一种基于灰色预测理论和抗差自适应Kalman滤波的滑坡监测算法

针对当前的山体滑坡监测技术监测精度低、实时性差、自动化程度低的问题，提出了一种基于灰色预测理论和抗差自适应Kalman滤波的滑坡监测技术。该技术使用抗差自适应Kalman滤波技术,对包括实时动态(RTK）载波相位差分定位数据、无人机摄影测量数据、土工带传感器数据在内的多源数据进行融合分析，将滑坡形变监测精度提高到了mm级。RTK技术和土工带传感器的使用克服了天气状况、植被覆盖对滑坡监测的影响。使用灰色预测理论对山体滑坡监测点进行形变预测，结合蠕变切线角判据，该技术实现了对山体滑坡预警等级的划分。仿真实验结果显示，该山体滑坡监测技术能够成功实现山体滑坡预测预警功能。     

顾及频间偏差的GNSS多频非组合PPP变形监测

精密单点定位(PPP）技术有望解决长距离、大范围等监测场景难以找到稳定基准点的难题。现代化的全球卫星导航系统(GNSS）卫星纷纷开始播发多频信号，多频观测值融合理论上可提升PPP变形监测性能。为了充分利用多频冗余观测数据，详细研究了每个频点的差分码偏差(DCB）和全球定位系统(GPS）存在的相位频率间卫星钟偏差(PIFCB）的改正方法，扩展了多频数据处理的严密理论模型，能够灵活处理GPS三频、Galileo五频和BDS-3五频观测数据。多频PPP振动监测实验结果表明，GPS三频PPP、BDS-3五频PPP、Galileo五频PPP较各自双频PPP位移监测精度可分别提升12%、13%和14%，表明多频PPP技术有利于提升PPP位移监测精度与稳定性。     

一种快速响应型小卫星的自主任务规划设计与应用

浦江一号卫星是由上海航天技术研究院研制的一颗快速响应型小卫星,于2015年9月成功发射,卫星质量347 kg,运行在高度481 km的太阳同步轨道。为高效、高精度识别定位地面大范围广泛而随机分布的电磁辐射目标,浦江一号卫星提出了基于单星电磁信号监测载荷与光学成像载荷综合应用的在轨自主任务规划方案。在轨应用表明:该设计解决了电磁信号监测与光学成像高效协同难题,实现了星上自主任务规划时间快于0.10 s,引导指向精度优于0.10°,单次任务连续引导目标数量多于10个,为后续多手段遥感卫星的综合应用及在轨自主任务规划设计提供借鉴。     

基于LabVIEW和光纤传感器的液漏监测系统设计

针对传统液漏传感器检测精度低、空间分辨率小以及不能实时监测多点位液漏等问题，利用LabVIEW设计了一个基于光纤传感器的液漏监测系统。整个系统包括传感器和上位机两个部分。其中，光纤带式传感器负责采集漏水点的信号，其传感功能的实现基于侧向耦合效应。LabVIEW上位机负责实时监测多点位液漏状态，实现了采集数据的处理、存储和显示功能。上位机和传感器之间采用USB接口通信。实验结果表明，该系统能够对8 m区域范围内，160个点位的漏水状态实时精确定位及报警，漏检率≤10 %，位置精度介于±25 mm，较传统液漏传感系统，其空间分辨率提升了10 %。对于当前设备存在的漏检和误报的问题，给出了误差分析及改进思路。通过LabVIEW实时显示多点位漏水状态，能够提高工作效率，适用于对漏水监测有较高要求的场合。     

MRF模型去雾算法在机场场面监视中的应用

面对日益严峻的雾霾天气对民航业的影响,在雾霾天气下的机场场面监视方面,文章提出了一种基于MRF模型的去雾霾算法,并利用CNC去雾霾效果评价体系与Retinex、He等传统去雾霾算法的去雾效果进行了对比,可以看出,MRF模型去雾霾算法对场面监视的雾霾图像具有较好的效果性和鲁棒性。     

