端羟基聚丁二烯热分解系统研究

本文采用热分析—气相色谱-质潜联用技术和红外光谱法系统地研究了端羟基聚丁二烯(HTPB)热分解行为与气体产物组成,考察了影响HTPB热分解的几种因素,推测了HTPB热分解的可能机理。     

一种自适应的ISAR图像时－频分析方法

提出一种自适应的逆合成孔径雷达 (ISAR)图像的时频分析方法 ,它将时频信号分解算法—自适应高斯基表示 (AGR)方法与ISAR图像处理相结合。得益于高斯基函数方差的自适应调整 ,可自动地将图像中的理想点散射中心与非点散射结构区分开来。分别对ISAR图像的径向与横向距离轴进行上述变换 ,可解构出非点散射中心随角度或随频率变化的特性。应用该方法对仿真数据及飞机目标实测数据所成的ISAR图像进行时 -频分析 ,结果表明该方法正确可行 ,且物理意义明确     

基于直接中频采样的数字化GPS码捕获电路分析

文中提出了基于直接中频采样的数字化GPS接收机码捕获电路。在对其进行数学建模的基础上 ,分析了该电路的虚警概率、检测概率、载噪比与捕获速率的关系 ,并提出了GPSC/A码捕获数字系统的实现方案。数字化GPS接收机码捕获电路可以有效地提高捕获的成功率和抗干扰性能 ,也为提高接收机集成度 ,增加系统可靠性起到了重要作用     

基于主观综合评判的作战仿真可信度评估方法研究

可信度是作战仿真的生命线,对作战仿真系统建设全生命周期进行校核、验证与确认(verification,validation and accreditation,VVA)是确保其可信度的重要途径。合适的评估方法是进行可信度评估的前提条件。在全面分析与比较已有可信度评估方法基础上,针对作战仿真可信度评估中突出主题专家作用的特点,提出了一种基于主观综合评判的可信度评估方法,重点设计了基于专长权的主题专家权重定量计算方法。这些方法都被应用于"××作战仿真系统"的可信度评估工作中。实践表明,本文的研究对于作战仿真系统等复杂仿真系统的可信度评估非常有效。     

复杂大系统仿真的VV&A理论及过程研究

为了确保复杂大系统仿真(LCSS)的可信性,应该在建模与仿真(M&S)的全生命周期中开展校核、验证与确认(VV&A)研究.对LCSS的VV&A进行了理论研究,提出其方法论与原则;以基于仿真组件构建的HLA仿真系统为例,从仿真组件层、联邦成员层及联邦层三个层面研究了VV&A过程,并将这些研究应用于反舰导弹突防联邦仿真中.实践表明,研究对LCSS的VV&A工作具有很好的指导作用,有力地保障了仿真的可信性.     

基于硬件计数器的MPEG4视频应用性能特征分析

通过指令集扩展来增强多媒体应用性能是微处理器发展的一个趋势,IntelMMX、SSE和SSE2是很好的例子。但应用本身的特点是否支持这些体系结构特性,应用软件是否充分发挥了多媒体指令集的潜力,都是值得关注的问题。采用动态Profiling的方法,研究MPEG4视频应用在基于IntelP4处理器的桌面机上的性能特性,使用硬件计数器工具来获取指令级的性能数据,并进行了深入分析。发现MPEG4播放软件较好地利用了IntelP4的64位MMX指令集,但对SSE和SSE2指令集几乎没有利用上;两级Cache不命中导致的性能损失很大。为提高视频播放性能,改进存储层次设计与优化播放软件比改进多媒体指令集更加有效。     

求解布尔不可满足子式的消解悖论算法

求解布尔不可满足子式在超大规模集成电路设计与验证领域都具有非常重要的理论与应用价值,帮助EDA工具迅速定位错误与不一致。针对求解不可满足子式的非完全方法,提出了消解悖论与悖论解析树的概念,在此基础上提出一种启发式局部搜索算法。该算法根据公式的消解规则,采用局部搜索过程直接构造证明不可满足性的悖论解析树,而后递归搜索得到不可满足子式;算法中融合了布尔推理技术、动态剪枝方法及蕴含消除方法以提高搜索效率。基于随机测试集进行了实验对比,结果表明提出的算法优于同类算法。     

火箭发动机可靠性增长评估的Bayes方法

针对火箭发动机分阶段试验,每阶段试验后对发动机出现的故障分析、归零的情况,提出等效试验数据的概念,结合Bayes方法对系统的可靠性增长试验进行评估,并在此基础上给出可靠度的增长分析,最后给出实例进行说明。     

大气层内滚转角速度稳定动能拦截器姿态控制系统设计

针对大气层内滚转角速度稳定动能拦截器具有反应快速、耦合性强等特点,本文首先分析了传统的小扰动法设计姿控系统的优缺点,然后提出了基于极点区域配置的变增益控制系统设计方法。该方法通过在整个参数空间寻求单一李亚普诺夫函数来保证系统的全局稳定,与小扰法相比,它不仅可保证理论上的稳定,而且离散计算量小。最后的仿真表明,基于该方法设计的控制器具有良好的控制性能。     

一种新的高分辨率SAR图像目标自动鉴别方法

目标鉴别是SAR图像目标识别系统的关键环节,用以消除预筛选阶段因异常检测产生的大量虚假的感兴趣区域切片。针对目标鉴别问题,提出了一种新的目标自动鉴别方法,首先对CFAR检测的结果做基于面积特征的预鉴别处理,而后对获得的ROI目标切片提取鉴别特征,并在特征分析的基础上设定特征判决阈值,实现序贯鉴别处理。利用X波段SAR图像数据检验了上述方法,给出了鉴别输出的ROI切片。