Development and performance evaluation of tropospheric scintillation model on Ku-band satellite link over Akure,Nigeria

Existing amplitude scintillation prediction models often perform less satisfactorily when deployed outside the regions where they were formulated. This necessitates the need to evaluate the performance of scintillation models developed in one region using data data from other regions while documenting their relative errors. Due to its variation with elevation angle, frequency, other link parameters and meteorological factors, we employed three years (January 2016 to December 2018) of concurrently measured satellite radio beacons and tropospheric weather parameters to develop a location-based amplitude scintillation prediction model over the Earth-space path of Akure (7.17^oN, 5.18^oE), South-western Nigeria. The satellite beacon measurement used Tektronix Y400 NetTek Analyzer at 1 s integration time while meteorological parameters, namely; temperature, pressure and relative humidity were measured using Davis Vantage Vue weather station at 1 min integration time. Comparative study of the model’s performance with nine (9) existing scintillation prediction models indicates that the best and worst performing models, in terms of root mean square error (RMSE), are the Statistical Temperature and Refractivity (STN) and direct physical and statistical prediction (DPSP) models with values 11.48 and 51.03 respectively. Also, worst month analysis indicates that April, with respective enhancement and fade values of 0.88 and 0.90 dB for 0.01% exceedance, is the overall worst calendar month for amplitude scintillation.     

星载铷原子频标的可靠性强化试验

针对影响星载铷原子频标可靠性的环境因素进行了分析,确定了影响星载铷原子频标可靠性的主要环境敏感应力,根据可靠性强化试验理论和星载铷原子频标的技术特点,设计了可靠性强化试验方案。依据此方案对新研制的某型星载铷原子频标工程样机实施了可靠性强化试验。试验结果表明,该方案对确定该型号铷原子频标样机工作极限、激发其潜在缺陷,均有较好的效果,从而为实现星载铷原子频标的可靠性增长提供了新的思路。同时本研究对同类高可靠航天产品的可靠性增长可提供借鉴。     

基于波束锐化技术的SAR图像增强方法

在对给定的合成孔径雷达图像进行增强处理时 ,遇到的主要问题就是相位信息的丢失和对成像系统参数的一无所知。本文将波束锐化技术与合成孔径辐射方向性图的估计相结合 ,为处理此类数据提高图像的视在分辨率提供了一种方法。该处理过程由一个优化的有限冲激响应滤波器构成。滤波器的设计思想基于最小均方误差准则 ,系数对称分布 ,系数取值决定于原图像中孤立强散射点的方位向响应 ,因为此响应可以被近似视为成像系统的合成孔径辐射方向性图。点目标仿真表明雷达角分辨率能够提高近 2倍。实测数据处理结果证明了该方法的有效性     

二维小波变换及其在医学图像处理中的应用

介绍了二维离散小波变换的一般形式，在图像分解的基础上．分析了二维小波变换在医学图像消噪和图像增强中的应用，同时给出应用实例。结果表明，应用小波分析进行医学图像处理，能够有效地改善图像质量，有利于医生对病情的诊断和治疗。     

基于网络编码的空间DTN中CGR改进算法

随着空间通信技术的发展,卫星节点的增多,以及容延迟容中断通信需求的不断提高,空间DTN (DelayTolerant Network,容延迟网络)环境中各通信节点间的路由技术日益重要,相继出现了多种适用于DTN的路由技术.基于空间DTN的结构与特点,对CGR(Contact Graph Routing,接触图路由)算法以及基于编码的路由算法进行了分析比较,然后针对空间DTN中CGR算法的缺点和不足,研究提出了基于NC(Network Coding,网络编码)的空间DTN中的CGR改进算法(NC-CGR),并通过仿真实验平台对算法性能进行了分析评估.仿真结果表明,相比于CGR算法,NC-CGR算法在链路传输时延、传输包裹数目、中继缓存大小、链路丢包率等不同条件下的适应性方面均表现出较大优势,更适用于具有复杂拓扑、带宽受限、高动态特性的空间DTN环境.     

