W波段UAV MISAR实时成像运动补偿方法

建立了实时成像正侧视合成孔径雷达(SAR)运动误差模型,采用了一种基于惯导和相位梯度自聚焦(PGA)运动误差估计的中心波束平面运动补偿算法。该算法对回波包络和相位进行分开补偿,利用惯导数据把带有运动误差的回波包络拉直,再利用相位梯度自聚焦算法对回波进行相位误差估计并补偿。针对实时成像的时间少、运算量大、运算资源受限等特点,该算法取消了距离徙动校正的步骤,将运动误差矢量在斜距平面投影并完成包络校正和相位误差估计。该方法运算量小,同时能满足分辨率要求。仿真结果表明:该方法能够得到质量较高的SAR图像。     

插入式机翼下壁板对接附加弯矩研究

插入式机翼下壁板对接具有双剪传力稳定、疲劳性能好的优点，但其结构中心线在对接区变化明显，会带来附加弯矩。为尽量减小对接区的附加弯矩，提出了在建立飞机骨架模型时即优化中央翼下翼面外形面相对外翼下翼面的位置方法。基于插入式机翼下壁板对接结构的特点，阐述了对接结构偏心的来源和附加弯矩的形成；针对某A型飞机的对接结构计算了偏心值，并利用力法对附加弯矩在对接区的分布进行了计算分析。以某A型飞机的对接结构为基础，建立了4组插入式下壁板对接结构的模型，每组模型的中央翼下翼面位置相对外翼的不同；分别用力法和有限元法对附加弯矩进行了计算。结果表明：可以通过优化中央翼下翼面外形面的相对位置达到减小对接区附加弯矩的目的。描述了另外两种下壁板对接形式的附加弯矩情况，并和插入式的进行了简单比较。最后，总结了为减小区域附加弯矩及其不利影响在对接结构设计上需要注意的点。     

航天器AIT中心典型霉菌形态及其消杀效果研究

航天器总装厂房是航天器携带微生物的重要环境来源之一，厂房内的微生物检测与鉴定及其杀菌方法研究对于航天器的微生物安全与防控技术研究具有重要意义。本文报道了航天器AIT中心分离的青霉属、曲霉属和枝孢霉属等8个种属的典型霉菌菌落和孢子形态，为航天器霉菌鉴定和菌种库的构建提供了参考；同时研究了消毒剂、UVC辐照和热处理对这些霉菌的消杀效果，以期为航天器的霉菌防控技术研究提供科学依据。研究结果表明不同种属霉菌对3种消杀方法的敏感性具有较大的差异性。结合我国不同地区AIT中心霉菌种属的多样性，在进行我国AIT中心霉菌的消杀工作时应有针对性地科学选择不同消杀方法或综合应用多种消杀方法。     

Rotating machinery fault diagnosis based on convolutional neural network and infrared thermal imaging

Rotating machinery is widely applied in industrial applications. Fault diagnosis of rotating machinery is vital in manufacturing system, which can prevent catastrophic failure and reduce financial losses. Recently, Deep Learning (DL)-based fault diagnosis method becomes a hot topic. Convolutional Neural Network (CNN) is an effective DL method to extract the features of raw data automatically. This paper develops a fault diagnosis method using CNN for InfRared Thermal (IRT) image. First, IRT technique is utilized to capture the IRT images of rotating machinery. Second, the CNN is applied to extract fault features from the IRT images. In the end, the obtained features are fed into the Softmax Regression (SR) classifier for fault pattern identification. The effectiveness of the proposed method is validated using two different experimental data. Results show that the proposed method has a superior performance in identification various faults on rotor and bearings comparing with other deep learning models and traditional vibration-based method.     

Experimental study on plasma jet deflection and energy extraction with MHD control

This paper presents an integrated research scheme for vector deflection and energy extraction in a gas plasma jet under Magneto-Hydrodynamic (MHD) control. A MHD-controlled thrust-vector test rig was used to conduct the experimental research. A gas plasma was obtained by injecting ionization seeds of Cs₂CO₃ into the combustion chamber via artificially forced ionization. The effects of the gas temperature and ionization seed mass fraction on the plasma jet deflection and energy extraction were experimentally verified under an applied magnetic field. The experimental results were analyzed theoretically. The results showed that the deflection amplitude of the gas plasma jet and the extracted voltage signal intensity increased with increasing gas temperature and the ionization seed mass fraction. The extracted dynamic voltage signals proved that the ionization seeds of Cs₂CO₃ induced gas ionization at 1173 K. The experiment verified that it is feasible to simultaneously achieve jet deflection and extract energy under the action of an external magnetic field.     

基于纹理边界检测的航天器椭圆特征提取方法

为确定失效航天器等非合作目标的相对位姿，提出一种通过纹理边界检测的椭圆特征提取方法。该方法假设椭圆特征是航天器表面两种不同纹理的边界，利用上一时刻相对位姿信息，将对接环离散几何模型投影到像平面，并沿各离散点的法向方向通过概率方法检测纹理边界点。利用随机抽样一致(RANSAC)方法剔除边界点中的粗大误差，进而拟合出椭圆参数。纹理特征对光照变化具有鲁棒性，因此该方法能够在变光照、星体表面反光不均匀等复杂情况下快速准确地提取图像中的椭圆特征。本文以对接环图像特征提取为例进行仿真校验，分析了算法参数和噪声对提取椭圆精度和时间的影响。利用真实图像与基于梯度边缘的椭圆提取方法进行对比，结果表明，所提出的算法具有较高的精度和速度。     

基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法

为了解决目标识别、隐身目标设计等研究领域对雷达图像需求日益增加的问题,提出了一种基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法。该方法利用射线追踪计算每一个射线管的散射电场及其在雷达成像平面的投影坐标,通过将所有射线管的贡献在像域进行累加得到1幅二维雷达图像。通过对不同路径射线的聚类,可实现对散射贡献的分离,从而建立目标部件与强散射源的对应关系,并对复杂目标雷达图像进行解释。给出了Slicy目标的快速雷达图像仿真与算例分析,分析结果表明:基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法可对复杂雷达图像进行有效预测,并能对强散射源进行成因分析。     

一种虹膜特征提取与匹配方法

人眼虹膜尺寸很小，并且容易受到干扰，如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配，将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法，在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板，在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本，并根据风险预测自适应地确定分类阈值，然后进行特征匹配与虹膜分类，从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。     

嫦娥四号动力下降段图像可视化传输方案

针对嫦娥四号降落相机在动力下降段的图像可视化传输需求和深空通信下行数传信道带宽受限的矛盾，文章提出了一种动力下降段速率自适应的可视化图像传输方案，对如何保证降落相机图像下传的实时性、完整性、速率自适应性等关键问题进行了讨论，并对方案中涉及的抽帧回放算法、帧格式识别方法、合路调度算法等关键技术进行了详细说明。同时，文中给出了该方案在嫦娥四号在轨的验证情况，结果表明，在数传通信速率受限的情况下该方案实现了降落相机图像的存储管理和可视化下传，具有实时性高、速率自适应、图像下传完整等特点，可以为其他航天器数据管理系统设计提供参考。     

基于表观细粒度辨别网络的近海船舶目标检测方法

近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络（CNN）和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN（更快的基于区域的卷积神经网络）的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。