弹翼展开机构中燃气作动筒的运动模型

针对弹翼展开机构中燃气作动筒的应用研究,运用数学归纳拟合分析及建模分析的方法,提出了燃气作动筒活塞的运动计算模型。该模型用于弹翼展开装置中燃气作动筒的产品研制设计中,为燃气作动筒的设计计算提供理论指导依据。     

基于广义最小二乘法的空空导弹幅值滤波器设计方法

空空导弹在飞行的过程中,由于弹体弹性模态时变特性而引起幅值滤波器参数无法预先精确设置,导致滤波器滤波效果减弱。针对这一问题,本文首先建立了空空导弹的纵向刚体和弹性体混合数学模型,在此基础上,借鉴最小二乘法在线估计弹性模态参数的方法,提出了广义最小二乘法在线估计的改进措施,解决了弹体弹性模态求解过程中由于扰动等因素带来的有色噪声干扰问题。同时,在控制系统结构中引入振荡模态角频率反馈模块,实时修正滤波器中心频率,提高了滤波效果。通过六自由度仿真算例验证该方法的可行性。     

基于广义随机Petri网的鱼雷系统级测试性参数确定方法

在装备论证阶段,提出科学合理的测试性指标要求,可以有效指导测试性设计。目前鱼雷武器系统还缺乏有效的测试性参数定量分析方法,在综合比较现有各种测试性需求分析模型的基础上,提出了一种基于广义随机Petri网的测试性建模方法。通过构建鱼雷武器系统基层级维修保障流程的广义随机Petri网模型,得到状态可达图,并利用同构法,求解了测试性参数与可用度之间的关系;以可用度和平均故障修复时间为设计指标,对国外某型鱼雷的测试性参数进行了求解,并利用Petri网 建模工具PIPE4.3.0软件进行了仿真分析,验证了模型和算法的有效性。     

雷达与雷达网的目标检测威力模型

针对飞行器面临雷达网的威胁描述问题,研究了雷达目标检测威力模型。基于雷达方程、雷达系统参数和检测概率建立了雷达目标检测模型。该模型不仅可以用于描述单部雷达的目标检测威力,还可以推广到雷达网中,用于规划飞行器突破雷达网的航迹、突防成功概率和飞行器突防雷达网临界雷达散射截面积计算。     

Kerr系数随机扰动下孤子色散管理传输研究

从描述孤子传输的修正非线性薛定谔方程出发,利用对称分步傅里叶方法,在伴随Kerr系数随机扰动的色散位移光纤中,对孤子间的相互作用及其色散管理传输进行了数值研究.结果表明,普通孤子在Kerr系数随机扰动下的传输特性被严重恶化,而色散管理孤子传输几乎不受Kerr系数随机扰动的影响,且孤子之间的相互作用得到了很好的抑制.     

卫星双波段红外热像仿真

建立了完善的卫星温度场与红外特性的理论计算模型,并对卫星3～6μm和6～16μm波段的红外热像进行了可视化仿真.首先根据卫星、地球和太阳的位置关系,计算了卫星接收的空间热流;然后利用有限元法求解瞬态热平衡方程得到了卫星的表面温度分布;最后在3～6μm和6～16μm波段分别计算了卫星的红外辐射出射度并对卫星的红外热像进行了可视化仿真.研究结果对于空间目标的红外探测与识别具有参考价值.     

运营商级以太网及传送网的转型

分析了业务IP化对传送网带来的挑战,阐述了传送网中为了应对这种业务转型而发展出的运营商级以太网技术及分组化转型趋势,介绍了阿尔卡特朗讯基于对传送网转型的理解所开发的全业务交换传送平台1850TSS系列。     

组播技术在IPTV集成播控平台中的运用

就组播技术在交互式网络电视(IPTV)集成播控平台应用的相关内容进行讨论,将组播技术与其他技术进行比较,探讨组播技术的工作模式,分析组播技术在IPTV集成播控平台的具体运用,并分析组播技术在IPTV集成播控平台的应用要点.     

基于灰色简化B型关联度的图像边缘检测

鉴于传统的灰色边缘检测算法在阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力,提出了基于灰色简化B型关联度的自适应阈值选取进行图像边缘检测新算法.首先,用标准差化矩阵算子对图像灰度值进行预处理;其次,在3×3的像素模板上,将预处理后的中心像素点及周围8个像素点的数值一维化作为比较序列,并将这9个像素点的均值作为参考序列;最后,利用简化B型关联度计算两者之间的灰关联度,根据迭代算法求取灰色简化B型关联度的最佳阈值来检测图像边缘.实验结果表明,所提算法对灰度变化剧烈的图像具有较强的适应性,检测边缘清晰准确,比传统的邓氏相关度边缘检测算法能够更好的抑制噪声.     

5G超密集网络下的室内压缩重构指纹定位算法

为减少室内定位复杂度并进一步提高定位精度,提出了一种5G超密集网络下的室内压缩重构指纹定位算法.该算法分为离线建库阶段和在线匹配阶段两个阶段.离线建库阶段采用了矩阵填充理论进行指纹库的构建,只需采取少量的指纹点构建具有低秩特性的局部指纹库,并通过非精确增广拉格朗日乘子法(Inexact Augmented Lagrangian Multiplier Method,IALM)算法进行矩阵填充,从而恢复完整的指纹库.在线匹配阶段采用卡方距离代替传统的欧式距离来计算待定位点与参考指纹点的相似度,并用加权K近邻算法估算出待定位点坐标.经过实验仿真分析,所提算法以1.13％的误差节约了40％的工作量,在信噪比为10 dB时定位误差最小为0.2008 m,与传统K近邻指纹匹配算法相比具有更好的定位精度.