SINS/BDS紧组合系统中自适应 两阶段扩展卡尔曼滤波

在实际应用中，以伪距/伪距率为观测量的SINS/BDS紧组合导航系统，存在量测噪声的统计特性与实际不相符的情况，传统扩展卡尔曼滤波（EKF）方法无法有效解决这一问题，从而引起滤波误差增大。提出了一种SINS/BDS紧组合导航系统的GDOP估算及在线估计量测噪声的自适应两阶段EKF（ATEKF）方法，该方法使用经过紧组合修正后的SINS输出的位置，并结合星历数据中提供的卫星位置求解GDOP。在此基础上，利用GDOP值以及新息，实现了紧组合导航系统的量测噪声方差阵（Rk）的在线实时估计，从而达到自适应滤波的效果，改善导航精度。     

基于随机森林的物联网设备流量分类算法

物联网（IoT）设备流量分类对网络资产管理有重要意义，基于流量统计的分类技术是当前研究热点。已有算法主要基于流信息建立特征向量，而对数据包信息利用较少。改进了基于随机森林的物联网设备流量分类算法，基于流信息和流数据包信息共同建立特征向量。实验结果表明:所提算法与其他算法相比，所提算法的平均分类准确率由56%提高到82%，平均召回率由47%提高到67%，平均F₁得分由0.43提高到0.74，混淆矩阵对比也有明显提升，因此具备更好的分类效果。      

连续冷原子束干涉陀螺仪研究进展

原子干涉陀螺仪是一种实现高精度角速率测量的新型惯性器件,被认为是下一代导航技术中的核心器件。报道了在连续冷原子束干涉陀螺仪研究上的最新进展。提出了基于连续冷原子束的干涉陀螺仪方案,该方案在保证系统灵敏度和紧凑型的前提下有助于解决冷原子干涉陀螺仪低带宽和数据率的问题。利用激光冷却的~(87) Rb冷原子束作为原子光源,利用多普勒敏感的双光子受激拉曼跃迁进行原子波包的相干操控,演示了π/2-π-π/2拉曼脉冲序列的空间型原子干涉。数据估算原子干涉陀螺的短期灵敏度为7.8×10~(-5)(rad/s)/Hz~(1/2)(1s积分时间),其中干涉条纹的信噪比为15.1,系统带宽为190Hz,系统理论带宽可以达到790Hz。     

氙离子推力器阳极工质分配方式优化

使用两种数值方法研究微尺度下惰性气体的流动现象,验证表明壁面速度滑移条件的N-S（Navier-Stokes）方法能够较好地模拟离子推力器气体分配环内工质流动特性.为了降低氙工质注入放电室过程中气流速度,并改善其周向均匀性,针对现有气体分配环构型提出符合4级环切场离子推力器放电特性的改进方案:增加2级供气通道,进行双侧45°角开孔并增加气孔数目.数值计算表明:结构优化后氙气进入放电室周向均匀性提高37%,气流速度降低32%；推力器装配优化方案气体分配环进行实验,大束流工况下束离子电离能耗自183W/A下降至167W/A,离子推力器放电室性能得到了提高.      

基于机器学习的二次电子发射唯象模型

基于机器学习和深度人工神经网络（artificial neural network，ANN）提出一种二次电子发射唯象模型。利用Vaughan模型生成先验数据集，用于训练生成描述二次电子发射一般规律的先验知识ANN模型，并在不同参数条件下验证了先验知识ANN模型的正确性。然后，分别利用银和铝合金材料的二次电子发射系数实验数据修正先验知识ANN模型，分别得到了描述两种材料的特异ANN模型。测试结果表明，特异ANN模型计算结果与实验结果相比的平均绝对误差较Vaughan模型和Furman模型降低了30%以上，与复合唯象模型精度相当或更高。在小样本条件下测试了二次电子发射ANN模型的正确性，验证了分步训练方式的有效性和二次电子发射ANN模型对于小样本集的适应性。提出的基于机器学习的二次电子发射唯象模型能够避免复杂的参数修正过程，能够基于先验知识提升模型对于小样本的适应性，能够实现二次电子发射系数的连续插值，适于在数值模拟软件中使用。