深空探测全域轨迹优化设计平台研究与实现

提出了基于任务定义的深空探测全域轨迹优化设计概念与实现方法。首先，对复杂任务定义、自适应模型库与多环节迭代优化等关键技术进行了详细的阐述。然后，重点讨论了深空探测全域轨迹优化设计软件平台的设计技术与系统实现。最后，基于该平台丰富的模型库，对嫦娥五号等深空探测任务的全过程飞行轨迹进行了优化设计与对比。研究结果表明，开发的深空探测全域轨迹优化设计软件平台具有复杂任务适应能力强、可拓展性好的特点，可为类似软件系统的研发提供借鉴。     

空间核动力装置控制系统设计分析及启示

空间核动力装置执行深空任务具有复杂性和特殊性，对其控制系统的研发提出较多独特的挑战。研发具有高可靠性和高自主性的控制系统，一直是空间核反应堆领域的研究重点及难点之一。对美俄(苏联)从20世纪80年代至今典型空间堆控制系统的研发方案展开调研，分别从控制系统的总体要求、架构设计、启动控制策略、额定工况下功率控制方案等方面，对其设计现状进行分析和归纳，总结美俄不同型号空间堆控制系统的设计及其特殊性。在美俄空间堆控制系统设计的经验基础上，为不同型号空间堆装置控制系统的设计提供借鉴。     

基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测

深度学习为遥感领域诸多应用提供了重要的技术支撑,光学遥感图像的舰船目标检测对国防侦察和预警具有重要意义。真实场景中的舰船往往呈不同方向任意排列,且小目标的占比大,经典的深度学习目标检测算法在这种复杂条件下精度低、易漏检。为此,本文设计了基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测算法。首先,通过引入注意力机制对多尺度特征融合网络模型进行训练,以高召回率产生水平锚框;然后,旋转锚框以缓解密集排列目标引起的噪声问题,并利用特征重建模块来缓解特征不对齐的问题,实现模型精炼。在HRSC2016和DOTA数据集上的测试结果表明:舰船目标检测平均精度分别达到90.20和87.52,相比经典的深度学习目标检测算法得到了有效提升,并在模拟星载嵌入式智能图像处理平台上验证了算法在轨应用的可行性。