基于微振动隔离技术的平台载荷一体化设计

针对大口径高分辨率相机对卫星平台结构、安装包络、振动环境等方面的要求,提出了一种基于微振动隔离技术的平台载荷一体化设计与分析方法。通过在卫星平台与载荷安装基板之间的一体化结构中增加柔性连接单元,利用系统刚度和能量耦合的原理对一体化结构平台的系统性能进行设计和仿真分析,并在此基础上,开展了平台载荷一体化结构地面模拟试验研究。结果表明：文章提出的基于微振动隔离技术的平台载荷一体化设计在满足载荷安装要求的同时,还能够将卫星平台传递至载荷基板的振动响应衰减80%以上,从而有效地确保载荷的主要性能。     

基于多组合窗函数的NLFM信号匹配滤波器设计

文章研究了在相位逗留原理的基础上采用由多种窗函数线性组合得到的组合窗设计NLFM信号的波形与脉冲压缩滤波器,重点分析了组合窗函数的组合参数及窗函数数量对NLFM信号脉冲压缩结果的影响。仿真结果表明,在一定条件下对基于三种窗函数线性组合的组合窗设计的NLFM信号进行谱修正滤波后,主副瓣比（RMS）可提高4．6～8．9dB,而主瓣展宽和主瓣损失变化较小。     

商业化微小卫星产业发展趋势及思考

随着新型小卫星技术的成熟,从空间轨道获取新数据的前景吸引越来越多的公司投身微小卫星领域,巨大的市场潜力和利润增长空间也招揽了巨额的投资,使微小卫星产业正呈现一种前所未有的繁荣景象。互联网思维、大数据的引入,使该领域形成了一种全新的商业形态,激发了一场卫星应用和运营模式的革命,加速了微小卫星产业的发展和市场的活跃度。但由于供应链、产业链正处在不断发展和完善中,因而还存在很多的可能性和不确定性。     

基于混合神经网络的无线电信号自动调制识别

随着无线电信号数据海量增加，复杂电磁环境下面临着未知威胁和目标侦察识别复杂度高的问题，本文针对未知无线电信号的特征提取任务，设计了一种混合神经网络以提高目标无线电信号的识别能力。先通过胶囊神经网络对未知信号的空间信息进行提取，再进一步运用门控循环单元提取信号在时间上的特征信息。设计混合网络模型将信号的时间和空间特征相结合，提高对目标信号的分类精度。通过RML2016.04C调制信号数据集，验证了混合神经网络的识别性能。结果表明:当信噪比为6 dB时，混合网络模型对多种不同调制信号的分类精度大于95%。因此，本文所设计的混合神经网络能够有效对不同调制信号进行准确分类。