基于特征建模的空间非合作目标姿态智能测量方法

为实现空间非合作目标姿态的测量，基于特征建模的思想，提出了一种根据目标激光点云数据进行高效处理的智能测姿态方法.首先，针对空间目标姿态测量的需求，寻找并实现能够高效表征目标姿态的点云数据特征.接着，应用神经网络的方法对目标点云姿态特征进行学习，通过建立合理的神经网络模型和训练数据，实现目标点云特征与姿态间非线性映射关系的建立.最后，利用目标点云仿真数据集，对方法的测量精度和测量实时性进行了评估.实验结果表明：利用特征建模的思想，提出并建立目标点云姿态协方差矩阵特征，实现了点云数据在表征目标姿态方面的信息高度压缩，为神经网络模型的轻量化设计和计算资源严重受限的在轨应用，提供了可行的智能化工程实现方案.     

回转误差测试中系统噪声分离技术

高精度主轴的回转误差和测试系统的噪声常处于同一水平，这极大地影响了用频域三点法测量主轴回转误差的准确性。针对同步误差（SEM），提出了对含噪声信号进行等角度采样重构、集合平均和小波滤波的组合降噪处理方法，提出了根据传感器和被测主轴直径定量确定小波分解层数的方法，经仿真实验证明其具有良好的去噪效果。针对异步误差（ASEM），提出了消除测试系统噪声的方法，研究了圈数对异步误差测试结果的影响规律。此外，搭建了测试系统，验证了所提方法的有效性。      

基于激光扫描技术的大型船舶舱容量计量技术研究

介绍了一种应用三维激光扫描技术，采集获取船舱三维点云数据，对点云数据进行配准、修补，完成船舱内部构件精细建模，快速高精度的重建大型船舱三维模型，实现大型船舱容量快速计算的方法。运用三维激光扫描技术完成158000吨大型油轮液货舱容量计量，通过与传统容量计量方法进行比对分析，解决了单点数据采集模式弊端，达到了大型船舶舱容量快速、精准计量效果。     

一种电离层TEC格点预测模型

基于分析时间序列数据的门限控制单元（GRU）神经网络模型，利用电离层TEC网格点历史数据、太阳活动指数、地磁活动指数作为预测因子，提出一种高精度电离层TEC格点预测模型.对全球60个网格点的数据进行了模型预测和对比实验，得到北半球平均相对精度的均值为83.96%，高于南半球的73.60%，表明预测模型在北半球的适应性更好，且中低纬地区的适应性优于高纬地区；预测模型在磁扰动期的平均相对精度的均值比磁平静期平均相对精度的均值高，约1.95%；与基于递归神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）的电离层TEC单站预测模型相比，本文预测模型的均方根误差（RMSE）平均为原来的80.8%.      

星载高速数字电路电源芯片选型及电源完整性设计

优化电源完整性及可靠性设计可以有效提高高速数字电路在高速、高负载及极端环境下工作的性能及可靠性。通过对开关式点电源及LDO (低压差线型稳压器)两种供电方式在星载高速数字电路中的应用特点进行分析,总结出针对两种电源在电源完整性上的设计准则,量化相应测试指标,通过对开关类电源LTM4644及LDO型电源对信号完整性设计及电源芯片选型进行研究优化,为星载高速数字电路电源完整性设计及测试提供部分参考及依据。     

基于相对最值点的最小二乘直线检测方法

为了解决传统目标检测中遇到的检测速度慢、精度低等问题，本文提出一种新的图像特征——相对最值点，并依据相对最值点提出一种新的最小二乘直线检测的方法。该方法首先搜索Canny边缘的闭合包络，并寻找闭合包络的相对最值点。包络上相邻相对最值点之间长度满足阈值要求的即为疑似直线的两端点，进而利用最小二乘拟合方法获得该疑似直线的拟合方差，最后利用拟合方差与拟合直线长度之比作为直线判定的标准用来检测出图像中的直线。实验表明，本方法与传统方法如PPHT直线检测、LSD直线检测方法等相比，检测直线的精度更高，检测速度更快。     

固体火箭冲压发动机设计点性能优化分析

针对冲压动力飞行器射程优化总体需求，提出了基于飞行器-发动机性能因子的评估方法，建立了固体火箭冲压发动机性能模型及优化设计流程，为总体与动力一体化优化设计提供了支撑。根据典型含硼贫氧推进剂性能分析结果可知，相同马赫数及余气系数下，高度对比冲的影响不明显；相同马赫数下，比冲随余气系数的增加先增加后减小；相同余气系数下，比冲随马赫数的增加而降低；飞发性能因子随马赫数、余气系数的增加先增加后降低，在一定条件下达到最大值。