侦察参数精度对机载SAR假目标干扰的影响

针对实施机载合成孔径雷达(SAR)假目标欺骗干扰所需引导参数存在测量误差的问题,首先,分析了假目标欺骗干扰调制信号模型,并给出了干扰信号所需侦察参数;然后,分析了机载平台与信号参数误差对假目标的位置、幅度及分辨率的影响,指出了假目标在SAR图像中的“折叠”现象,并分析了产生原因;最后,对参数误差的影响进行了定量仿真分析。理论分析与仿真结果表明,SAR的定位误差与假目标的成像位置偏移量大致呈线性关系。当速度误差为2%、方位向定位误差为100 m时,假目标的方位向分辨率降低约1倍。     

基于积谱矩阵局部二值模式的欺骗干扰识别

针对跟踪雷达的三种常见欺骗干扰,提出了一种基于积谱矩阵( SPM)局部二值模式( LBP)的识别算法。首先,计算雷达接收信号不同脉冲重复周期( PRI )的积谱,并将其按照频域和慢时域排列成一个二维积谱矩阵。然后,将图像处理的纹理特征引入到欺骗干扰识别的算法中,采用局部二值模式提取二维积谱矩阵的灰度图像特征。最后,通过仿真实验验证了算法的正确性,当雷达接收信号的信噪比( SNR)大于5 dB时,该欺骗干扰识别算法的平均识别概率优于90%。     

石油亚砜馏分的色谱法分离

用经典硅胶柱色谱法将石油亚砜ＰＳＯ分离为４个馏分,对其中的第３个馏分进行了高效制备液相色谱的分离制备。通过大量的试验,建立了较好的色谱条件：以甲醇、水混合液为流动相,以Ｃ_（１８）反相柱为固定相,把ＰＳＯ３分离成７个不同的馏分。对其中的两个馏分ＰＳＯ３_ｃ和ＰＳＯ３_ｅ作进一步的色谱分离和纯化后,获得较纯的亚砜馏分,用作结构分析和性能研究。     

用制备型高效液相色谱分离石油亚砜的馏分

用经典硅胶柱色谱法对石油亚砜 (PSO)进行预分离。PSO被分成 4个馏分 (分别记为PSO1,PSO2 ,PSO3和PSO4)。所用的流动相及洗脱顺序 :苯、二氯甲烷、甲醇 二氯甲烷 (1∶1体积比 )、甲醇。经预分离后 ,PSO中的亚砜成分主要富集在馏分PSO3和PSO2中。用高效制备液相色谱法对这两馏分作进一步的分离和纯化。PSO2的色谱条件是 :色谱柱 μ BondapakC1 85 7mm× 30 0mm ;流动相为二氯甲烷、环己烷、甲醇混合液 ,收集经纯化后的组分PSO2g2 2 ;PSO3被分离为 7个馏分 ,其色谱条件为 :色谱柱μ BondapakC1 85 7mm× 30 0mm ;流动相为 70 %～ 10 0 %甲醇 水 ;梯度洗脱其流量为 80mL min ;进样量为80mL 次 (PSO3用 70 %甲醇 水稀释 10倍 )。取其中较纯的馏分PSO3c ,PSO3e ,PSO3g作进一步的色谱纯化 ,色谱条件为C1 8半制备色谱柱 7.8mm× 30 0mm ;流速 :2 0mL min ;流动相 :甲醇 水 70∶ 30 ,V/V(PSO3c)″80∶2 0 ,V V(PSO3e) ;85∶15 ,V V(PSO3g) ;检测器UV 2 5 4nm     

KA-8新型清洗剂的研制与应用

研究了一种以无机混合酸及丙烯酸共聚物为清洗主剂的KA-8清洗剂，考察其清洗性能，并与其它产品比较，实验结果表明该产品具有较好的清洗性能和溶垢效率。     

雷达欺骗干扰特征提取与综合感知方法综述

雷达欺骗干扰的特征提取和综合感知是雷达抗干扰的前提条件,也是雷达抗欺骗干扰工作流程中的难点问题。从干扰机无意调制的细微特征、信号起伏特性、极化特征、动力学特性、微多普勒特征、组网雷达特性、多尺度分解特征、多域变换特性等方面综述了雷达欺骗干扰特征提取和综合感知方法的研究进展,总结了各种欺骗干扰感知方法的约束条件、运算量和识别性能,最后,指出了目前雷达欺骗干扰的特征提取和综合感知技术存在的问题以及未来的发展方向。     

多层透射式光纤氢气传感器的氢敏光谱特性

针对多层透射式光纤氢气(H₂)传感器其特殊的多层结构造成了类似于F-P 腔 效应的周期性光谱特性变化尚未可知问题,构建了一种适用于多层 透射式探头的原位H₂敏光谱观测系统,通过实验研究了在不同H₂浓度下这种多层膜 结构的光谱特性, 讨论了光源波长变化对传感器测量稳定性的影响规律,为进一步提高传感器性能奠定了实 验基础。实验 结果表明,光源波长变化对传感器测量的可靠性有显著影响,但是通过扫描波长的方式测 量可以有效避免这类H₂传感器的波长漂移问题,达到较高的测量可靠性。     

导热油油垢清洗研究

本文综述了导热油的种类;应用时存在的不足——结垢,结垢的原因;目前国内外清除结垢的清洗剂的种类以及清洗工艺;并提出清洗焦油垢的方向。     

导热油油垢清洗研究

本文综述了导热油的种类,应用时存在的不足--结垢,结垢的原因;目前国内外清除结垢的清洗剂的种类以及清洗工艺;并提出清洗焦油垢的方向.