仪表着陆系统建模与仿真

对仪表着陆系统的飞行检验仿真研究具有较大意义.根据现役仪表着陆系统的工作原理建立系统的地面信标、天线及机载接收设备的数学模型,利用通信系统仿真软件SystemView实现了理想信道环境下仪表着陆系统的仿真,分析了该仿真方案的缺陷.为飞行检验仿真的后期研究工作提供较有价值的参考.     

一种INSAS的干涉相位初值的估计方法

分析了干涉合成孔径声纳(InSAS)处理中初始相位误差对数字高程图的影响。提出了采用多点的配准时延信息估计干涉相位初值的方法,该方法可提高干涉相位初值估计的精度和可靠性。对几种配准时延信息计算方法估计的干涉相位初值进行了比较和分析。干涉仪合成孔径声纳湖试样机试验数据处理结果,验证了该方法的有效性。     

流量连续可调火箭发动机极度富燃燃烧特性

以气氧/煤油作为推进剂对火箭发动机进行流量连续调节试验,研究火箭发动机连续变工况过程中的燃烧特性。火箭发动机通过可调气蚀文氏管连续调节煤油流量。试验在富燃工况(混合比0.405~0.690)下成功点火,并实现了混合比、燃气总流量连续调节。试验发现流量连续调节过程中,当混合比小于0.535时,燃烧室压力随煤油流量减小而增大;当混合比大于0.535时,燃烧室压力随煤油流量减小而减小。同时,特征速度和燃烧效率随混合比增大而增大,并且混合比小于0.535时特征速度、燃烧效率增大的速率大于混合比大于0.535时的速率。研究表明推进剂流量与燃烧效率同时影响燃烧室压力。当混合比小于0.535时,燃烧效率的影响占优;混合比大于0.535时,推进剂流量影响占优。     

适于弹载平台的正交多载波雷达波形设计

设计了一种适于弹载平台的多载波雷达波形,模糊函数近似理想图钉型,且波形设计灵活,参数选择自由度高,与传统的单载波雷达波形相比,被截获概率大大降低。给出了一种具有9个子载波数量的雷达基带波形设计方案,为进一步改善主副瓣比,采用了脉间波形捷变及子载波频域加权技术,实现结果表明在基带信号带宽为9 MHz时主副瓣比可达-35 d B以下,且不同调制序列得到的雷达波形具有良好的低互相关特性,特别适合于多部弹载雷达协同工作场合。     

BDS导航信号抗电离层闪烁载波跟踪的自适应卡尔曼滤波算法

电离层闪烁会引起导航信号幅度和相位的快速衰落,严重影响跟踪环路的精度和稳健性,而相比频率跟踪和伪码跟踪,载波跟踪环路更易受电离层闪烁的影响而失锁。因此,提出一种基于相位锁定指示自适应扩展卡尔曼滤波的北斗导航信号抗电离层闪烁载波跟踪算法,其以同相与正交支路的积分结果估计相位锁定指示值,并采用该指示作为控制参数对不同闪烁场景下扩展卡尔曼滤波的观测向量进行自适应调整,这不仅能够提高跟踪环路的精度和稳健性,而且能够降低扩展卡尔曼滤波发散的概率。实验结果验证了相关分析和所提跟踪算法的有效性。     

低信噪比下雷达信号调制类型的自动识别

低信噪比下识别雷达辐射源信号的调制类型是电子战系统的关键技术之一.深入分析了小波去噪和小波变换法的基本原理,提出一种在低信噪比下基于小波变换法自动判别信号调制类型的新方法.仿真结果表明,在较低信噪比条件下,该方法能准确识别给定信号的调制类型.     

次优最大似然调制识别算法及其性能分析

提出了一种降低计算复杂度的次优最大似然调制识别算法,该算法在一定的信噪比条件下,具有与最优分类算法相近的性能.通过分析,得到了次优算法达到较好性能所需的信噪比.并在两接收天线的情况下,研究了次优算法的识别性能,仿真表明次优算法在两接收天线时约有3dB的信噪比增益.     

针对旋转和平移的一种电子稳像算法

提出了一种新的基于Fourier-Mellin的电子稳像算法,用于消除由于推扫平台系统姿态不稳所造成的图像抖动。采用Fourier-Mellin算法和相位相关算法求取待稳定图像帧与参考图像帧之间的旋转角度和缩放及平移参数,并通过校正一组抖动的图像帧来验证所提出的算法。实验结果表明算法很好地估计并补偿了旋转和平移运动,能够满足一般要求。     

把握科学抓落实的要素

贯彻上级决策指示、完成某一项工作任务,我们最常讲的就是要抓好落实,出发点和态度都非常好。可是有些时候落实的效果并不理想,原因在于我们忽视了抓落实要把握的基本要素。     

一种基于交叉关联积分的功放无意调制识别方法

针对同频率连续波信号中的功放指纹分析问题,提出一种基于相空间交叉关联积分的无意调制识别方法(CCI-UMI).该方法通过对功放无意调制的机理分析和对重构矢量沿轨迹概率(PDT)的理论分析,建立了相轨迹比较的基本理论依据和参数选择方法.采用多尺度交叉关联积分算法,在重构相空间实现了对信号细微差别的灵敏比较.对任意波发生器两路通道实测数据的分类实验表明:本方法识别率较高,经合理选择参数,在低信噪比下可获得比功率谱方法和相空间微分方法更好的分类性能.