基于信息融合的SINS/ESMPS/ST组合导航系统研究

文中研究了基于多传感器信息融合技术的SINS/基于地日月信息的定位系统(ESMPS)/星跟踪器(ST)组合导航系统,以实现航天器高精度自主导航定位.文中设计了自适应联邦滤波器,通过引入基于地日月信息的定位系统和星跟踪器信息,对捷联惯导系统进行实时估计与校正,抑制其误差累积.仿真结果证明,该系统具有较高的精度、自主性和鲁棒性.     

红河油田水平井置胶成坝技术

针对红河油田长8油藏储层致密、裂缝发育导致水平井注水井组水窜严重的问题,进行了水平井置胶成坝技术研究及现场试验。在模拟长8油藏的条件下,以堵剂成胶后的黏度为指标,优化了聚合物冻胶堵水剂的配方,评价了其抗老化性、耐盐性、抗剪切性、封堵性和抗冲刷性。结果表明,聚合物冻胶堵水剂的成胶时间4~10 d可调,耐盐能力达1×105 mg/L,耐Ca2+能力达8 000 mg/L,抗剪切及抗冲刷性能较好,封堵率大于95%。2井次的现场试验结果表明,红河油田水平井注水井组应用水平井置胶成坝技术后,受效井产油量升高,含水率降低,累计增油102 t,含水率由99.0%降至92.3%,有效期超过了217 d。研究与试验表明,采用水平井置胶成坝技术能满足封堵深部注水优势通道的要求,可以解决红河油田水平井注水井组水窜的问题。      

航天器中性浮力变质心实验体六自由度动力学建模研究

实验体的动力学建模研究是航天器地面中性浮力实验的关键技术。针对实现实验体精确配平,解决水动力建模中的粘性力和惯性力不便分割等问题,采用矩阵运算形式代替矢量叉乘形式,通过应用忽略一些不易分割的次要粘性水动力项的方法,最终将实验体的质心变量和发动机推力作为控制量,建立了实验体动力学状态方程,为地面中性浮力实验环境中航天器六自由度运动控制与仿真提供了重要的理论基础。     

电脑之路在何方？：对计算机可持续发展的思考

自从1946年第一台计算机问世以来,这一领域每时每刻都有惊人的发展.在计算机体积不断缩小的同时,计算机的性能持续上升.特别是近二十年之间,计算机技术更是如日中天,超速发展,逻辑的脉搏在全球跳动.但是,计算机技术发展得越快,面临的困难和问题也就越多.与ENIAC那样的庞然大物相比,现今由集成电路构成的计算机可谓是小精灵了.集成度每18个月就会翻一番,而相应尺寸也会缩小一半.用于存储信息的单元越来越小,技术人员不得不想方设法在方寸之上设计更加复杂的电路,这样才能适应大规模生产和降低成本.芯片上的电路和导线的宽度现在仅有人的头发丝的百分之一粗细.这种微型化的趋势仍将持续发展下去,但总会有一天,电子元器件必将达到它的物理极限,专家们预计,按照这样的速度,到     

卫星定位技术在战术导弹上的应用

论述了战术导弹在未来战争中的应用，阐述了主同新技术，尤其是卫星定位技术在战术导弹的应用现状和前景，可以看出，ＧＰＳ技术与技术的完善结合，将带来导弹武器系统，尤其是中远程导弹一次新的突破和革命。     

空空导弹变结构末制导律研究

在空空导弹末制导段中,为了提高对目标未知逃逸机动的鲁棒性,提出了变结构末制导律。以零化视线角速度为切换面设计了末制导段针对目标逃逸的变结构制导律,研究了将目标机动作为干扰情况下变结构制导律满足稳定性的条件。针对变结构制导律中滑动模态的颤振问题,提出用一次函数取代传统变结构制导律中的符号函数,从而对变结构制导律加以改进而改善由于符号函数而产生的滑动模态的振颤现象。仿真结果表明,提出的经过改进的变结构制导律结构简单,易于实现,且具有良好的导引精度。     

一种基于概率统计方法的P2P系统信任评价模型

现有的P2P系统信任评价模型正面临着两种恶意节点的攻击行为--策略性欺骗和不诚实推荐,严重影响了模型计算节点信任评价的准确性和有效性.针对现有模型存在的不足,提出了一种基于概率统计方法的信任评价模型.该模型借鉴人类社会中主观信任关系的概念,依据直接经验和反馈信息,利用概率统计方法分别计算节点的直接信任和推荐信任,并通过区分直接经验的重要程度,区分反馈信息及其推荐者的可信度,提高信任评价模型的有效性.仿真实验分析说明,与已有的信任评价模型相比,该模型能够更有效地抑制策略性欺骗和不诚实推荐的威胁,特别是复杂的协同作弊方式对系统的攻击.     

P2P网络可用性关键技术研究进展

P2P网络是典型的由应用需求推动学术研究的网络技术,提高可用性是P2P网络的一个研究主线.在概括P2P网络应用的类型,总结P2P网络的性质模型的基础上分析了影响P2P网络可用性的若干因素,包括结构化P2P网络拓扑参数优化、覆盖网络拓扑感知和优化、网络异构和负载均衡、抗波动性能优化、容错路由以及激励机制.对各个关键技术问题的解决方案进行分类对比,并根据比较的结果对今后的发展趋势进行了展望.     

基于边界值定量计算的神经网络自适应飞行控制

针对一般多输入多输出不确定系统,设计了一种基于自适应神经网络误差观测器控制方法。通过对一般多输入多输出系统进行匹配与非匹配两种不确定性分析,采用自适应神经网络对不确定因素导致的误差进行逼近补偿,采用Lyapunov定理证明了误差收敛有界,并计算了误差的边界值。最后将设计的控制律应用到不确定飞行器的指令跟踪控制中。仿真结果证明了该方法的有效性。