仿真计算机和仿真软件发展

介绍仿真机和仿真软件的发展,分析了银河仿真机系统性能,探讨了仿真机的未来发展特征。     

方差分量的Bayes二次无偏估计及可容许估计的非负性

对于有P 个方差分量的线性模型,本文导出了方差分量线性函数的Bayes 不变二次无偏估计的显示表达式,证明了Bayes 不变二次无偏估计类形成了可容许的不变二次无偏估计的完全类。在可容许的不变二次无偏估计类中,讨论了非负参数函数的非负估计问题,给出了可容许的非负定估计存在的充要条件。     

0.18 μm CMOS工艺的GPS/BDS双模可重构接收机射频前端

采用低中频架构设计了一种0.18μm CMOS工艺的GPS/BDS双模可重构接收机射频前端,能在GPS L1模式或BDS B1模式下工作。通过频率自适应电路调整中频滤波器的时间常数,降低其频率不确定度;压控振荡器中加入4位开关电容阵列,以提高频率调谐范围和相位噪声性能;通过硬件复用的方式降低系统功耗。测试结果表明,在1.8 V电源电压下,功耗37.8 m W,电压增益为103 d B,GPS L1和BDS B1波段噪声系数均小于3.2 d B。     

基于循环子空间理论的线性系统测试矩阵优化

研究了线性定常系统在循环指数大于1(即其约当标准形不同的约当块有重根)的情况下测试矩阵的优化方法.以循环子空间相关定理的证明为基础,根据根向量链的相关特性,得到了测试向量的线性和与系统观测性的直接关系,给出了在保证系统可观测性的同时,使得测试代价最小的测试矩阵优化方法.算例表明,提出的方法简单直观,对配置测试向量具有良好的工程价值.     

面向任务的导弹测试性需求分析与指标确定

针对当前缺乏科学合理的理论和方法确定导弹系统级测试性指标的现状,提出一种面向任务需求的测试性指标确定方法.将导弹任务剖面划分为贮存、出库、部署和发射四个阶段,并提出各个阶段相应的测试需求;分别建立基于贮存可用度、战斗准备任务成功率、部署战备完好率和发射任务成功率为性能要求的测试性需求子模型,给出各个性能指标与测试性参数...     

高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化方法

为进一步提高高超声速飞行器的突防性能,提出高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化方法。考虑飞行器180°×360°方向的雷达散射截面,针对原数据尖峰多、收敛难的难题,运用高斯滤波法对其进行预处理,既不改变原数据趋势又加以平滑,提高优化问题收敛性能。为使计算所用雷达散射截面数据具备较强的保真性,采用三次样条插值方法调用离散数据计算实时雷达散射截面。完成了高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化问题的建模,以探测概率为目标函数,运用hp自适应Radau伪谱法优化求解,采用逐步计算策略进一步提高优化效率和收敛性能。与传统最短飞行时间弹道对比表明,该方法有效降低了飞行器被雷达发现的概率。     

可展开遮阳罩技术研究进展及其关键科学问题

可展开遮阳罩一般是由多层轻质柔性高精度无褶皱薄膜和展开支撑臂及其控制装置组成,在轨后展开支撑臂有序展开多层大面积薄膜实现光控制和热控制性能,能有效改善和防护空间航天器。针对可展开遮阳罩结构,依据一维轴向、二维平面与三维周向的展开方式分类总结国内外可展开遮阳罩技术的研究进展,并对不同遮阳罩结构形状、薄膜材料、层数与展开方式等进行对比分析;梳理出遮阳罩在杂光抑制、折叠与展开变形机理、极端环境下薄膜多场耦合、低温热控、太阳辐射光压力矩及其计算方法等方面的关键科学问题,并给出了中国研究遮阳罩的发展建议。     

线性电路的冲激响应

在线性电路分析中,直接求解线性时变电路的冲激响应一般是很困难的。但是,可带求解冲激响应的问题转化为在一组等效的初始条件下求解零输入响应的问题,关键在于得出这组等效的初始条件。文中介绍了一种求等效初始条件的方法。     

基于Markov链的分布式仿真系统最佳检查点间隔研究

基于HLA的分布式仿真系统作为一类特殊的分布式系统,其容错一般基于回卷恢复实现,在回卷恢复中检查点间隔的不同会对系统性能产生很大的影响。分析了分布式仿真容错与一般分布式系统容错的异同,根据不同仿真进程对仿真结果的重要程度对其进行了分类,定义并利用Markov链分析了采用回卷恢复时分布式仿真系统的可用度,得到了系统最大可用度对应的检查点间隔的求解等式,通过一组试验数据验证了该最佳检查点间隔求解等式的正确性。     

航天器转动惯量参数在轨辨识的最优激励

根据矩阵分析理论研究了转动惯量参数的可辨识性问题,从姿态动力学方程导出关于未知参数的线性回归模型,将回归矩阵的条件数作为参数可辨识度的定量指标,以可辨识度最大为目标函数建立最优控制模型;应用解最优控制问题的伪谱法,计算控制力矩陀螺的指令轨线,使得惯量参数的辨识精度和收敛速度显著提高;在仿真中采用双无迹卡尔曼滤波算法进行参数辨识,结果验证了所提出的最优激励设计方法可以改善参数辨识性能,同时该方法对先验信息误差具有鲁棒性。