战斗机全机疲劳试验技术发展概述

在战斗机的设计与研制过程中，结构强度始终是一个重点关注的问题。疲劳强度决定了飞机的安全性、耐久性和可靠性等重要指标。全机疲劳试验是验证飞机结构疲劳强度是否满足设计要求的重要手段。本文介绍了国内外全机疲劳试验技术的发展现状，综合分析了我国的全机疲劳试验技术；总结了新型战斗机全机疲劳试验技术成果，包含试验载荷谱、载荷边界模拟、动力系统、数据处理、损伤检测和监测等多个方面，并给出了全机疲劳试验技术的发展规划和建议。该研究可为其他飞机疲劳试验提供重要的技术支撑。     

航空发动机试飞关键参数趋势监控的实现及应用

为了实现航空发动机滑油压力、滑油温度、振动值在试飞中的趋势监控,采用神经网络方法对某型发动机大量试飞数据进行训练和验证,获得了这几个参数全过程较为准确的计算模型。计算模型应用于该型号另1台发动机参数趋势监控中,在应用前,利用有限架次试飞数据修正了这几个参数的计算模型,采用动态链接库形式实现计算模型与原有实时监控系统的协同工作,进行了模型计算结果和试飞结果趋势实时对比监控。结果表明:模型计算结果和试飞结果变化趋势吻合良好,说明了神经网络计算模型的准确性以及在关键参数趋势监控中的工程实用性。     

基于大数据的民用飞机未来运营模式探索

大数据作为一种新兴的IT实现方式,在深刻影响IT业变革的同时,也为航空业带来了新的发展机遇。飞机运行过程中产生的海量运营数据最能体现民机的大数据基因,基于大数据的飞机运营支援将会是其在航空产业施展拳脚的主要战场之一。首先通过对航空大数据的梳理与分析,获得运营数据的种类、结构、数据流程以及相关特点。然后结合航空公司的具体业务需求,针对飞机典型复杂系统,分别以健康监控中的故障诊断、性能退化预测以及维修辅助决策几大关键技术作为大数据应用的切入点介绍技术研究路线,利用数据挖掘、机器学习等方法识别运营数据在系统不同健康状态下的特征表达,准确预测系统退化趋势,设置风险预警模型以提前预知潜在故障,最后从工程应用角度探讨这些关键技术的大数据实现平台以及基于大数据的运营业务流程。     

基于ARINC429总线的 某型机载设备便携式检测设备

针对特定某种机载设备ARINC429总线通信状态的监测需求,设计了一种便携式检测设备。为了减小体积与重量,达到设计目标要求,该系统以PC/104嵌入式工业控制计算机结合ZHHK429-PC104-Plus429通信板卡为核心实现。文章描述了系统硬件的组成及原理,分析了软件结构及板卡的初始化、总线数据接收及发送的方法。经测试,该系统实时性好,可靠性高,可有效满足特定机载设备的状态监测及维护的需要。     

无人机载MiniSAR实时成像处理GPU异步优化

合成孔径雷达(SAR)以其全天候、全天时的工作特性及其分辨率不随平台高度变化的成像特性，已成为航天遥感、目标检测领域重要的传感器之一。SAR算法复杂度往往与成像分辨率呈正相关，其中计算量问题成为雷达成像实时性的一大挑战。无人机载MiniSAR具有小型化、低功耗、灵活性强和隐蔽性强等优点，其小型化使设备计算能力受限，加剧了复杂度与分辨率之间的矛盾。图形处理单元(GPU)和多线程技术发展迅速，为无人机载MiniSAR实时成像提供了平台。本文根据实时处理机数据流和GPU异构系统的特点，提出了一种GPU异步优化方案，该方案可明显提高中央处理单元(CPU)与GPU之间的并行工作效率，节约大部分的数据存取开销。实验结果证明:GPU的成像效率是单CPU系统的12倍左右，在此基础上，使用GPU异步优化方案后效率可继续提升15%左右。本文提出的设计思路可显著缓解无人机载MiniSAR的实时成像计算压力。