微光栅加速度计温度控制研究

微光栅加速度计凭借着极高灵敏度和分辨率等优势成为近几年的研究热点,但外界环境温度的变化会影响其输出精度。为优化其温度特性,提出了一种两级内外温控系统。通过介绍微光栅加速度计的基本原理,分析了由于半导体激光器和MEMS敏感芯片的温度特性对其造成的影响。针对加速度计设计了温控电路,对其搭载两级内外温控系统,使其工作温度保持恒定,最后对该系统进行了实验测试。实验结果表明：在该温控系统下,加速度计的工作温度控制精度可达±0.02℃。对于加速度计的噪声性能而言,在0.01～10 Hz频段,相较于未加温控系统的加速度计,整体信噪比提高了20 dB。     

Solaris下X.25技术的应用

本文简要介绍了X.25技术的基本特征及Solaris下X.25技术应用的实践。     

0.13 μm标准CMOS工艺的高可靠流水线模数转换器

针对航空航天电子系统对高性能模数转换器的需求,采用0. 13μm标准互补金属氧化物半导体工艺,设计可以在极端温度和空间辐射环境中稳定可靠工作的12位分辨率、50 MS/s采样率的流水线模数转换器。通过采用无采样保持电路以及抗辐射电路和版图加固等技术,在减小功耗的同时有效地削弱总剂量辐射效应的影响。测试结果表明:在-55～125℃温度范围内以及150 krad(Si)的总剂量辐照条件下,得到大于64 dB的信噪比、大于73. 5 dB的无杂散动态范围和最大0. 22 dB的微分非线性。     

BOM技术在复杂电路虚拟维修系统中的应用

给出了电路虚拟维修的定义,在复杂电路虚拟维修系统结构的基础上提出了建模需求,并给出了计算模型和交互模型的定义。以形式化的方法定义了BOM（Base Object Model）概念模型,通过分析电路仿真的特点,确定了电路BOM概念模型中的实体类型、事件类型和交互模式;特别是采用了“将实体类型区分电子元件类型和电信号类型,分别以客观属性和仿真语言描述的方法进行定义”的原则,既满足了仿真效果,又简化了建模复杂性。通过建立某型装备的复杂电路虚拟维修训练系统,验证了基于BOM的交互模型的有效性和实用性。     

铅酸蓄电池充放电参数检测电路的仿真与设计

独立光伏系统铅酸蓄电池充放电参数的检测对于整个系统的能量控制十分重要。介绍了蓄电池充放电参数检测的特点,设计了充放电电压和电流检测电路,并基于saber仿真平台进行了检测电路的仿真,介绍了以ATmega8L单片机为核心的充放电检测系统的原理和软件设计流程。通过试验证明,系统检测误差较小,电路简单,满足了工程控制的需要,能为独立光伏系统蓄电池充放电控制策略提供准确的控制参数。     

多传感器异步量测融合算法性能比较

归纳几种多传感器异步量测融合算法,即首先将各传感器异步数据统一到同一时刻,再对该数据进行并行或伪序贯滤波处理.分别采用理论证明和实例仿真分析对各种算法的估计精度、计算量等性能进行了比较.所得结论对实际工程应用中异步量测融合算法的选取有一定的指导意义.     

基于模型转换的异步空间配准算法

在分布式融合系统中,融合中心在对传感器发送过来的航迹数据进行融合处理前,需要采用空间配准算法来消除航迹数据中可能存在的系统误差.已有的空间配准算法未考虑滤波处理中的状态方程对配准过程的影响.对不同传感器具有不同状态方程条件下的异步空间配准实现进行了研究,采用将模型误差和系统误差合并处理的思路,提出了基于模型转换的异步空间配准(AMCBA)算法.仿真结果表明AMCBA算法能够实现对模型误差和系统误差的准确估计.     

小波包变换和支持向量机模拟电路故障诊断方法

为提高模拟电路故障诊断效率,将小波包变换和支持向量机结合起来,提出了一种完整的模拟电路故障快算检测和准确定位的方案.利用小波包变换对电路输出电压信号进行多层分解,提取各频带的能量作为故障特征,给出了具体的特征提取方法;利用支持向量机的多分类一对一方法,完成电路的故障定位,同时实现了小波函数的选择.在一模拟电路的故障仿真实验中,通过与BP,RBF和PNN等神经网络对比,结果显示该方法的诊断效率是很高的.     

基于电容式噪声传感器的信号调理电路设计

在航空航天的飞行器遥测试验中,大推力火箭和导弹飞行时,由燃气射流引起的噪声会对飞行器的结构以及载荷造成巨大的危害。电容式噪声传感器由于其频率响应范围宽,被广泛应用于飞行试验中。电容式传感器工作时需要用恒压源供电,且其采集的信号受到外界干扰较大,输出电压值不满足大多数模数芯片转换要求。针对以上问题,设计了恒压源供电模块和隔直分压电路、低通滤波电路等调理模块,使其最终输出电压范围在0~2.5 V,满足模数转换芯片的要求。该噪声传感器的信号调理电路可靠性高,已经成功应用于飞行器发射试验中。     

基于IMM-RUASFF的网络化目标跟踪算法

针对目前网络化目标跟踪算法存在实时性差、精度低等问题进行了研究。首先,基于网络信息共享需求,建立了网络探测节点的目标跟踪模型;其次,网络探测节点目标跟踪需求和实战要求发现目标经常是有多种运动状态并存,而单一模型的滤波器不能满足对机动目标跟踪性能的要求,采用了基于交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)的有反馈实时更新的异步状态融合算法。最后,针对多个探测节点目标跟踪的状态融合估计问题,提出了一种有反馈实时更新的异步状态融合算法,通过仿真验证了算法的有效性。