考虑燃料消耗均衡性的低轨通信星座在轨星座构型重构方法研究

针对低轨（low earth orbit,LEO）通信星座在轨重构问题，分析了低轨通信星座的特点，提出了4个重构指标，即全球平均覆盖率、燃料消耗均衡性、重构总时间和重构总速度增量，并分析了提高轨道高度的重构方式。采用基于分解的多目标进化算法（multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition，MOEA/D）对重构进行建模分析。结果表明，模型优化结果可以得出多组最优解，构成帕累托前沿，并得出燃料消耗均衡性最优的解，针对两种失效模式得出的重构总时间均为3.6×105s，速度增量方差分别为261.4m2/s2和293.4m2/s2，这些解均可恢复星座原有的覆盖性能，并使燃料消耗最为均衡。     

基于机器学习方法的三维粒子重构技术

通过三维粒子重构获取粒子场的分布情况是层析粒子图像测速的关键步骤，有限二维投影下的三维粒子重构是一个欠定的反问题，其精确解往往很难得到。一般情况下，可以通过优化方法得到近似解。为了获取质量更高的粒子场并用于层析粒子图像测速，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的粒子重构方法。所提出的技术可以从基于传统的代数重构技术（Algebraic Reconstruction Technique，ART）的方法所得到的粗略粒子分布中进一步提高粒子重构质量。与现有的基于ART的算法相比，新技术在重构质量方面有了显著的改进，可以有效剔除虚假粒子并更准确地还原粒子形状，并且在粒子浓度较稠密的情况下计算速度至少快了一个数量级。     

一种基于深度学习的电磁信息泄漏检测方法

电子信息设备工作时无意发射的电磁波中包含有用信息，会导致电磁信息泄漏，从而威胁设备的信息安全。现有的电磁信息泄漏检测方法，在复杂现场环境下，难以从具有不确定性的电磁泄漏信号中提取有用信息。面向电磁信息安全问题，开展了电磁信息泄漏检测研究，提出了一种基于深度学习的检测方法。设计了一个适用于电磁泄漏信号的一维卷积神经网络，并结合改进的梯度加权类激活映射方法，在未知电磁信息泄漏特征的前提下，通过深度学习实现电磁信息泄漏特征的智能标定和自动提取，从而解决了现场环境下电磁信息泄漏检测难以提取有用信息的问题。分别通过实测和仿真对比实验，验证了所提方法的有效性。      

并行稀疏滤波在轴承声信号下的故障诊断

振动信号是航空发动机故障监测的常用信号。由于航空发动机结构复杂，对振动传感器的布置要求日益严格。声学信号以其非接触式、易布置、低成本的优点，在轴承智能故障诊断中引起了广泛的关注。然而，由于航空发动机内声信号所处的环境噪声较强，传统的轴承故障诊断方法无法实现精确的特征提取。为此，研究有效的特征提取方法实现轴承声信号下的智能故障诊断显得尤为重要。稀疏表示是智能故障诊断中的一个研究热点，在稀疏特征提取方面显示出强大的力量。对强噪声下的声信号进行有效的稀疏特征提取，可为轴承的非接触式故障诊断提供解决路径。提出一种基于并行稀疏滤波的轴承故障诊断方法，能够实现对轴承声信号的稀疏特征提取。并行稀疏滤波通过在传统稀疏滤波的基础上增加另一个归一化方向来实现进一步的稀疏特征提取，然后采用权值归一化方法约束训练得到的权值矩阵。最后，通过仿真和实验数据验证了所提方法的优越性。结果表明，并行稀疏滤波能够实现轴承声信号的有效稀疏特征提取和精准分类，可用于声学信号下的轴承智能故障诊断。     

基于客流密度的地铁列车空调夏季送风温度控制模型研究

客流密度是影响地铁列车客室内热舒适性环境的重要因素,传统的地铁列车客室温度控制主要是根据UIC-553标准,以室内外温差作为控制核心.本文通过构建全尺寸地铁列车客室-乘客-空调送风耦合的一体化模型,利用实车试验与数值模拟相结合的方法,对地铁列车客室内的热舒适性展开研究.探讨客流密度对地铁列车客室内热舒适环境的影响规律以及不同客流密度下客室平均温度与空调送风温度之间的关系,得到了不同客流密度下能满足人体热舒适性体验的空调送风温度,提出了一种基于客流密度的地铁列车空调夏季送风温度控制模型.     

微纳聚合体卫星的对称式重构规划算法

为解决微纳聚合体卫星变构过程中，聚合体各部分之间的动力学耦合导致的卫星整体姿态翻转或紊乱，提出了一种对称式变构规划算法。首先建立了铰链约束下的漂浮基多刚体系统动力学模型，研究了重构过程中各运动模块对本体姿态的影响，提出当每两个运动模块位置与转动方向满足对称性条件时，两者对本体姿态的影响可在一定程度上相互抵消。基于上述理论，在A*算法中引入最优分配度量和对称性判定，设计了并行对称重构规划算法。仿真结果表明，该规划算法可实现重构过程中多模块并行、对称运动，重构过程总步数较少，运动模块对本体姿态的影响小。     

空间目标监视雷达信号频率的优选准则

随着在轨微小卫星及空间碎片数量不断增加，为保证在轨卫星的运行安全，需要对微小目标进行有效跟踪探测及稳定编目。雷达作为近地空间目标监视的主用设备，在对厘米级小目标进行探测跟踪时，其工作频率是决定其能否可靠探测关键因素，高频有利于探测小目标，并可获得相对稳定的RCS，但高频信号的波束小、搜索能力较低，实现难度大，也使得成本过高。为适于实际工程应用，需从效费比出发，对频率进行优选。本文从目标RCS的角度提出一种空间目标监视雷达信号频率的优选准则，给出该准则下周长波长比ka的取值范围。为了更加清楚地说明该优选准则的应用，给出了直径5 cm和10 cm的目标在该准则下信号频率的取值范围，并与国外工作做了比较，证明该准则可行。     

高精度微弱磁场信号采集系统的设计与实现

微弱磁场测量是研究物质特性和探索未知世界的重要手段之一。实现高精度的微弱磁场信号测量需要设计高精度的信号采集系统,而以模拟量输出的磁强计通常需要数字采集系统进行模/数转换。为此,文章设计开发基于Σ-Δ型模/数转换器(ADC)的高精度微弱磁场信号采集系统,包括系统硬件电路设计和系统核心控制器FPGA的功能设计,实现了FPGA对ADC的读写控制,以及ADC输出数据的接收和发送等。性能测试结果表明,该系统的有效采样位数可接近理论值(21位),输出噪声RMS值为1.9μV,磁场测量精度满足0.1 nT要求。     

粒子运动轨迹的图像处理及流场重构算法研究

为了高效获得颗粒的速度分布，提出一种针对单帧单曝光图像的图像处理方法和流场重构方法。图像处理过程包含去噪、锐化、自适应阈值分割、闭运算、去除小颗粒、骨架提取、速度提取、二义性判断、求切线等步骤和方法，对该处理过程的主要误差也进行了分析与修正。流场重构使用了基于RBF（Radial Basis Function）插值且采用迎风插值进行优化的算法，插值结果以速度云图及矢量图的形式展示，对该过程的主要误差也进行了分析与验证。最后的处理结果显示，针对单帧单曝光图像的图像处理方法和流场重构方法具有可行性。