纳秒脉冲表面介质阻挡放电激励改善飞翼力矩特性的实验研究

针对飞翼布局力矩控制问题,采用纳秒脉冲表面介质阻挡放电（NS-DBD）激励,在来流风速30 m/s时,开展飞翼等离子体流动控制风洞试验,研究了不同激励参数和位置对飞翼升阻特性和力矩特性的影响。结果表明,NS-DBD激励能够有效改善飞翼大迎角气动特性。激励频率对飞翼升阻特性影响较大,激励频率为0.2 kHz时,增升效果最好,最大升力系数提高14.5%,失速迎角推迟5°。随着激励频率的增加,增升效果逐渐变差,减阻效果变好。单侧施加激励时,能够实现大迎角下飞翼模型的力矩控制,随着激励频率的增加,滚转力矩的控制效果减小,激励频率为0.2kHz时,平均滚转力矩系数变化为ΔMX=0.005691;偏航力矩的控制效果增大,激励频率为1kHz时,平均偏航力矩系数变化为ΔMY=-0.001571;俯仰力矩的控制效果减小,激励频率为0.2kHz时,平均俯仰力矩系数变化为ΔMZ=-0.002576。在中翼段和内翼段施加激励,破坏了飞翼的俯仰力矩特性,在外翼段和机翼右侧施加激励,能够显著改善飞翼的俯仰力矩特性。流场测量结果表明：等离子体激励对飞翼气动力矩的控制,主要是通过控制流动分离和控制横向流动来实现的。NS-DBD激励为改善飞翼布局稳定性和操纵性提供一种潜在的技术手段。     

基于双摄像机的立体视觉图像预处理研究

针对立体图像对的亮度差异问题和图像噪声问题研究图像的强化处理,图像预处理主要完成图像对极线校正和图像质量增强.极线校正部分以对极几何为基础研究立体图像对的校正算法.图像质量增强部分主要研究了立体图像对特有的亮度差异问题,并提出了应用直方图均衡化来校正亮度的方法.之后本文对图像噪声进行了深入的分析,并针对立体图像特点使用均值滤波和Gauss滤波平滑图像.在实验中,验证了算法的可行性,取得了良好的应用效果.     

超临界翼型射流环量控制的数值计算

为提高飞行器的升力特性,改善起飞着陆和机动性能,研究了射流环量控制对超临界翼型气动特性的影响。基于计算流体力学,对影响计算效率和精度的网格参数进行了优化设计,得到一种高效高精度网格的剖分方法;并以此为基础,建立超临界翼型环量控制的计算模型,求解雷诺平均N-S方程,分析了环量控制在不同动量系数和迎角下的作用效果,数值计算结果与实验结果基本一致。结果表明:环量控制大大提高了翼型的气动特性,且在小迎角或负迎角就可以产生较大的升力,但是动量系数并不是越大越好。计算结果可为进一步研究环量控制对飞行器的影响奠定理论基础。     

跨声速压气机多圆柱孔式处理机匣设计与扩稳机理研究

基于对跨声速轴流压气机内部失稳触发机制的认识,设计了一种新型多圆柱孔式处理机匣结构。对带该处理机匣的跨声速轴流压气机转子Rotor-37的内部流动进行了全三维非定常数值模拟,结果表明该新型多圆柱孔式处理机匣结构可使压气机的综合裕度提高6.5%,而最高效率点效率仅降低0.19%。对多圆柱孔式处理机匣的扩稳机理进行了详细分析,结果表明处理机匣能有效消除低速流体团引起的通道阻塞现象,并将低速阻塞流体团抽吸进入处理机匣容腔,然后从前端喷口预旋喷出以抑制叶顶区域的流动分离,从而有效提高跨声速轴流压气机的失速裕度。     

基于深度学习的毫米波和亚毫米波成像仪的图像增强技术

风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度学习的方法增强MMSI亮温图像,设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像。实验结果显示:相比传统的双三次插值方法,在风云三号卫星微波成像仪亮温图像样本上峰值信噪比提升了1.13dB,结构相似度提升了0.01。实验结果表明:对于非过采样亮温数据,采用基于深度学习的方法增强图像具有更高的精度,同时可在其他微波探测仪数据中使用,具有很强的普适性。