PHM在空空导弹勤务保障中的应用

简要介绍了PHM概念和国内外研究现状,参照OSA-CBM模型,提出了空空导弹PHM系统结构,并阐述了各个模块的功能作用。分析了PHM技术应用于空空导弹贮存的效益和影响可靠性的因素,确定了监测参数,根据尺寸、成本等提出传感器选型要求,构建空空导弹包装箱状态监控系统。通过市场调查,确定了可用于状态监控系统的传感器类型,对未来应用于导弹内部的传感器系统提出了期待。     

机载PD雷达宽带线性调频信号运动补偿

采用宽带线性调频信号能够显著地提高雷达的距离分辨率和抗干扰能力,然而雷达与目标间的相对运动损耗了部分目标回波相参积累能量,影响目标频率向和距离向分辨力。针对以上问题,提出了一种基于改进匹配滤波函数的运动补偿方法,补偿信号回波中的相位误差,实现宽带线性调频信号目标运动运动补偿。实验与仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于随机共振的多频率微弱信号并行检测

强噪声背景下的微弱信号检测是当前信号处理领域的研究热点。基于非线性理论的随机共振能够利用噪声,将噪声的一部分能量转移给信号,从而获得更高的输出信噪比。针对传统随机共振检测算法应用环境受限且无法实现多频率并行检测的现状,文章面向实际超短波环境,在参数补偿法的基础上,重新设计采样频率和补偿系数,提出了新的检测算法,实现了多频率微弱信号的并行检测。     

高等职业教育发展对经济增长的影响研究——基于中部五省高等职业教育的实证数据:2001-2011

为了研究规模扩张以来,高等职业教育对经济增长的贡献率,根据C-D函数模型,采用2001-2011年的数据,对中部五省高等职业教育规模扩张以来对经济增长做实证检验.结果表明:中部五省高等职业教育对经济增长的贡献率偏低,从区域内部审视,湖南省高等职业教育对经济增长的贡献率最高,河南省高等职业教育对经济增长的贡献率在中部五省中最低.     

军人心理档案信息化初探

信息技术在档案管理领域的广泛应用,深刻改变了传统军人心理档案的保存状态和利用模式,“军人心理档案信息化”是未来军人心理档案建设的重要内容和主要方向,对军人心理档案的基础设施、资源开发、信息采集、安全标准等提出了新的更高的要求,需要我们认真研究思考。一、夯实软硬件基础设施建设是军人心理档案信息化的基础软硬件基础设施建设是军人心理档案信息化的物质条件,是军人心理档案信息开发利用和信息技术应用的基础。     

基于LEFP拦截高速动能弹的建模及仿真

提出采用一种新型高效战斗部LEFP来拦截高速动能弹,并介绍其工作原理及过程、建立拦截模型和分析受随机因素干扰的观测值。运用MATLAB对模型进行了仿真和分析,通过蒙特卡洛法将随机抽样的误差值加入标准量得到观测值,再利用最小二乘法进行拟合,计算LEFP发射时刻以及拦截概率。通过相关参数配置,分析各随机误差对拦截概率的影响,并对比了未经修正数据计算出的拦截概率。结果证明了此拦截模型建立的可行性、正确性与有效性。为研制和使用LEFP拦截高速动能弹的新型主动防护系统提供技术支持和理论参考。     

主元分析法和模糊积分的航空发动机气路状态监测

航空发动机是一个大系统,由于结构复杂、工作条件恶劣等因素影响,对其进行有效地健康状态监测成为航空领域长期难以解决的关键技术之一。为有效监测航空发动机健康状态,以航空发动机气路系统为例,提出一种基于主元分析和模糊积分的航空发动机状态监测方法。首先,利用主元分析法提取发动机状态样本集的主元,对样本数据进行降维,实现样本的最优压缩。其次,利用BP神经网络和Elman神经网络对发动机状态信息的特征向量进行初步状态监测。最后,利用模糊积分对采用两种神经网络的初步监测结果进行决策层融合,从而有效地实现对航空发动机气路系统的状态监测。通过某型真实航空发动机验证表明,所提出基于主元分析和模糊积分的状态监测方法,能有效提高监测的准确度,满足航空发动机状态监测的实时性要求,具有良好的工程应用价值。     

基于循环谱和2DMSD的MIMO雷达信号调制识别

针对多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)雷达信号调制识别存在的问题,提出一种循环谱和二维最大散度差(Two-DimensionalMaximum Scatter Difference,2DMSD)线性判别分析相结合的新方法。首先对典型MIMO雷达信号进行循环谱变换,在此基础上,利用2DMSD线性判别分析对上述二维图像进行特征提取,最终达到调制识别的目的。仿真结果表明,在低信噪比时,该方法仍然具有较高的识别率。     

比例最小偏度单形UKF的RBF神经网络算法

为提高RBF神经网络的建模性能,提出一种基于改进无迹Kalman滤波(UKF)的RBF神经网络训练算法。在该算法中,首先将比例最小偏度单形Sigma点采样策略引入UT,以有效改进UKF,提升其计算效率,然后利用改进的UKF优化估计RBF神经网络的最优参数。仿真结果表明,改进的UKF比EKF具有更高的RBF神经网络模型训练精度,与传统UKF的模型精度大体相当,但速度更快,计算效率更高。     

蝙蝠战车

正目前,美国加州两位设计师推出一款"蝙蝠战车",能够在空中自由飞行,它被命名为"GF7",这款亚黑色飞车能够折叠车翼,变换成普通的汽车。在飞行状态下,1587公斤重的推进式喷气发动机可使蝙蝠战车飞行时速达到885公里。这款概念空中汽车是由