基层级装备野战维修保障能力分析

以某一次战斗从装备维修保障开始至装备维修保障结束为假设，根据装备需要的维修能力指数随着时间的变化和维修作保障单位能够提供的维修保障能力指数供需之间的关系，分析野战条件下装备维修保障能力的规律，通过定量与定性结合的方式，提出2种提高维修保障能力的方法。  

超高速水下航行器纵向运动稳定性分析

为了进一步研究超高速航行器空化减阻问题,建立了空化状态下超高速水下航行器纵向运动数学模型,对该航行器在巡航段平衡状态下受扰动时的攻角和俯仰角速度的阶跃响应进行了分析,并通过根轨迹法分析了运动的稳定性。分析结果表明,通过给定平衡攻角和平衡舵角,航行器能够呈现一定的静稳定性,该特性有利于以直航弹道为主的超高速水下航行器保持超空泡稳定。  

流形分离在非均匀圆阵上的应用

流形分离技术（MST）将任意结构阵列的阵列流形矢量分解为采样矩阵(只与阵列结构有关)和范德蒙德结构矢量的乘积(只与来波有关)，使只适用于均匀线列阵的DOA估计方法可用于任意结构阵列。建立了任意结构阵列模型，选取非均匀圆阵作为研究示例，将MST中采样矩阵的求取转化为最小二乘问题，而后利用root-MUSIC对范德蒙德结构进行DOA估计。仿真分析表明：通过MST，只适用于均匀线列阵的求根类高分辨算法可用于任意结构阵列。  

基于ARM和Linux的嵌入式系统软件设计核心技术

基于S3C2410ARM9处理器和Linux操作系统，对阵地手持终端机进行了设计。该系统由核心处理器板、电源管理电路、LCD、触摸屏、按键、锂电池等组成。采用裁减后的Linux作为操作系统，采用MINIGUI开发用户操作界面。软件设计的结构和主要内容包括编制Boot Loader程序启动并加载Linux内核，编译Linux内核和与之配套的根文件系统等。在设计过程中采用接口功能丰富的ARM处理器和开放性好、运行稳定的Linux操作系统，在很大程度上简化了软件与硬件的开发难度，提高了系统可靠性、可扩充性与可维护性。  

捷联惯导初始对准的UKF改进算法

针对UKF在捷联惯导系统静基座大方位失准角的初始对准中出现的计算量大和滤波数值不稳定的问题，本文提出了改进的UKF滤波。改进的UKF滤波应用了超球面采样和平方根滤波方法，降低了算法的计算量，提高了滤波过程中的数值稳定性。仿真结果表明，改进的UKF滤波在保证初始对准滤波精度的前提下降低了计算量，提高滤波性能，验证了改进的UKF滤波方法的有效性和优越性。  

基于5阶降维平方根-容积卡尔曼滤波的动基座对准应用研究

为提高动基座下捷联惯导系统的对准精度、数值稳定性和减小计算量,将5阶容积卡尔曼滤波(CKF)、降维算法、多次离散和平方根(SR)滤波结合起来,形成5阶降维SR-CKF非线性对准方案。为减小5阶CKF的计算量,建立非线性-线性分离的系统模型,引入降维算法;为提高1阶龙格-库塔法的逼近精度,设计多次离散和时间更新的滤波框架;为提高数值稳定性,推导了5阶降维SR-CKF;比较常规3阶SR-CKF、5阶CKF和5阶降维SR-CKF的各项特性。实车动基座对准实验结果表明:该方案对准精度高、数值稳定性强、计算量小,满足应用需要。  

弹架系统振动响应特性测试

为给空空导弹与发射装置的振动防护设计提供振动响应数据，本文选取GJB150规定的组合式外挂系统振动条件，对某型发射装置与空空导弹进行随机振动响应测试。采用前、后挂点两点平均值激励控制，得到发射装置6个测试点、导弹12个测试点的功率谱密度和均方根加速度响应值。试验结果表明：（1）发射装置与空空导弹每个位置上的振动响应随激励载荷的增大而增大。（2）发射装置靠近前后挂点的响应放大较小，前端后端放大较大，呈现双悬臂梁特征。（3）导弹除了2个测试点之外均小于激励载荷，呈现吸收能量的细长柔软弹性体特征，增大的测试点为弹体的振动模态响应结果。  

捷联制导弹药制导与控制系统设计与仿真

根据单兵武器捷联导引头的特点,提出一种弹体追踪和比例导引相结合的制导律。利用导引头的误差角信号和姿态陀螺的姿态信号,通过微分网络提取弹目视线角速率,实现比例导引部分,误差角信号作为姿态驾驶仪的输入完成弹体追踪部分。其次,利用根轨迹方法给出一种姿态驾驶仪设计方法。通过数学仿真可以证明,该制导律和姿态驾驶仪相结合,可实现精确命中目标,并具有良好的动态特性。最后,为论证MEMS陀螺和惯性陀螺等实现姿态驾驶仪的可行性,提出半实物仿真试验方案,作为理论设计进一步的验证手段。  

运载火箭测控系统中的信号兼容性设计

运载火箭测控系统信息传输速率的增加使得射频频谱资源日益紧张。针对目前使用的 FM 和 BPSK 调制，在基带进行频谱成型处理，以减小各无线电信号间的互相干扰。仿真结果表明，信号兼容性得到了极大改善。  

GPS/I NS组合导航缺星情况下的卡尔曼滤波改进算法

针对 GPS/INS(Global Positioning System/Inertial Navigation System)紧组合导航系统在卫星信号缺失情况下导航精度降低,容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter ,CKF)应用中存在模型误差和计算误差的问题,提出了适用于该背景下的强跟踪均方根容积卡尔曼滤波(Square-Root CKF)算法。该算法通过人为地相对突出滤波过程中新数据的作用,提高了算法在模型不确定时的鲁棒性；均方根策略保证了协方差阵的正定性和对称性。仿真实验表明,改进的算法能够提高导航精度,在卫星信号缺失情况下其效能发挥地更好,提高了组合导航适应复杂环境的能力。