基于lk范数正则化方法的SAR 图像超分辨

提高合成孔径雷达(SAR)图像的分辨率对自动目标识别等具有重要意义.为此改进了一种基于lk范数正则化方法,并用于SAR图像超分辨.该方法通过合理开发利用符合SAR成像工程背景的先验知识,构造附加约束,把图像超分辨问题规划为形式简单的带约束优化问题.仿真和实测数据计算结果证实了该方法的有效性.     

控制论与质量管理

概述了控制论与质量管理的关系，并从健全质量管理机构，体系，实行质量控制的闭环化管理和追求不断改进等方面论述了控制论在企业质量管理中的应用情况。     

用I—DEAS软件实现通用件的参数化设计

利用计算机建立通用件库可减少大量的重复操作，提高设计效率，达到较高的标准化水平。基于尺寸驱动的参数化设计可以实现同类零件的相互调用。本文介绍了用I-DEAS软件建立通用件库的过程，并以典型的微波器件为例，详细介绍了通用件库的设计方法。     

星载多频段双极化共馈微波辐射计天线

作为“神州四号飞船”留轨段主载荷的多模态微波遥感系统中的微波辐射计天线是我国第一个工作到毫米波段的航天器天线，其工作频段跨越近6个倍频程，采用了多频、双极化共馈源偏置抛物反射面天线系统，首次应用就获成功。本文着重阐述该微波辐射计天线的多频、双极化共馈系统设计和毫米波高精度反射面天线的实现。文中还介绍了空间反射面天线的计算机机电热一体化设计。     

国外星载微波散射计应用现状及未来发展趋势

在人类赖以生存的地球上,70%的面积是海洋。对海洋环境的研究,一直是人类探索和征服自然过程中的一个重大课题。随着人类科学技术的不断发展,众多先进的探测工具和技术手段已被广泛地应用于这一研究领域,装有多种遥感器、集成多种先进技术的海洋动力环境卫星就是其中重要的一种     

战术导弹垂直发射系统的现状及发展趋势

介绍了垂直发射装置通用化、箱式化和模块化的总体特征。详细论述了国外现役8种类型的垂直发射系统，根据基本结构特点将垂直发射装置分为模块式结构、独立布置的分离式结构和旋转式结构，另依据发射动力将垂直发射装置分为热发射和冷发射。以热发射的同心筒式结构和冷发射采用的大倾角、模块化设计为例．分析了垂直发射装置的发展趋势。     

某动力调谐陀螺挠性接头抗冲击能力分析

挠性接头是动力调谐陀螺中最薄弱的部分，在运输时，外界和弹体自身的振动和冲击不可避免地对挠性接头的薄弱环节造成较大的影响，对接头抵抗冲击能力的研究可以帮助制定储运策略。为了弄清某型动力调谐陀螺的挠性接头承受冲击载荷的能力，论文首先建立了陀螺的离散动力学模型，通过直接积分法得到系统在特定冲击作用下的响应，并根据响应得到挠性结构的变形；然后采用有限元方法计算挠性部分的应力和变形的对应关系，进而获得接头挠性结构处的应力；最后运用累积损伤理论对挠性接头的疲劳寿命进行了估算。结果表明该型陀螺能承受的极限冲击加速度约为150g-180g。     

航天器振动试验中的动力吸振现象

振动环境试验是考验航天器中各分机力学品质的重要试验,分机适应力学环境的能力在设计阶段必须充分考虑。目前分机的力学环境条件往往是在考虑了一定的安全系数后,以分机安装处界面的加速度包络曲线给出的。然而一般来说,分机振动试验过程中的边界条件与分机实际工作状态的边界条件是不同的。具体地说就是在振动试验过程中分机通过试验转接托架与振动台面相连,实际工作状态是分机安装在安装件(卫星各舱板)上。由于试验转接托架与安装件的动力学特性不一样,根据多自由度弹簧质量阻尼系统的动力吸振原理,可以推出试验状态分机在固有频率处存在过试验现象。为了减少过试验对分机带来的危害,新的试验方法研究(加速度响应限幅控制、阻抗特性模拟法、限力技术等)已成为国内外航天工作者研究的热点。文章详细阐述了振动试验中动力吸振的机理及过试验产生的缘由。     

平流层飞艇控制与推进技术

飞艇作为平流层平台可以实现无线通信、空间观测、大气测量以及军事侦察等目的。本文主要结合平流层的环境特点对平流层飞艇动力推进系统的组成和概念进行初步分析,并对飞艇在升空、浮空、回收过程中的飞行控制策略进行探讨,同时简要分析了控制系统的组成、控制难点和飞艇应急控制问题。     

基于改进的Toeplitz化处理的相干源非均匀线阵自适应波束形成算法

针对相干源非均匀线阵的波束形成,提出了Toeplitz化的基于特征空间的线性约束最小方差自适应波束形成算法(TELCMV)。该算法利用阵列接收信号的相关性进行Toeplitz化处理、把期望信号方向向量向信号子空间投影、进行线性约束最小方差波束形成来得到TELCMV权向量;TELCMV权向量没有包含噪声子空间的分量,而期望信号和干扰信号的输出不变,所以提高了输出信干噪比(SINR),收敛速度也快,在低信噪比和小快拍数下能取得较好的波束形成性能。仿真试验结果证明了TELCMV算法的优越性能。