GBAS中抑制电离层异常的改进自适应Hatch滤波算法

针对单频地基增强系统(Ground Based Augmentation System, GBAS)中电离层异常时Hatch滤波器平滑精度降低问题,系统分析了电离层延时对Hatch滤波器平滑精度的影响,提出一种改进自适应Hatch滤波算法。根据卫星信号计算码载偏离度,并利用二阶线性时不变低通滤波器抑制码载偏离度高频信号,以实现电离层异常实时检测;建立平滑后伪距误差均方根与电离层延时变化率、伪距测量噪声标准差以及平滑时间三者之间的函数模型,并由此确定出Hatch滤波器最优平滑时间。利用GBAS原理样机进行验证实验,结果表明:自适应Hatch滤波算法能够根据卫星信号电离层延时变化率确定滤波器最优平滑时间,且当电离层异常时,自适应Hatch滤波器机载位置误差最大由1.15 m减小为0.43 m,从而验证了所提算法的有效性。     

基于正态分布曲线的分段式变步长LMS算法

针对传统最小均方误差(Least Mean Square, LMS)自适应滤波算法由于步长固定,在解决稳态误差与收敛性之间的关系时,始终处于矛盾状态的问题,在对传统的固定步长LMS自适应滤波算法分析的基础上,根据变步长LMS自适应滤波算法的步长调整原则,通过构造步长因子与误差信号的非线性函数,提出了一种基于正态分布曲线的分段式变步长LMS自适应滤波算法,并分析了参数取值对算法性能的影响。针对实际信号处理过程中参考信号难以选取的问题,提出了一种基于分裂阵的参考信号选取方法。理论和海试数据分析结果表明:该算法的收敛速度和稳态误差明显优于固定步长的LMS自适应滤波算法和基于Sigmoid函数的变步长LMS自适应滤波算法。     

基于向量拟合的电机设备电磁干扰建模方法

提出了一种基于向量拟合的电机设备电磁干扰建模方法。模型建立所采用的数据是通过对实际干扰设备的端口特性进行测量得到,测量过程简单方便。提出的两种通用电路拓扑单元,其电路参数可通过向量拟合进行求解。最后通过对一台三相电机进行建模,进行了数据误差分析,验证了模型具有准确性。本模型可以在10 kHz～70 MHz的频域内对电机设备的传导电磁干扰作出分析。     

噪声干扰条件下雷达检测概率的评估

通过对雷达检测概率特性的分析,采用拟合法,得出自卫式噪声干扰条件下雷达检测概率与距离的关系,为定量评估雷达干扰效果提供了一种新的方法。     

克虏伯大炮到巴黎大炮（下）

19世纪末和20世纪初,西方列强海军装备竞争导致了特大口径线膛炮的迅速发展。在奥匈帝国时期,西可达·维克生产了45倍口径的305毫米火炮。装备于令人生畏的奥匈帝国海军第特格特霍夫可拉斯号和第热德刺库拉斯号二艘战舰上,这二艘战舰于1902年-1912年期间服役。奥匈帝国的工作与德国几乎并驾齐驱,也许这反映了他们之间某种形式的合作。正是海军上将格德斯·罗格和海军中校金策尔共同努力推动了德国海军兵器的发展。他们迫切要求克虏伯负责研究和制造小组不断提高武器的性能。1914年德国占领比利时后,就由海军负责在弗兰德斯发展大口径远射程武器。这些火炮在海     

社会主义市场经济条件下国防经济的特性浅析

社会主义市场经济条件下的国防经济具有鲜明的特点,文章从国防需求、国防消费、国防科技等方面进行了分析,探讨了国防工业企业的特点与发展趋势。     

因果维纳滤波器均方误差计算公式的简化

从将时间序列的Z变换分解成物理可实现与物理不可实现两部分之和入手 ,通过严密的数学推导 ,简化了噪声与信号不相关时因果维纳滤波器的均方误差计算公式 ,证明因果维纳滤波器与非因果维纳滤波器的均方误差计算公式总是具有完全相同的形式 ,有助于对维纳滤波器的学习和掌握。     

认识军事资产管理特性 从管理中要保障力

军事资产管理是军事经济活动的一项重要内容。军事资产是一种特殊的国有资产,因此,军事资产管理与一般资产管理不同,有其特殊性,即军事资产具有军事性和非市场性、统一性和级次性、保障性和外推性、保密性和内在性、平时性和战时性。只有认清军事资产管理特性,才能提高军费的使用效率,才能从管理中要军事保障力。     

接收机自动增益控制设计

本文介绍了接收机中AGC的主要技术指标,简要阐述了设计AGC必须考虑的几个主要问题,着重介绍了使用电调衰减器构成AGC电路的方法,最后列出了影响其稳态特性的参数及其实际工作中的确定原则。     

装甲车辆油气弹簧减振阀阻尼特性研究

针对装甲车辆强冲击缓冲熄振的迫切需求,提出了一种新型减振阀结构.推导了压缩行程与拉伸行程阀系节流通道的流体串并联数学模型,验证了数学模型的合理性.运用该数学模型进一步开展了阀芯常通孔和螺旋弹簧预紧力等关键参数对阻尼力值及开阀点影响规律的仿真研究.仿真和试验结果表明:新型减振阀压缩行程阻尼力较原减振阀提升了近2倍,且拉伸...