美国航天工业核心能力的特征

航天工业的实力彰显一个国家的军事、国防和经济实力。长期以来,美国一直是世界上航天工业最发达的国家之一。2011年9月14日,美国国家航空航天局（NASA）公布了研发大推力火箭的新计划,新火箭将借鉴航天飞机使用的液氢液氧发动机、燃料箱以及升级后的航天飞机固体燃料助推器。     

太阳、天空和海面自身辐射对海洋背景总体辐射影响分析

海洋背景的总体辐射受到太阳辐射、天空背景辐射和海洋自身热辐射的影响。在简化的海面辐射模型的基础上,对不同波段、不同天顶角和不同大气环境下太阳辐射的变化进行了比较分析;分析了在各个波段太阳光和大气对天空辐射的影响,着重分析了大气单次散射和多次散射太阳光的情况下天空辐射的变化;分析了大气窗内海洋自身辐射、路径上的辐射和海面反射天空、太阳辐射对红外探测器总体辐射的影响。结果表明,这些因素对海洋背景总体辐射具有较大的影响。     

NASA延长多个空间探测器任务期

据新华网站2012年4月6日消息,日前,对“开普勒”太空望远镜、“斯皮策”红外探测太空望远镜以及ESA“普朗克”宇宙辐射探测器中的美国部分,NASA决定分别延长其任务期。NASA表示,搜寻类地行星的“开普勒”的任务期原定为3年半,2012年9月即将结束,此次将延至2016年9月30日,延长4年;“斯皮策”的任务期将延至2014年,延长2年,届时项目团队可以再度提出延长申请;“普朗克”项目美国部分的任务期将延长1年。     

Robust eigenstructure assignment based on μ-analysis applied to flight control law design

针对特征结构配置应用于飞行控制律设计鲁棒性较差的问题,提出了一种新的鲁棒特征结构配置方法.该方法结合参数化特征结构配置与μ分析,把鲁棒特征结构配置问题转化为包含系统全部自由参数的带约束条件的非线性优化问题.根据飞行控制律特点,提出分步优化策略解决鲁棒特征结构配置多变量优化问题,以降低问题复杂度,同时采用等值分布曲线直观描述优化指标随设计参数变化规律.该方法利用系统全部自由度提高系统鲁棒性,并对自由参数施加约束条件以保证标称闭环系统性能.仿真表明该方法能满足一级飞行品质要求,提高系统鲁棒性,减小保守性.     

样条节点优化方法及其在弹道表示中的应用

精确的主动段弹道表示模型是高精度弹道参数估计算法的关键。针对等距节点样条模型表示主动段弹道截断误差过大问题,引入一种基于残差的自适应样条节点优化方法,用自由节点样条表示主动段弹道,并根据假设检验理论给出算法中的阈值确定方法。仿真结果表明,经该方法进行节点优化后的样条模型,不但能有效控制模型误差,当检验水平较高时,还能初步识别导弹主动段特征点。     

一种新的雷达数据剔野方法

基于雷达测量数据是一种特殊的时间序列这一特性,提出了一种针对雷达数据的序列剔野方法。先求得序列的边缘点,计算边缘权重因子,再在特征空间中计算异常因子来识别野值。从子列的角度检测雷达测量数据的野值,弥补了单点检测的局限性。采用某型雷达在某次任务中斜距R的一段测量数据进行实验,并将野值识别情况与用传统方法所得结果进行比较,结果表明,这种针对雷达测量数据的序列剔野方法较传统方法更能有效地剔除雷达数据中的野值。     

电磁波频率和天线深度对水下环天线的影响

海水中的环天线是进行水下电磁通信的主要手段,研究其在空气中产生的场具有重要的实际意义。针对这个问题,建立了3层导电媒质(空气、海水、大地)条件下海水中环天线的辐射模型,得到了空气中电磁场的解析表达式。采用控制变量法,仿真分析了电磁波传播频率和发射天线深度对水下环天线在空气中产生的场的影响,为水下电磁通信的实际应用提供了依据。     

Image Quality assessment for Chang＇E-1 IIM 2C Data

嫦娥一号干涉成像光谱仪（IIM）获取的多波段图像数据对于月表矿物成分反演具有重要意义.从目视质量、客观参数、几何配准精度、图像质量随时间的变化情况等方面对IIM 2C级的多波段图像数据质量进行了评价.结果显示,其两端波段范围的图像质量较差,不能有效识别月表单元,中间波段图像质量较好;自然色图像显示IIM数据存在明显的横向色调不均一性.利用图像的客观评价指标（辐射精度、清晰度、信息量）将干涉成像光谱仪图像数据与美国Clementine UV-VIS多光谱图像数据进行对比分析,结果表明,IIM数据清晰度好于ClementineUV-VIS,而在方差和信息量上弱于Clementine UV-VIS.将IIM图像数据与Clementine多光谱数据统一到相同的空间分辨率,进行配准精度评价,其最大控制点配准误差为0.63 pixel.此外,还对时间跨度两个月覆盖月表同一区域的IIM图像数据从辐射精度、信息量和清晰度方面进行了评价.     

基于约束Delaunay三角剖分的筋特征识别与构建算法

为识别飞机结构件中的筋特征,提出一种基于Delaunay三角剖分的识别与构建算法。首先,根据飞机结构件腹板和平顶筋加工方式的不同以及二者几何上的相似性,引入广义腹板概念表示腹板面和平顶筋,并建立筋的表示模型;其次,利用约束Delaunay三角剖分算法,剖分广义腹板面,进行平顶筋面和腹板面的识别与区分,并提取平顶筋面的中轴线;最后,利用中轴线拆分平顶筋并将斜顶筋作为广义腹板的子特征进行识别与构建。实例结果表明,该算法是正确和有效的。      

基于EM自注意力残差的图像超分辨率重建网络

基于深度学习的图像超分辨率(SR)重建方法主要通过增加模型的深度来提升图像重建的质量,但同时增加了模型的计算代价,很多网络利用注意力机制来提高特征提取能力,但难以充分学习到不同区域的特征。为此,提出一种基于期望最大化(EM)自注意力残差的图像超分辨率重建网络。该网络通过改进基础残差块,构建特征增强残差块,以更好地复用残差块中所提取的特征。为增加特征信息在空间上的相关性,引入EM自注意力机制,构建EM自注意力残差模块来增强模型中每个模块的特征提取能力,并通过级联EM自注意力残差模块来构建整个模型的特征提取结构。所获得的特征图通过上采样的图像重建模块获得重建的高分辨率图像。将所提方法与主流方法进行实验对比,结果表明：所提方法在5个流行的SR测试集上能够取得较好的主观视觉效果和更优的性能指标。