舱外活动手套对人手工效的影响

人手的特性，例如灵活性、操作物体和触觉感知是使人手成为舱外活动(EVA)期间一种多用途、有效工具的独特因素。在EVA环境下，手不仅是一种多用途的工具，而且还是转移、限制和操作物体的主要工具。但是，现有的EVA手套却明显地减少了手的灵活性、运动范围、触觉、力量和耐力。此外，手套通常会带来不舒适感，甚至导致手部疼痛和较轻微的肉体伤害。研发具有改进灵活性和触觉的舒适手套，     

弹性机翼对机载导弹子惯导系统导航精度的影响分析

弹性机翼的振动及杆臂效应会引起机载导弹加速度计输出中的附加干扰加速度，从而引起导弹子惯导系统的导航参数误差。本文通过建立机翼弹性振动模型及惯导误差传播模型，从理论上分析了机翼弹性振动及杆臂效应对子惯导系统导航精度的影响，并进行了计算机仿真研究。     

灵敏度温度自补偿薄膜压力传感器的研制

溅射薄膜压力传感器具有长期稳定性好、耐高温等优点,但是由于受弹性体材料自身特性的影响,传感器的灵敏度温度误差大,大约在1.5×10-4~2×10-4/F.S℃,是导致传感器测量误差大的原因之一。在弹性体上设计加工灵敏度温度补偿电阻,使应变电阻和灵敏度温度误差补偿电阻可以在同一时间感受温度,比在后续电路上进行温度补偿,温度响应快。对灵敏度温度自补偿压力敏感元件进行设计与研制。实测结果表明,采用灵敏度温度自补偿工艺技术的敏感元件,灵敏度温度误差较小,可以控制在0.25×10-4/F.S℃以下,传感器的温度性能得到了提高。     

固体火箭发动机地面试验中测量误差分析

介绍了固体火箭发动机试验中测量误差分析的一般过程，讨论了标准量标准量传递和测试系统静态校准过程中的误差及其计算方法，以及直接测量参数和间接测量参数不确定度的计算方法。     

基于FrFT优化窗的STFT及非线性调频信号瞬时频率估计

瞬时频率(IF)是描述非平稳调频信号最基本的参数,调频信号广泛应用于声纳、雷达、通讯和生物等领域。本文采用分数阶Fourier变换来优化STFT的窗函数,并估计非线性调频信号的瞬时频率。进行了详细的误差理论分析。同时在实验上和Wingner分布(WVD)、短时Fourier变换(STFT)进行误差(MSE)比较分析。仿真证明,FrFt优化窗STFT对估计非线性调频信号的瞬时频率具有良好的性能。     

基于非等间距采样输出的旋转矢量姿态算法

基于实际系统中陀螺的输出为非等间隔的角增量信号，重点研究了采样时刻的变化对捷联姿态算法的影响，并推导出旋转矢量三子样算法和二子样算法的通用表达式及其误差方程。传统的Miller算法已被证明是本算法的特例。研究发现，算法误差与由采样时刻构成的误差系数阵密切相关，Miller算法中的等间距采样使得该矩阵奇异，而改变采样间距可使其满秩，从而降低算法误差。然而对角增量输出的二子样算法而言，等间隔采样比非等间距采样具有更小的箕法漂移。仿真及试验结果证明了本文的观点。     

周边桁架式大型星载天线的展开可能性分析

对某周边桁架式大型星载天线的展开可能性进行了研究.在其展开运动机理分析的基础上,建立了展开机构的力学分析模型,并推导了桁架杆内力的计算式.从桁架展开要满足的功能函数出发,给出机构运动可靠性的分析模型.综合考虑尺寸误差和太空环境因素的影响,将运动功能函数视为随机变量函数,利用二阶矩法导出可靠性计算公式.最后,对机构在整个展开过程中的运动可靠性进行预测和仿真.计算结果的变化趋势与实际进程比较吻合,表明本文方法是合理的、有效的.     

可控翼伞的飞行控制程序设计与运动仿真

文章介绍可控翼伞飞行控制程序的设计。以提高落点精度和减少操纵量为准则，设计了分阶段的归航控制程序，该程序中的关键参数运用仿真优化方法得以确定。为验证和改进翼伞飞行控制程序，构建了翼伞归航的可视化仿真环境。该仿真环境可以给出在设定条件下归航的仿真结果，包含翼伞系统运动轨迹的显示和统计分析结果，同时能直观地显示翼伞系统在三维场景中的归航过程。     

基于离散多项式相位变换的SAR高阶相位误差估计

离散多项式相位变换（DPT）是分析恒定幅度多项式相位信号的有力工具，其主要用途是估计相位多项式的系数，具有估计精度高、算法简单等特点。在SAR的回波数据中相位误差往往可以用幅度恒定的多项式相位来表示。补偿这种类型的相位误差，常用的方法是多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法。在SAR自聚焦中，运用DPT算法估计二阶和高阶相位误差系数是可行的。本文详细介绍了DPT算法的原理，通过实测数据验证了DPT算法的性能，并与多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法进行了比较，结果表明在信噪比较高的条件下，DPT算法的估计精度远远高于多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法。     

用于多目标跟踪的交互多模式概率数据关联算法

本文提出了一种新近开发的采用多模式数据关联的多目标跟踪算法。多模式数据关联是建立在利用从测量序列中提取多模式多目标跟踪这一新方法上的。Markov接控制多模式间的转换，这就能对多个模式进行交互作用。模式的引进开发了高性能算法的新范式，从而提出了一种高效的跟踪算法－交互多模式概率数据关联（IMP－JPDA）算法。IMP－JPDA算法可以看作一种广义的联合概率数据关联（JPDA）算法；当仅采用一次扫描的测量时，IMP－JPDA将简化为JPDA。