傅里叶望远术中的相位闭合分析及其仿真

傅里叶望远术是近年来受到广泛关注的一项主动成像技术.它利用直线干涉条纹对目标的傅里叶频谱进行提取,并利用相位闭合技术消除随机相位,最终获取同步轨道目标的高分辨率图像.对傅里叶望远术的基本理论进行了推导,详细阐述了相位闭合实现方法,并对整个过程进行了计算机模拟.仿真实现了对两个目标的频谱扫描并重建了它们的二维灰度图像,充分验证了傅里望远术的正确性和可行性.     

集总电阻加载的超薄吸波材料设计

通过在周期结构中加载集总电阻,能够有效吸收入射电磁波,减小目标RCS.给出了两种超薄吸波结构,都具有厚度薄、重量轻的特点.分析了两种吸波材料的吸波机理,给出了表面反射系数的计算公式.实际加工了两种吸波材料,并对其吸波性能进行了分析.     

一种面向应用的NOC缓冲区分配算法

片上互连网络是片上通信问题的有效解决方案,但其存在严重的资源限制.输入缓冲区占据片上网络总面积的显著部分,同时其容量大小对不同应用映射后获得的性能有重要影响.给出一种面向应用数据负载的NOC缓冲区分配算法,针对不同的应用映射,该算法可以根据数据流量分布特征实现各个路由器输入通道上缓冲区资源的定制分配.实验结果表明,使用该算法后,系统缓冲区资源得到了更有效的利用.与均匀分配缓冲区的NOC系统相比,采用该算法实现的缓冲区分配方案使系统在保持性能变化不大的情况下,能够节省约50%的缓冲区总容量.     

信息中心网络缓存节点位置选择算法

信息中心网络（Information-Centric Networking, ICN）“泛在缓存”的特性,引发数据副本率过高、缓存空间不能充分利用等问题。为了解决上述问题,分别从用户、服务提供商和网络运营商的角度出发,以最小化网络流量与网络费用开销为优化目标建立两个单目标优化模型,并将二者结合为帕累托模型;基于帕累托求解方法中数学规划法的思想,详细描述缓存节点位置选择算法。仿真结果表明：在流量性价比方面,所提缓存节点选择算法优于ICN的默认缓存机制;在网络费用开销方面,所提算法更适用于只有少数内容较为流行的网络中,而在所有内容都流行的情况下,ICN中默认的“遍地缓存”机制更为适宜。     

高超声速伸缩翼变形飞行器轨迹多目标优化

针对高超声速条件下变形技术的应用模式,对具有伸缩翼的组合式飞行器滑翔弹道进行了多目标优化研究。介绍了伸缩翼的变形模式,给出了不同变形状态下的气动特性;建立了三自由度滑翔轨迹动力学模型和伸缩翼前缘热流计算模型;采用MOEA/D多目标优化算法,以变形条件和飞行攻角为设计变量、以最大射程和最小翼前缘总吸热量为目标函数,进行了多目标优化计算。优化结果表明,MOEA/D计算得到了相对均匀分布的Pareto最优解集,将伸缩翼外形与无变形外形相比,飞行器滑翔段射程得到了显著提高,同时伸缩翼前缘总吸热量有明显的降低。     

北斗系统新民用导航电文历书参数算法与性能分析

研究新公布的北斗民用导航电文中的两类历书与北斗二号导航电文历书的差异,对比分析各类历书对接收机首次定位时间的影响。利用实际的历书数据,比较不同历书类型的用户算法,分析不同龄期数据对接收机首次定位性能的影响。结果表明,高精度历书在1周的数据龄期内性能较为稳定,中等精度历书精度稍逊于高精度历书,但由于简化了电文空间,能接近高精度历书性能。简约历书进一步简化了参数数目和电文空间,尽管位置误差达到了数百千米,但却能在数月之后保持相应精度,有利于缩短接收机首次定位时间。     

原始变量守恒形式控制方程的时间准确性分析

基于压力、速度和温度的原始变量为自变量的守恒形式的控制方程可应用于定常流动问题,但是在求解非定常问题,例如某一典型激波管问题时,激波后温度出现过冲现象,即使通过细化网格、提高空间格式精度或者换用其他通量格式仍不能消除,这表明误差可能来自该方法本身。采用一维Euler方程对该方法进行数值分析。分析结果表明,数值误差来自时间项。通过构造相应的双时间步方程,虚拟时间项采用原始变量,而物理时间项采用守恒变量,并在两个相邻物理时间步内作为定常问题求解,可以收敛到相应的守恒形式,消除上述误差,得到准确的非定常数值解。     

精确制导前沿成像探测技术

回顾了精确制导技术的发展历程,分析了精确制导成像探测技术发展过程中面临的挑战与未来的主要发展方向。结合太赫兹、量子和超材料等前沿技术的发展动态,分别梳理了太赫兹雷达、量子雷达以及超材料雷达三种典型的精确制导前沿成像探测技术的技术背景、发展脉络、基本原理、技术优势。这三种成像探测技术有望为精确制导技术应对未来新型战争形态带来的挑战提供可行的技术途径。研究成果可为未来精确制导技术的深入可持续发展提供参考,并对提升精确制导武器的打击与拦截作战效力具有重大意义。     

基于改进协同遗传算法的有效载荷系统功能序列规划方法

针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。     

阵列雷达自适应多零点单脉冲群目标测角算法

针对阵列体制雷达,由极大似然估计导出自适应多零点单脉冲测角原理。分析发现迭代步长过大导致双零点单脉冲技术在多目标条件下失效,因此提出加权步长改进角度估计的迭代过程,只需要较少计算量就能实现群内多个目标的精确测角。仿真结果表明：该算法在较高信噪比条件下可以精确测量群内三个目标角度,测角误差约为0.15倍波束宽度;当群目标数较多或者目标相位差接近于0时,算法性能下降明显。