可高精度地模拟出高动态情况下接收机与目标方之间的相对运动。理论分析、仿真结果、实测数据均验证了方法的有效性,已成功应用于某航天型号模拟器产品中。     

战场物资无人机配送研究

战场物资无人机配送是未来信息化战争后勤保障发展的重点方向，是适应未来高强度、快节奏战争的重要手段。对国内外配送无人机的应用与战场物资配送保障的情况进行概述，重点讨论了无人机在配送过程中涉及的任务分配问题。提出了未来战场物资无人机配送的一些重点研究方向，包括战场物资无人化保障理论研究、军民融合式战场物资无人机配送研究、战场物资无人机配送过程一体化研究以及传统车辆与无人机联合配送的研究。     

基于ELM的航空发动机故障诊断方法

以航空发动机主燃油泵为具体研究对象,提出了一种基于基于小波包能量比与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的故障诊断方法。对于某型真实航空发动机,采用振动传感器感知发动机附件机匣的振动信号,对获取的发动机附件机匣的振动信号采用DB3小波包对其进行3层小波包分解,求出第3层各频带信号的能量作为原始信号的特征,构建特征向量。用求得的特征向量建立基于ELM的故障诊断模型,对航空发动机主燃油泵进行故障诊断技术研究。为表明该方法的有效性,还设计了基于BP神经网络的故障诊断模型,并对所构建的特征向量进行了诊断。试验结果表明,基于ELM故障诊断方法可以有效提高故障诊断的速度及准确率,具有很好的工程应用前景。