单目视觉三维运动位姿测量方法研究

针对基于点特征的单目视觉位姿测量，研究了一种基于不共面5个编码特征点的单目视觉解算算法，利用大靶面高分辨率相机采集运动物体姿态图像，利用目标物体上编码特征点间的几何约束关系，通过正交迭代解算算法完成目标物体的位姿测量。实验结果表明：位移测量不确定度优于0.5mm，姿态测量不确定度优于0.05°，可满足航空航天领域试验测量要求。     

卫星双向时间频率传递调制解调器研制进展

卫星双向时间比对调制解调器是卫星双向时间比对系统的核心设备，文章介绍了北京无线电计量测试研究所自主研发的卫星双向时间比对调制解调器(BIRMM modem)的研制情况，该设备具备1Mchip/s，2.5Mchip/s，5Mchip/s三种码速率，最多可拓展10个通道，中频输出频率70MHz。通过本地上星比对试验对BIRMM modem的核心性能指标进行了分析及评估。测试结果表明： BIRMM modem的时间比对精度优于0.3ns。     

星载天线展开过程立体视觉动态测量技术

介绍了基于立体视觉原理的星载天线动态展开过程测量方法，通过基于标准长度的标定方法、双目立体视觉交会坐标解算和动态多目标点识别跟踪等关键技术的研究，实现了对可展开天线各关节点在展开过程中的三维运动轨迹的测量，并实现了试验验证。试验结果表明，该方法可获得各关节点在不同时刻的三维点坐标，解算出展开运动的运动速度、加速度和展开后的面型等参数，为大型可展开天线柔性机构设计、动力学分析和展开可靠性分析等提供必要的参考。     

用户星中继终端在轨应用策略

在介绍在轨用户星中继终端的分类、功能和使用现状的基础上,重点对用户星中继终端多约束条件进行了梳理分析。为缓解常态化应急测控带来的资源紧张矛盾,提出了用户星中继终端在轨应用策略,即Ka/S模式下影随测控,小S模式下定时捕获。针对Ka+小S模式下实现影随测控的可行性问题,利用STK(Satellite Tool Kit,卫星开发工具包)软件进行了仿真计算分析,结果表明:为实现影随测控,满足测控快速响应需要,要求星载S频段中继测控天线对中继卫星的覆盖范围,应大于星载中继数传天线对中继卫星的覆盖范围。     

时间频率设备自动监控系统的设计与实现CSCD

针对时间频率实验室设备实时监控的需求,在Microsoft NET平台上结合C++语言和Microsoft SQL server数据库技术,构建了时间频率设备自动监控系统。该系统可以实时监测设备的运行状态,并远程设置相关参数,在设备运行异常时,系统可自动弹出报警信息。实际应用表明系统具有较好的实用性、可维护性,为时间频率实验室的有序运行提供了保障。     

表贴塑封器件的老炼方法初步研究

目前在高可靠性应用领域里已开始有限地选用工业级表贴塑封器件。为提高整机的可靠性,需要对表贴塑封器件进行可靠性筛选,而老炼是其中至关重要的环节。相比比较成熟的直插器件的老炼方法而言,表贴塑封器件老炼尚有一些问题需要进一步研究与探讨。文章对表贴塑封器件与直插器件老炼过程中的结温控制方法进行了比较与分析,指出了两者结温控制的主要区别。基于此,提出基于等效热阻估算及结合器件壳温控制结温的表贴塑封器件老炼试验方法,对包括SC-75、UCSP等封装的元器件进行了老炼试验和测试。筛选后的元器件已应用于工程实践,并通过了一系列的试验考核。     

具有阶段结构的时滞捕食模型的稳定性与分支

考虑捕食者具有阶段结构的时滞捕食模型。通过分析特征方程，得到了非负平衡点的局部稳定性与Hopf分支存在的充分条件。利用比较原理与迭代方法研究了边界平衡点与正平衡点的全局稳定性。     

日本经济高速增长时期的产业技术政策及启示

日本作为战后依靠"技术立国"迅速崛起的国家,产业技术政策在推动产业技术发展和带动经济高速增长方面都发挥了十分重要的作用.通过考察日本经济高速增长时期产业技术政策制定和实施的背景、特点,结合我国实际,得出若干启示.     

浅议精密惯性产品制造中的增材制造

惯性技术已经成为国防及国民经济建设各行业中运动信息感知测量的核心技术.但是制造环节却成为制约其精度提高、性能改善、效率提高、成本降低的“黑障”,困扰着惯性技术再进步的步伐.刚刚兴起却迅猛发展的三维数字化增材制造(3D打印)技术彻底颠覆了传统制造,从装备到工艺、从材料到设计的理念,对制造业形成了革命性的冲击.以惯性技术产品三维数字化增材制造为目标,详细叙述了三维数字化增材制造的概念,国内外发展现状和其在精密惯性技术产品制造中的可能性、可行性和推动惯性技术产品制造变革的价值;并根据近几年对三维数字化增材制造的一些学习认知、实践感悟,提出了一些三维数字化增材制造在精密惯性技术产品制造中应用的粗浅看法和思路,以求共进.     

基于主成分分析的贝叶斯网络在个人信用评估中的应用

针对信用评估数据的高维、非线性和冗余特点,传统降维和评估方法分类错判率高的难题,提出一种基于主成分分析的贝叶斯分类器在个人信用评估中的方法。首先采用主成分分析方法提取信用评估特征,进行降维处理,消除不必要的冗余信息,简化贝叶斯网络的输入,然后分别在朴素贝叶斯和树增强朴素贝叶斯两种分类器上建立评估模型,最后对评估模型进行验证性实验,并与其他模型进行比较分析。结果表明,应用主成分分析的贝叶斯网络建立的个人信用评估模型简洁,易于推理,提高了个人信用评估的精度。