近地卫星Ka频段数传链路抗雨衰自适应模式设计

针对近地卫星数传时的信道时变性和严重的Ka频段雨衰现象,采用自适应编码调制(Adaptive Coding and Modulation, ACM)技术能够充分利用链路资源,相对于传统的固定编码调制方式,进一步提高链路的数据吞吐量。提出近地卫星Ka频段数传链路ACM模式设计方法,在降雨环境下建立Ka频段数传链路模型,根据链路预算的信道状况确定ACM选用模式;采用基于导频符号的最大似然信噪比估计算法结合移动平均的平滑方法实现信道估计,有效地减小了估计值的波动。仿真结果表明,无论晴天还是雨天,采用提出的卫星数传链路ACM模式设计方法,能够在保证系统可靠性的同时获取较高的数据吞吐量。     

高超声速滑翔导弹气动参数自适应跟踪建模

针对高超声速滑翔导弹跟踪中状态模型构建问题,研究基于制导变量变化规律的气动参数建模方法。对气动参数进行分析,指出传统建模方法的缺点。在假设制导变量服从一阶时滞过程的前提下,利用线性化的气动系数推导气动参数模型,通过分析不同飞行状态下的模型变式,证明模型对目标机动具有自适应性。对模型中未知参数的取值问题进行讨论,实现模型与飞行状态的自适应匹配。仿真结果表明：当目标发生机动时,所提模型性能明显优于传统模型。同时,在不同滤波器参数条件下的仿真结果进一步证实了模型的有效性。     

军事攻防中的多属性资源分配对策模型

针对资源受限情形下的两阶段攻防资源分配问题,提出一种基于多属性决策的资源分配对策模型。防守者首先将有限的防护资源分配到不同的目标上,继而进攻者选择一种威胁组合方式对目标实施打击。基于博弈论相关知识,模型的求解结果可以使防守者最小化自身损失,使进攻者最大化进攻收益。同时,针对模型的特点,给出了一些推论和证明。通过一个示例验证了模型的合理性以及相关推论的准确性,能够为攻、防双方规划决策提供辅助支持。     

时序驱动的详细布局方法

针对超大规模集成电路布局过程中时序优化问题,提出一种时序驱动的详细布局方法。对设计进行时序分析并获取时序违反路径集合,对路径上两个连续固定单元间的线网进行平滑处理,以减小路径曲折度以及减少线长。再针对每一个可移动单元与其相邻的线网建立二次规划时序模型,求解局部最优布局位置。对于给定的测试电路,实验结果表明,最差的时序违反与总的时序违反均有明显改善,采用ICCAD2015竞赛的测试模板和评价方法,总的时序性能有45~350 min的提升。     

低地球轨道卫星网络节能方法

通常卫星的唯一能源来源是太阳能,因此星上网络设备的能源供应问题比地面网络的更加严峻。通过修改和扩展链路容量受限的最小代价多商品流模型来适应卫星网络这一特殊的体系结构,并基于低轨道卫星网络的多重覆盖机制和流量分布模型,改进现有的启发式算法来关闭冗余的卫星节点、星地链路和星间链路。在满足链路利用率和路由跳数增加比例约束的条件下,仿真实验中关闭上述三种参数的比例分别可达59%、61%和72%,卫星网络的总体节能比例可达65%。     

大展弦比飞行器伺服气弹模态下传感器布局

针对大展弦比弹性飞行器传感器位置对伺服气动弹性的影响,在现有传感器设置方法的基础上,提出了一种新的优化设计准则。证明了能观测Gramian矩阵的迹代表弹性振动能量,并引入椭圆容积作为特征值的几何平均值,给出了高效的简化计算方法;通过H_2范数分析各阶模态以及传感器的权重影响,既平衡了低阶模态的主导特性又防止了高阶模态的溢出。在考虑弹身弯曲、弹翼弯曲与扭转的情况下对几种传感器的设置准则进行评估,仿真表明所提出的最优指标能够精确高效地设置传感器位置,也能充分反映各阶模态的影响权重,适合飞行全程传感器的位置优化,具有很强的工程应用价值。     

二次流引射对保形非对称喷管性能的影响

发动机与飞机后体结构设计合理与否直接影响发动机的部件匹配和性能。利用三维雷诺平均N-S方程和k-ωSST湍流模型对飞翼布局无人机保形非对称喷管在典型飞行状态下开展了内外流流场特性的数值分析,获得了后体尾喷管推力性能和三维流动特征随二次流压力比的变化趋势。结果表明:发动机喷管落压比条件一定的前提下,通过合理优化二次流通道、增大二次流压力比,可以有效改善后体/喷管主流流场特性;当二次流与主流的流量比在0. 2%～1. 86%内时,后体尾喷管轴向推力系数的变化幅度大约为3%,在一定程度上能够减弱发动机主流的过膨胀程度,减小发动机推力损失,无人机后体尾喷管性能得到显著提高。     

固体氧化物燃料电池性能分析与实验研究

为了将固体氧化物燃料电池(SOFC)应用于密闭空间,首先基于Matlab/Simulink软件构建了SOFC一维分布式集中参数数学模型,并进行了仿真;其次,根据SOFC测试系统实验结果对SOFC的性能进行验证,得到了固体氧化物燃料电池的效率曲线、极化曲线、不同氧氮比时的伏安特性及效率曲线,从而确定了电池最佳工作效率点;再次,根据实验结果和仿真数据确定了电堆的最佳工作温度,并通过电炉加热和水冷却系统实现了电堆热管理;最后,研究了不同氧氮比对电池性能的影响。结果表明:提高氧氮比能小幅提升电效率。     

基于Map/Reduce的朴素贝叶斯数据分类算法研究

针对目前机器学习研究领域中的数据分类问题,选择朴素贝叶斯算法作为研究对象。首先,通过对样本数据特征属性的权重进行加权调整,提高算法处理的准确率;然后,改进朴素贝叶斯算法分类器模型,使其能够利用Map/Reduce并行编程模型,采用多计算资源节点并行处理,进一步提高处理速度。最后,对UCI dataset数据库进行实验验证,结果表明:改进后的算法在海量数据分类处理中具有更好的性能表现。