高精度光纤光栅波长测试系统研究CSCD

为了准确测量光纤光栅（FBG）的中心波长,设计了一种高精度光纤光栅波长测试系统,主要由可调谐激光器和光功率计组成,采用波长扫描的方法进行测试。利用可调谐激光器输出光波长精度和信噪比高的特点,通过在光功率计的全量程范围进行波长扫描,得到高精度、大动态范围的光纤光栅反射光谱曲线,然后应用四次多项式拟合来计算中心波长。测试结果表明,系统在（1520 - 1590）nm 波长范围内,测量重复性优于0.5pm,测量不确定度为2pm（k=2）,可以满足传感用光纤光栅的测试需要。     

一种过载控制辅助实现快速估算滚转角的方法

针对基于GPS/INS组合导航系统的制导炮弹发射空中加电后,滚转角求取过程中受外界环境及风场等因素影响较大的问题,提出一种利用GPS定速信息和惯性测量组件(IMU)的输出信息快速求取滚转角的方法。推导了算法,分析了影响滚转角计算精度的噪声因素,借助过载控制策略有效提高滚转角计算过程中的信噪比和算法的适应性。仿真验证该方法在各项随机风和常值风的影响下误差均小于4°。计算误差不随时间累积,实现简单可靠,环境适应性和工程应用性更强,能够满足空中对准精度要求。     

HEVC对偶编码单元划分优化算法

为了解决视频数据量日益增长与用户享受高质量视频体验需求之间的矛盾,HEVC在H.264/AVC标准的基础上通过引入新型的编码结构和算法进一步将编码效率提升了50%,但是也极大地提升了编码复杂度。基于此,提出对偶编码单元(CU)划分网络DualNet,来降低HEVC中帧内编码复杂度。该网络由预测网络和目标网络2个部分组成,其中,预测网络通过分析图像统计特征实现编码单元划分决策,从而跳过四叉树的遍历搜索,提高编码单元划分决策的时间效率;目标网络基于率失真代价评价和优化决策模型提升编码单元划分性能,实现模型互补和最优率失真估计。实验结果表明:与HEVC标准对比,所提算法在实现相近的压缩效果的前提下能够节省64.06%的编码时间。      

两个椭圆涡环的相互作用

本文从不可压缩的Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程出发，采用标准伪谱法直接数值模拟了周期性立方体内两个共轴椭圆形涡环的相互作用，雷诺数Ｒｅ／１０００，计算表明：涡环经 开跨接由上下对峙变成了前后对峙。我们发现在断开跨接的同时，高波数谱分量急产大，这表明流体内部有小尺度的结构产生，由此说明断开跨接与湍流的产生有一定联系。     

基于光外差的光电探测器绝对频响测试技术研究

本文介绍了一种基于光外差的光电探测器绝对频响测试方法,通过对绝对频响的数学理论推导,得出光电探测器频响参数的计算公式;设计并研制了一套光外差测试系统,实现波长在1550nm对响应带宽高达67GHz的光电探测器频响测试;通过与高精度光波元件分析仪比对测试,验证了系统的准确性和可靠性,系统最大偏差不大于0.8dB,测量重复...     

环境温度对汽油缸内直喷汽车排放的影响

选取2辆典型汽油缸内直喷汽车(GDIV)，在环境舱内进行了不同环境温度下，车辆冷启动和热启动后按照全球轻型车统一测试循环(WLTC)运行时的排气污染物试验，测量并分析了GDIV排气中的气态污染物和颗粒物，旨在为GDIV排放系统设计、控制策略制定以及评价汽车排放对环境影响的相关研究提供理论依据。研究结果表明:环境温度对GDIV试验车辆冷启动和热启动的颗粒物数量(PN)和颗粒物质量(PM)排放因子影响显著。环境温度低于14℃，冷启动工况下行驶时PN排放难以满足国Ⅵ排放标准限值，总碳氢化合物(THC)和CO的排放因子受温度的影响显著，热启动时影响不明显。无论是热启动还是冷启动工况，当温度从-7℃逐步上升到40℃时，试验车辆的CO₂排放因子呈现先减少后增加的变化规律，2辆车在热启动时的CO₂排放因子比冷启动时平均降低4%和7%。冷启动和热启动时，氮氧化物(NO_x)排放因子受温度的影响均没有明显的规律。      

