基于OFD-LFM信号的MIMO雷达微多普勒效应分析

多输入多输出(MIMO)雷达系统利用空间分集技术,能够在不同视角接收目标回波信号,与传统单基雷达系统相比,可以提取更丰富的目标特征信息,因而大大提高了雷达的目标运动参数估计精度。基于MIMO雷达系统,详细推导了正交频分线性调频信号体制下目标部件旋转引入的微多普勒效应,通过取多组观测数据的数学期望对旋转半径进行了参数估计,最后的仿真实验验证了理论分析的结果,得到的旋转半径估值与真实值非常接近。     

一种可移动式科氏流量计实验平台设计与实现

为提高科氏流量计的计量精度,促进相关数字信号处理方法与技术的发展和进口高精度科氏流量计的国产化,设计了一种可移动式科氏流量计实验平台。简述了科氏流量计的基本原理和相关数字信号的处理方法,指明了相关方法的研究趋势。针对研究趋势,分析了科氏流量计实验平台的功能需求,给出了总体设计方案、硬件选型、软件流程和技术指标,重点阐述了数据采集模块(以PLC和NI9234为核心部件)的详细设计,给出了实验平台的初步测试结果。测试表明,该实验平台性能稳定,功能全面,能较好地为开展科氏流量计相关数字信号处理方法研究提供平台支撑。     

OFD-LFM MIMO雷达中目标部件振动的微多普勒效应分析

与传统单基雷达系统相比,多输入多输出(MIMO)雷达系统充分利用发射分集和接收分集的优势,能够在不同的视角接收目标回波信号,可以提取目标更精细的微多普勒特征,因而大大提高了雷达对目标的识别能力。基于MIMO雷达系统,详细分析推导了正交频分线性调频信号体制下目标部件振动的微多普勒效应,并采用时频分析工具对理论分析的结果进行了仿真验证。     

空降作战实验技术框架

开展空降作战领域新思想、新概念、新方案、新技术的实验研究,在实验室设计"未来战争",是开拓认识、驾驭、赢得信息化条件下空降作战广阔空间的有效途径。探讨了空降作战实验的内涵,提出了空降作战实验设计的总体技术结构框架。在此基础上,重点研究了空降作战实验的模型体系结构,并对空降作战实验应用系统的体系结构设计进行了深入分析,旨在为空降作战实验的顶层设计研究及具体实现提供参考。     

基于正交实验设计的UAV编队配系优化方法

针对多无人机执行对地攻击作战任务的背景,建立了编队对地攻击模型,提出了基于正交实验设计的编队配系优化方法。在考虑多机协同作战因素下,构建了编队目标分配的基本模型;以探测、识别和杀伤为基本过程,构建了攻击过程模型;以空袭方付出代价、防空方毁伤程度和作战效率为依据,构建了目标函数模型,分析了模型中中间变量与目标函数之间的关系;利用正交实验设计原理,研究了编队配系优劣的评价方法。实例分析表明,该方法能够在已有的资源约束条件下,给出编队的最优配系方案。     

西北高海拔、高寒地区热媒研究

针对西北高海拔、高寒地区供热速度慢、热效率低等问题,研制出一种新型、高效热媒,热媒在一个大气压下沸点可达到116℃。通过单因素实验及正交实验,优化出了热媒配方;经热媒节能效果现场模拟实验,证明了所研制的热媒能显著改善供热效果;对热媒腐蚀性、风险性进行了分析。该热媒成本低、工艺简单、腐蚀性小、安全性高,具有很好的经济效益和军事效益。     

一种高能点火药吸湿性的研究

在特定恒湿恒温条件下对5个药剂样品进行吸湿试验。由试验结果可以看出,该高能点火药的吸湿与硝酸钾、炭粉和药剂密度有很大关系,同时由于镁粉、铝粉等活泼金属的加入,增强了药剂的吸湿性,从而使药剂在吸湿试验干燥后其剩余增加量较大。     

模拟油罐油气混合物爆炸实验与数值仿真研究

对模拟油罐内油气混合物爆炸冲击波特性进行了研究.在直径为1 m的模拟油罐中进行了油气混合物爆炸模拟实验,建立了模拟油罐油气混合物爆炸的数值仿真模型,并借助大型商业软件Fluent6.2完成了数值仿真研究.数值仿真结果与实验值较为吻合.模拟实验和数值仿真研究的结果表明:油气体积分数、罐内初始温度等决定模拟油罐油气混合物爆炸压力的大小.油罐内爆炸压力波的振荡特性对金属油罐结构来说是有害的.     

信息化战场静态图像传输抗误码策略

信息化战场上,图像的分解与恢复是增强静态图像传输抗误码性能的关键问题之一。基于重叠正交变换的多描述编码方法分解图像,采用最大图像平滑恢复算法与空域误码掩盖算法相结合的方法恢复分解后的图像,在详细理论推导的基础上,得出了信息化战场静态图像传输的抗误码策略。最后,通过JPEG2000编解码器开放测试模型Jasper中的仿真实验验证了该方法的可行性。     

基于卫星云图历史资料反演云团非线性预测模型

针对线性预测方法难以有效描述云团的非线性、非平稳变化的困难,基于经验正交函数分解(EOF)和遗传算法参数优化结合的思想,提出了一条云团非线性预测模型反演的方法途径。首先将卫星云图序列作EOF的时、空分解;在此基础上,引入遗传算法对EOF的时间系数序列进行了动力模型重构和模型参数反演,建立了EOF时间系数的非线性微分方程组;再通过时、空函数合成,构造了云团演变的动力预报模型。试验结果表明,反演的云团预报模型能较为合理地描述特定季节区域内云团演变的基本趋势,预测结果与实际云图的主要特征基本相符,尤其是实现了云图3h以上的中、长时效的客观预测。