基于无迹卡尔曼滤波的柔性自由翻滚目标姿态估计

在进行在轨维修以及清除等任务时,需要确定航天器的姿态四元数和角速度.失效卫星常处于自由翻滚状态,通常带有柔性帆板,其运动规律相较于刚性帆板更为复杂.一方面,空间失效卫星的姿态确定常使用激光雷达、双目相机作为测量装备,其测量精度常受到光照、磁场等的影响,会对识别精度产生较大干扰.另一方面,柔性航天器的质量特性容易发生变化...     

高速流场测量新技术评述

介绍了国外近年来正在积极探索的几种高速流场测量新技术。它们的共同特点是非接触的和定量的，测量是空间和时间可分辨的。这些技术直接对分子速度进行测量，避免了由于粒子投放引起的滞后和紧靠壁面的附面层中的粒子的投放困难。其中有些测量技术是多点测量的，高速流动测量期望测量有这一性能。有些测量能用来对几个参数同时进行测量，例如激光感应荧光技术和喇量测量技术，流动的重要参数速度，压强，温度和密度可用这些技术进行     

一种基于核回归的改进型图像去噪方法

为了消除图像处理中的噪声,同时尽可能地保留图像细节,提出了一种基于核回归的图像去噪算法。该方法的基本思想是在经典方法以像素位置决定权值的基础上,引入像素灰度值。即核函数在计算权值时考虑两个因素:空间距离和灰度距离。通过计算控制核来做到自适应,最后引入一个迭代过程。实验结果表明该算法能够在滤除图像中的高频噪声的同时尽可能保留了图像的细节特征,获得了较为理想的去噪效果。     

同心嵌套式霍尔推力器参数设计方法研究

结合未来国内外对大功率场霍尔推力器的需求,论述同心嵌套通道式霍尔推力器研究现状,技术优势。针对嵌套通道式霍尔推力器参数设计方法的空白,介绍了一种可行的嵌套通道式霍尔推力器的结构和磁路;提出了一种以阳极功率和比冲为输入,确定嵌套通道式霍尔推力器通道数目、各通道结构参数和工作参数的方法;结合磁路设计和热设计,给出了优化嵌套通道式霍尔推力器的参数的路径;填补嵌套通道式霍尔推力器参数设计和优化的空白,为其工程应用提供参考。     

虚拟阵列测向性能分析

针对相干信号源测向以及模糊的实际问题,提出一种基于任意形状平面阵列的测向方法。经计算机仿真,证明该方法的有效性。     

基于循环参数分析的涡轮基组合动力系统用高速涡轮发动机构型方案

在涡轮基组合动力系统的使用场景中,高速涡轮发动机为了实现起飞、跨声速、模态转换等状态下的性能指标,需要扩展使用速域范围,兼顾多状态推力性能,对于发动机构型和循环参数选取提出了特殊的要求。开展基于循环参数分析的高速涡轮发动机构型方案设计,通过分析高速涡轮发动机在不同速域下的使用需求,明确发动机的技术特征,并从性能、结构、技术发展趋势等多角度对高速涡轮发动机构型进行分析,针对双转子涡扇构型的高速涡轮发动机开展循环参数分析,明确压比、涵道比和涡轮前温度对发动机不同工况性能的影响。结果表明：变循环是高速涡轮发动机的理想构型方案。现阶段应基于双转子涡扇构型逐步集成变循环特征部件,并通过合理的循环参数匹配,实现高低速性能的兼顾。     

基于数据驱动的非合作航天器姿态估计与预测方法

针对临近操作对非合作航天器的相对导航问题,考虑角速度测量缺失以及视觉特征丢失,提出了一种融合乘性扩展卡尔曼滤波和姿态预测的框架,实现了对非合作航天器的姿态估计和预测。采用惯性参数对状态向量进行了扩维,在缺少角速度测量的情况下预估了非合作航天器的姿态和相对转动惯量的比值。基于函数拟合和神经网络分别设计了两种姿态预测方法,解决了传统方法误差随时间累积的问题,有效减少了计算成本。最后,通过数值仿真验证了滤波估计和姿态预测算法的实时性和准确性。     

一种基于无线信号辅助的室内无死角定位算法

针对传统惯性导航系统定位误差随时间积累的问题,提出了一种基于无线信号辅助定位的室内无死角定位算法。该算法首先利用加速度计、陀螺仪、磁力计和气压计等传感器数据实现三维定位,然后利用无线信号对惯导定位中的位置偏差进行实时校正,再通过航向最优估计算法对航向误差进行修正,在位置和航向上增强惯导系统的实用性。利用实验室自主研发的微惯性测量单元固定在腰部脊椎位置进行实验验证,结果显示基于无线信号辅助的室内无死角定位算法精度达到1%以内,与纯惯导技术相比,能够提供更持久和准确的三维位置信息。     

一种归一化的代理模型精度指标

衡量代理模型精度的量化指标种类繁多,但是要横向对比不同种类数据的模型精度,常见的精度指标存在一些不足之处。分析现有代理模型精度指标的不足,提出一种“归一化绝对误差均值暠指标;以某战术导弹模型为例,采用参考文献中的试验设计加点策略与交叉验证策略,建立11种气动参数的Kriging代理模型;通过对“归一化绝对误差均值暠指标与相关性图进行比较,验证所提指标的有效性。结果表明:提出的指标不仅能够有效表征代理模型精度,而且能对不同种类数据进行横向对比,具有一定的应用价值。     

融合背景图像信息和多特征压缩的相关滤波跟踪算法

针对相关滤波类跟踪算法目标背景图像信息利用率较低、目标特征表达能力较弱的问题,提出了一种融合背景图像信息的多特征压缩跟踪算法。首先,在上下文感知滤波器的基础上,将背景图像信息加入位置滤波器。其次,提取颜色名(Color Name, CN)特征与梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征,使用最大响应因子及平均峰相关能量(Average Peak-to-Correlation Energy, APCE)评估跟踪结果的可信度,实现两种特征的自适应融合。最后,利用特征降维简化模型的复杂度,实现算法运行速度的提升。实验结果表明,改进后的算法在遮挡、形变、尺度变化等复杂环境下均具有较高的鲁棒性,其跟踪精度和成功率指标均优于DSST及其他主流的跟踪算法,并且仍保持了实时性。