一种基于曼哈顿距离的帧间加权预测算法

合并模式通过共享邻域块的运动矢量（MV）来节省编码运动信息比特数,有效提升了编码器率失真性能。然而,当前合并模式中的运动补偿预测（MCP）不够准确。为此,分析了合并模式中的预测残差分布特点,并提出了一种基于曼哈顿距离的加权预测算法作为合并模式的附加候选项。首先,采用邻域合并候选项的运动矢量进行运动补偿预测得到多个预测块;然后,根据候选块位置与像素点的曼哈顿距离对获得的多个预测块进行加权平均得到附加候选项;最后,通过率失真优化（RDO）从附加候选项和原有候选项中选择出最佳的合并模式。实验结果显示:在联合探索测试模型JEM 7.0平台上,所提算法在不同的编码器配置下均获得了率失真性能的提升,其中低延迟P帧下达到了平均1.34%的比特率节省。      

舰载机安全逃逸复飞的参数适配包线

逃逸复飞特性对于确定舰载机的进舰速度、航母航速与着舰海况等级限制等均具有重要的影响。根据逃逸复飞的任务要求,提出了离舰滑跑距离、逃逸复飞段最大迎角相对进舰配平迎角的增量和着舰时的俯仰角作为安全性评定的3个参数。建立了数字飞行员模型,基于数字虚拟飞行仿真计算的方法,获得了满足逃逸复飞安全要求的参数适配包线。研究结果表明:在每一确定的着舰重量下,均对应存在一个最佳的进舰速度范围,能够使舰载机逃逸复飞的离舰滑跑距离最短;逃逸复飞段最大迎角相对进舰配平迎角的增量、着舰时舰载机的俯仰角分别决定了进舰速度大小的上、下边界;舰载机重心位置变化将使参数适配包线的边界位置和范围发生改变,但边界形状基本不变;航母航速减小将显著地缩小参数适配包线;适配包线内每一点的逃逸复飞成功率,可以为不同海况等级下的逃逸复飞安全性判断提供参考。      

复杂动力学模型下星载天线跟瞄控制技术研究

针对星载天线动力学复杂这一问题,从天线系统刚柔耦合动力学建模、指向跟踪控制以及振动抑制等方面研究了柔性星载运动部件的指向控制方法。首先,通过描述系统几何拓扑关系建立系统运动学方程,从而简化动力学建模过程;之后,利用假设模态法,对天线反射面挠性进行建模;最后,将拉格朗日方程与挠性关节模型相结合,从而建立了星载天线非线性刚柔耦合动力学模型。在以上复杂动力学建模的基础上,采用分层设计的思路进行了控制策略设计：先运用基于计算力矩法的滑模控制器得到不考虑挠性关节的耦合控制律,从而保证卫星基体的稳定性以及天线挠性反射面的振动抑制;再使用反步法对挠性关节进行控制,实现对天线反射面的指向精度控制。最后,讨论了动力学参数不确定性对系统跟踪指向控制的影响并采用数学仿真的方式验证了相关动力学模型与控制算法。仿真结果表明该方法能较好地实现对星载天线的指向跟踪控制以及振动抑制,提高星载天线的动态指向精度。     

空间翻滚非合作目标消旋技术发展综述

大量残存太空的空间垃圾对在轨运行航天器的安全构成严重威胁,对其进行主动移除已迫在眉睫。火箭末级、失效卫星等非合作目标已失去姿态调整能力,且长期在失控状态下运行,受太阳光压、重力梯度等摄动力矩及失效前自身残余角动量等因素的影响往往会出现翻滚运动。对翻滚非合作目标直接捕获存在碰撞风险,为降低风险系数采取消旋后再捕获是较为合适的方式。在对火箭末级、失效卫星等典型非合作目标运动形式及消旋过程进行分析的基础上,综述了目前国内外所提出的接触式及非接触式消旋方法,并对非合作目标翻滚运动测量及动力学参数辨识和消旋控制这两项消旋共性关键技术进行了归纳总结。本综述将为中国空间碎片主动清除技术的发展提供有益参考。     

非均质壁面对液滴俘获能力的数值模拟研究

为研究不同非均质壁面对液滴的俘获能力,采用界面追踪法（FTM）结合广义滑移边界建立了接触角模型,对液滴在非均匀润湿的非均质壁面上的运动过程进行了数值模拟研究。液滴在倾斜壁面上受到重力作用由均匀润湿部分下滑至非均匀润湿部分,通过改变Bo数、Oh数、非均匀润湿程度研究了液滴在非均匀润湿区域的运动规律。研究表明:Bo数越大,液滴运动受壁面阻力影响越小,液滴下滑的速度越快,液滴越难以被俘获;Oh数越大,液滴运动受壁面阻力影响越小,液滴越难以被俘获;非均匀润湿程度越大,非均质壁面对液滴的阻力越大,液滴越易被俘获。      

扩展近似时间最优伺服控制及其试验验证

针对带有惯性阻尼环节的典型伺服系统,提出一种能实现大范围快速定点运动的控制方案。控制方案首先利用时间最优控制律进行快速目标追踪,当系统速度下降到一定范围内时平滑切换成线性控制律。采用线性控制区内的闭环极点阻尼系统和自然频率作为设计参数,给出了全参数化的控制律。基于Lyapunov理论分析了控制系统的闭环稳定性。将该控制方案用于一个直流伺服电机的位置-速度环的定点位置控制,并进行了MATLAB数字仿真和基于TMS320F28335 DSC的试验研究。结果表明:所设计的控制系统可以对大范围的给定目标进行快速和准确的跟踪,且对扰动和系统参数差异具有较好的鲁棒性。     

一种高光谱图像的双压缩感知模型

高光谱图像因其海量数据性,给存储、传输及后续分析处理带来了挑战。压缩感知理论提供了一种全新的信号采集框架。针对高光谱数据的三维特性,提出一种双压缩感知的采样与重构模型。该模型在采样阶段兼顾高光谱数据的空间和谱间稀疏特性,构造了能同时实现空间和谱间压缩采样的感知矩阵;重构阶段不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,所提双压缩感知在低采样率下重构精度较三维压缩采样提高了10 dB以上,更为显著的是运算速度提升了3个数量级,同时该方法还便于获得端元和丰度信息。