基于励磁电流前馈调节的航空直流发电系统建模分析

 高压直流(HVDC)发电系统因为其效率高、质量轻以及可靠性高等诸多优点成为航空供电系统的首选,其系统输出端存在着用于滤波的大电容,这使得采用传统PI调节方案的调压器不能满足系统的动态性能要求。因此,提出了采用励磁电流前馈(ECF)的调压器技术。对该技术进行了详细的理论分析,分别建立了有励磁电流前馈环和无励磁电流前馈环的发电系统的数学模型。比较2个系统的性能,发现有励磁电流前馈环的发电系统截止频率得到了较大的提高。实验表明,在突加负载和突卸负载2种情况下,加入励磁电流前馈环控制,系统能够迅速响应,保持稳定并且超调量小,动态性能得到了明显提高。该方法可推广到不同类型的航空发电系统的调压控制中。     

基于极限学习机的黑障区智能导航算法

在黑障区飞行阶段中,惯性导航系统会因缺少辅助导航系统而持续累积误差,导致飞行器导航系统可靠性下降。针对这一问题,提出了一种新的基于极限学习机的黑障区智能导航算法,通过极限学习机(ELM)对GPS正常工作的导航信息进行学习。在黑障区,利用学习得到的模型对惯性导航系统进行误差补偿,较好地修正了当GPS失锁时惯性导航系统的误差,避免了因误差累积而导致的导航信息发散。仿真结果表明,该算法能够保证在GPS失锁的黑障区中导航系统输出的信息有较好的可靠性和精度,能够为接下来的姿态调整和着陆准备提供良好的基础。     

基于SAR图像匹配结果可信度评价的INS/SAR自适应Kalman滤波算法

在惯性导航系统（INS）/合成孔径雷达（SAR）组合导航系统中，SAR图像易受斑点噪声的影响，图像匹配的精度对整个导航系统精度的影响十分明显，能够准确地分析SAR图像匹配过程中的误差特性，利用有效的图像匹配信息辅助INS进行组合定位尤为重要。针对上述问题，在加权Hausdorff距离匹配算法的基础上，对影响SAR图像匹配精度的因素进行了分析，提出了一种基于模糊推理的匹配结果可信度评价准则，经过可信度筛选，将有效的匹配信息与INS进行组合；对合理范围内的匹配误差变化引起量测噪声统计特性发生变化，进而导致Kalman滤波精度下降的问题，研究采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法对量测噪声方差阵进行动态调整，使其更加接近系统的当前状态。搭建仿真验证平台对所提算法进行了验证，结果表明，该算法能够在合理的匹配误差范围内，有效地筛选出可信的图像匹配结果，相比常规Kalman滤波算法，显著地提升了INS/SAR组合导航系统水平方向的定位精度。     

面向鱼眼图像的人群密度估计

针对传统人群密度估计方法在鱼眼图像畸变下不适用的问题，提出了一个面向鱼眼图像的人群密度估计方法，实现了在鱼眼镜头场景下对人流量的监控。在模型结构方面，引入了可变形卷积，提高了模型对鱼眼畸变的适应能力。在生成目标数据方面，利用鱼眼图像的畸变特点，基于高斯变换，对人群标注转换的密度图进行符合鱼眼畸变的分布匹配。在训练方面，对损失函数的计算进行了优化，避免了模型在训练中陷入局部最优解的问题。由于鱼眼人群计数的数据集比较匮乏，采集并标注了相应的数据集。通过主客观实验与经典方法进行了对比，所提方法在测试集中的平均绝对误差达3.78，低于对比方法，证明了面向鱼眼图像的人群密度估计方法的优越性。