新型微小管道机器人驱动特性分析

研制了一种具有"大驱动、快速、长距离运动"综合性能的新型微小管道机器人。机器人采用电机驱动蠕动式爬行方案,主要包括自调节支撑机构、柔性保持机构、软轴驱动机构、卸载机构等,适用于直径为15~20mm的微细管道。在介绍了工作原理及机构组成的基础上,对各机构的力学特性进行了分析。虚拟仿真和样机试验表明,机器人能顺利通过曲率半径不小于80mm的弯管,移动速度为8~10mm/s,具有0~90°爬坡能力,可双向移动,其负载能力不小于10N,载重自重比可达6.67∶1。     

水下无线传感器网络节点的自定位方法

为提高水下传感器网络(UWSN)节点自定位性能,在已有的PLACE定位方法的基础上,提出了锚节点多跳定位方法(AMHL)。AMHL使用距离定位原理,AMHL将节点的自定位过程分为距离估计、定位计算和定位修正三个阶段,利用锚节点多跳定位方式进行节点自定位,设计了自定位的通信协议,对AMHL和DV-Hop方法的应用效果进行了仿真比较,分析了自定位误差。仿真结果表明:AMHL方法能够满足UWSN节点自定位的性能需求。     

通信侦察中的伪码序列盲估计算法

针对卫星通信侦察与对抗,提出了一种DS-SS通信信号的伪码序列盲估计算法.首先采用循环自相关方法估计信号载频,对截获的中频信号进行解调,得到基带信号,再采用循环自相关估计PN码周期.然后利用分段互相关方法估计信息码与PN码同步调制起始点.在此基础上,完成对伪码码序列的识别.仿真实验结果表明,该方法在极低信噪比条件下可以得到准确的伪码序列估计.     

信息化战争条件下的体系对抗与“自同步”作战

自同步作战是置指挥机构与职能于信息化战场自同步机制中,实现扁平指挥系统下的作战指挥职能。目前,这一思想在程序化的战术作战行为上已经实现,如编队的协防,基地防空,以及无人机群的组织等。如何在更高层次的作战行动上实施这一作战理念？文章建立了信息化战场体系对抗概念与含义,阐述了信息化战场体系对抗对传统指挥方式的挑战,设想以一种“自同步”机制替代传统指挥系统与机构职能的指挥样式,实现信息化战场的“自同步”作战。对这一新的作战样式,阐述了其运作的基础与条件、运作机理、作战原则以及实施自同步作战的关键与难点。     

无电焊接材料的燃烧速度和燃烧温度研究

采用高放热性的铝热剂（CuO＋Al）并加入适当的添加剂,制备了便携式的无电焊接笔材料,其燃烧速度可控,且具有高的燃烧温度。研究了反应剂颗粒大小、混料均匀性等对无电焊接笔材料的燃烧性能的影响。结果表明：反应剂粒径对无电焊接笔的燃烧速度具有显著影响,随着反应剂粒径的增大,燃烧速度明显减慢。反应剂粒径和混料时间是影响单位时间放热量和混料均匀度的主要因素,因而对无电焊接笔的燃烧温度具有明显影响。在一定的混料时间下,反应物粉末具有最佳的混料均匀性。反应物粒径小且混料均匀性好的无电焊接笔材料,其燃烧温度高。     

小波分析在SINS解析粗对准中的应用

给出了捷联惯导系统(SINS)解析粗对准时的捷联矩阵算法和相应的误差角公式,论述了基于正交小波的信号分解理论.对惯性器件的输出信号进行了功率谱分析并进行了小波变换分析处理,有效地滤波了干扰信号和随机噪声,减小了漂移误差角,大幅度地提高了粗对准的精度.     

大地坐标系的超视距目标指示系统

超视距目标指示系统是为舰载导弹攻击本舰雷达视距以外目标而设计的.其主要功能是融合多方传感器的情报信息,解算出目标相对于导弹发射平台的距离和方位.在进行多传感器信息融合时,首先要做的工作就是把来自不同平台的多传感器数据转换到统一坐标系中.若选用大地坐标系为统一坐标系,直接在大地坐标系下进行时间对准、航迹滤波以及航迹融合,可以避免坐标系间的多次转换,节省大量的时间,并提高目标指示的精度.     

学院召开迎接教育部评估自评报告院长报告专题工作会议

2月19日,学院召开迎接教育部评估自评报告、院长报告修改专题工作会议。院党委成员王铁民、杨隽、赵大斌、王立峰、高太存、赵连琦、张佩芳、时景秀、董希琳、刘鹏利,各部系主要领导、评估材料组成员以及学院评估办有关人员参加了会议。会议由杨院长主持。     

光纤陀螺随机漂移的ARMA模型

分析了传统时间序列分析法建立ARMA模型的不足,提出了一种利用模型阶数判断准则和长自回归法建模的新方法。对数据进行了预处理和模型识别,比较了不同模型阶数判断准则的特点,研究了用长自回归法估计模型参数的步骤和方法。最后对光纤陀螺随机漂移进行了建模实验,通过对模型残差的白噪声检验,证实了使用新方法建立的ARMA模型具有很好的适用性。     

一种雷达辐射源识别自学习算法研究

针对目前雷达对抗系统面临的辐射源识别精度不高、智能化水平低的特点,将自学习理论引入到雷达对抗系统中。提出了基于遗传算法(GA)的自学习算法实现雷达辐射源智能识别的方法。实验表明:在使用相同的特征参数"前件"条件下,通过这种自学习方法得到的正确识别率高于其它识别方法。