数据同化在空间天气学中的应用

由太阳活动引起的耀斑和日冕物质抛射等短时间尺度变化的空间天气事件会影响并危害地球磁层、电离层、中高层大气、卫星运行安全以及人类健康,因此对这些空间天气事件的预测显得尤为重要。数据同化在稀疏观测和异步采集的情况下能够增加模型的预测能力,对模型变量进行自洽分析。在数值预报中引入数据同化方法,能够提高预测可信度。本文从数据同化方法的角度出发,主要分析了数据同化目前在大气、电离层、磁层、太阳及其他行星科学研究中的应用,并初步讨论了数据同化未来在空间天气方面的应用。      

基于双目视觉的无人机编队相对定位算法

针对无人机编队飞行时双目视觉定位精确性差、计算量大、实时性不高的技术现状,对基于特征点的FAST定位和BRIEF旋转(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法进行了改进,提出了一种适用于无人机双目视觉定位的算法。在改进ORB算法中,采用提取目标区域、最近邻约束和随机抽样一致(Random sampling consensus,RANSAC)方法,提高了特征点提取与匹配效率,也提高了特征点匹配质量;对于双目视觉定位,提出了适用条件更加宽泛的双目视觉定位模型,并保证了模型的定位精度;最后使用卡尔曼滤波算法对无人机的定位信息进行估计,进一步提高了无人机的定位精度。实验表明,算法具有较高的精确性和实时性,满足无人机间的相对定位要求。     

GPS测试数据处理中的滤波模型及算法

弹射试验测试的系统状态及量测过程都会受到随机噪声的影响,使用卡尔曼滤波可以有效消除这些随机噪声带来的误差.但卡尔曼滤波效果依赖于系统的运动模型,适宜的系统模型可以取得良好的滤波效果.本文针对高动态测试系统的特点.建立了加速度"当前"统计模型的卡尔曼自适应滤波算法.并给出了仿真结果及试验结果.结果表明,该滤波算法可以有效提高系统测试精度.     

Microscan收购西门子机器视觉业务部

2008年10月,Microscan宣布它已经收购了总部位于美国新罕布什尔州Nashua的西门子公司机器视觉业务部,即以前的Acuity CiMatrix公司。据Mi-croscan公司预期,此次收购将通过把其业务扩展到机器视觉成像与检查领域,以进一步加强它在以客户为中心的可追踪性解决方案方面的技术领先地位。此次收购已于2008年9月完成。     

ESF的Transition区谱分布特性

本文提出了研究Transition区谱分布的静电模型,并按等离子体弱耦强湍理论对其重正化得到了谱方程.对谱方程作适当近似后,证明了该近似谱方程存在扰动密度谱为k~(-5),扰动电场谱为k~(-3)分布的解,从而定量解释了Transition区的实验谱分布结果.     

一种多目标鲁棒跟踪滤波器研究

多目标鲁棒跟踪是现代雷达跟踪系统的重要技术指标之一。为此,本文在作者以往的研究成果[1—4]基础上,提出了一种多目标鲁棒跟踪滤波器。该滤波器主要由模糊α—β滤波器和自校正估值器组成。它们分别是根据模糊集理论和本文提出的二次新息序列概念设计的。仿真结果表明,这种滤波器比以往的α—β滤波器,不但跟踪机动目标精度高,而且具有较好的鲁棒特性。     

金属多层膜超晶格结构研究

用高分辨的三晶体x—射线衍射仪测量了Zr、Cu金属交替的多层膜的x—射线小角反射谱。用扩展了的Born—wolf光学模型对Zr、Cu多层膜的x—射线小角反射数据进行了定量分析。结果表明，该金属多层膜在其生长方向具有超晶格结构。在两层金属膜之间的界面上，由于内扩散，形成了界面交混层，它使x—射线小角反射所产生的高阶Bragg峰的强度减弱。由于两种金属膜的晶格不匹配，使高阶Bragg峰加宽。界面的粗糙度可用来模拟x—射线小角反射曲线的阻尼振荡效应。     

扩展型企业的组织管理与信息安全性

在研究扩展型企业组织管理的基础上 ,建立了适应企业动态扩充的组织模型。详细论述了扩展制造企业中信息安全问题的处理策略 ,建立了基于角色访问控制的 3层安全结构模型     

基于磁强计的卫星自主定轨

针对低轨小卫星 ,提出一种低成本的自主导航方法。该方法采用一个三轴磁强计作为测量手段 ,通过卫星所在位置的地磁场强度的量测值与国际地磁场模型 (IGRF)之间的差值来提供导航信息 ,利用推广的卡尔曼滤波技术来确定卫星的轨道。仿真研究的结果验证了该方法的可行性。     

频率域鲁棒性分析方法及其在飞控中的应用

主要研究了频率域鲁棒稳定性分析的新方法及其在收音机横侧控制系统中的应用。为了提高计算效率，基于Ｎｙｑｕｉｓｔ判据，提出了对数和鲁棒稳定性的新判据，为了简化多变量频率域鲁棒性分析和设计方法，进一步提出了递Ｎｙｑｕｉｓｔ阵对占优势判别式，使计算量大大减少，所提出的鲁棒性新判据在飞机横侧向控制中的应用表明，该方法可以得到讼人满意的结果。