月球轨道超长波天文观测微卫星在轨数据预处理方法

围绕“嫦娥4号”月球轨道超长波天文观测微卫星展开研究,针对微纳卫星对地数传资源的限制,提出一种在轨信号预处理方法：通过10通道数字下变频链路实现原始数据的变频接收,再利用多级滤波器抽取获得低采样率基带数据,下变频本振频率可调,在对地数传资源约束下保证了不同频带数据的灵活选取。以上方法实现了一种10频点超窄带梳状滤波,仿真验证表明,采样率80 MSPS基带带宽为1 kHz的情况下,此方法可在现场可编程门阵列平台上稳定运行,能保证带内平坦度和线性相位等关键技术指标, 数据量与直接下传原始数据相比,降低了3个数量级以上。     

面向DSP的嵌入式远程调试环境设计

针对目前DSP软件开发环境存在的不足,提出了基于GDB构建远程调试环境的方案。介绍了GDB远程调试原理,详细讨论了远程调试环境设计中关键技术——调试服务器的设计。以TMS320C674x DSP为目标平台,对方案予以实现,针对C674x DSP特有的可变长指令和超长指令字架构,描述了调试服务器相应的实现方法。实验结果表明,基于GDB构建的面向DSP的嵌入式远程调试环境能够满足DSP应用软件调试的需要。     

美国空军想要退役一种现役轰炸机为B-21让路

据美国《防务新闻》网站2016年2月29日报道,当美国空军着眼于引入下一代战斗机和轰炸机平台的时候,司令官们在尽力解决有关未来技术会对于传统机队产生何种影响的问题。此前,美国空军曾经试图退役A-10攻击机,为F-35联合攻击战斗机让路,但是没有成功。最近,美国空军全球打击司令部司令罗宾·兰德上将表示,为了支持B-21远程打击轰炸机(LRS-B),美国空军必须退役现有的3个轰     

面向"超网络+"的装备体系作战运用仿真实验框架

针对体系仿真实验的能力不足、手段不够等问题,通过梳理仿真实验与装备论证的关系,提出应聚焦如何将型号装备融入体系作战这一实验难题,给出面向"超网络+"的装备体系作战运用仿真实验理念;从目标系统分析、作战效果分解、装备灵活组配、行动过程分析、体系评估优化等五个环节,提出解决途径及其相应实验能力;结合能力支撑关系,构建装备体系作战运用仿真实验框架,为进一步提升作战实验能力以支撑装备论证提供思路.     

超启发式传感器选择算法

在传感器管理中,传感器的选择算法计算是目前需求量最大的问题,采用超启发式算法降低传感器选择算法的复杂度计算.依据协方差控制提出的传感器选择目标,从启发式的贪婪算法入手,研究贪婪/均匀和贪婪/次序两种超启发式算法在传感器选择算法中的应用,以提高传感器管理的运算效率,降低其计算复杂度.最后对这两种方法进行了仿真比较.     

近自由面串列超空泡航行体的流动特性研究

近自由面串列超空泡航行体的多相流动现象非常复杂,涉及了自由面与空泡的耦合作用以及2个甚至多个超空泡流场的相互干扰。采用VOF方法数值模拟了不同浸没深度条件下串列航行体的多相流动,获得了串列航行体的超空泡演化特性和流场分布特性,分析了自由面对超空泡形态及波浪特征高度的影响。研究结果表明：串列双航行体的超空泡在发展过程中出现了2个超空泡互相融合与分离、尾空泡溃灭等现象;超空泡流场的彼此相互作用导致后发航行体进入了前发航行体的超空泡内部,导致后发航行体受到的阻力减小,航行体的串列布置使后发航行体实现了减阻效果;浸没深度较小时,自由面的作用明显,航行体的超空泡形态上下对称性较差,自由面兴起的波浪特征高度较大,前端高压区压力分布沿航行体中心线不对称。     

干扰抑制类生成式对抗网络

为进一步改善超低频频段的通信质量,在传统改进广义旁瓣抵消算法的基础上,提出新的超低频干扰抑制算法——生成式旁瓣抵消算法。该算法将人工智能研究热点之一的生成式对抗网络模型引入广义旁瓣抵消算法中,通过优化设计生成模型的网络结构及相关超参数,有效地解决了原算法存在的期望信号残留问题,为旁瓣抵消通道中的后级滤波算法提供了与主通道相关性更强的干扰参考信息,从而提高了算法对主通道干扰估计的准确性。为了验证优化后生成模型的有效性以及所提算法对不同类别干扰的抑制能力,在实验室环境下搭建实验平台,设计了多组对照实验。实验结果表明:优化后的生成模型具有较好的生成能力、较好的鲁棒性以及相对较低的运算复杂度;相比于传统改进的广义旁瓣抵消算法,所提算法进一步提高了信号带宽内的信干噪比。     

基于果蝇算法优化LSTM的雷达波束扫描行为预测

在认知电子战体系下,更为智能的算法才能适应日益复杂的电磁空间。针对相控阵雷达的波束扫描行为预测问题,在正弦坐标系下将波束扫描位置数据抽象为网格数据,利用果蝇优化算法寻找最优的LSTM网络超参数,提出了一种基于果蝇算法优化LSTM的波束行为预测方法。仿真实验表明所提算法在果蝇算法调参的支撑下,相较NAR神经网络算法和普通的LSTM算法而言,预测精度和鲁棒性更强。