雷达监视下程序管制短期冲突告警算法研究

本文研究了一种基于航空器飞行轨迹线性外推冲突预测的短期冲突告警（STCA）算法,并给出算法的具体实现方案。仿真实验结果证明了算法的有效性,适用于雷达监视下的程序管制间隔标准和管制体制。     

通用航空服务站功能与组成研究

通用航空服务站是用来为在通用航空中执行飞行任务的各类通用航空活动提供必要的飞行计划服务、航空气象服务、航空情报服务、飞行情报服务、监视告警服务和应急救援等其他相关支持的空中交通服务系统。本文在分析国外航空服务站功能与体系的基础上,结合我国国情和通用航空发展情况,论述了适合我国的通用航空服务站的功能与结构组成,对于我国低空空域的发展具有一定的借鉴意义。     

基于TMS320LF2812和SED135LCD控制器液晶显示的设计

本文以由SED1335驱动的点阵液晶显示模块为例，提出了一种基于TMS320LF2812DSP控制的图文显示的实用设计方案，包括硬件部分和软件部分的设计，同时论述了在存储器资源配置的基础上充分利用TMS320LF2812内部存储器进行片上大容量图文字库设计的方法。     

基于联合隐马尔科夫模型的SAR图像去噪方法

提出一种联合隐马尔科夫模型的SAR图像去噪方法。基于贝叶斯准则估计隐马尔科夫树状模型的参数集合,得到各小波系数的期望值和收缩系数;引入二阶马尔科夫随机场模型去除小波系数尺度内的相关性,根据每个小波系数邻域内所有小波系数的隐状态和收缩系数,计算得到新的收缩系数,并对各小波子带的小波系数进行收缩,从而有效复原无噪声图像。实验表明,方法具有很强的噪声抑制能力,相对隐马尔科夫模型大幅提高了等效视数,且较好地保持了边缘。     

近地小行星采矿与防御计划发展现状

近地小行星交会、绕飞、着陆与采样返回技术经过数10年的发展日趋成熟。美国的OSIRIS-Rex对C类小行星进行特征分析与采样,日本宇宙航空研究开发机构的“隼鸟-2号”任务目的是小行星深层采样。美国国家航空航天局（NASA）和欧洲空间局（ESA）的小行星探测任务开始转向行星防御领域。NASA的ARM（Asteroid Redirect Mission）计划是开展小行星抓捕与轨道重定向,ESA联合NASA提出了小行星撞击与偏转评估计划,拟对双星系统开展撞击实验,为行星防御提供技术积累。此外,行星资源公司和深空工业公司分别规划了小行星商业采矿的蓝图,并已开展相关的在轨技术验证。对近地小行星的探测历程进行了回顾,重点介绍了OSIRIS-Rex、“隼鸟-2号”、NASA和ESA的行星防御计划及小行星采矿公司的商业采矿战略规划,总结了未来开展行星防御与采矿的关键技术。     

编程实现对网络交换机的监控

文中就网络交换机的特点进行分析，从网络管理人员与程序开发人员的角度，对实现多交换机的集中监控提出了自己的看法，并通过编程的方法实现了监控管理。     

服务“一带一路”沿线国家的卫星综合智能管控系统设想

本文为了统筹管理和协调使用"一带一路"沿线国家的通信、导航、遥感卫星和地面站资源,提高星地资源的综合使用效能,针对沿线国家不同类型用户复杂多样的卫星使用需求,开展了卫星综合智能管控系统的需求分析、设计与仿真评估,重点研究多类型用户需求智能化辅助分析、多星多任务协同规划与调度、星地一体化的效能评估等关键内容。提出了"一带一路"智能化卫星综合调度和管控总体架构设想,设计了与通信卫星、气象/海洋/资源卫星、导航卫星、沿线国家卫星的运行流程及接口关系。通过综合调度沿线国家通导遥卫星,提供覆盖"一带一路"沿线的通信、遥感、导航服务,可以在应急减灾、气象预报、海洋监测等方面提升服务能力,在"一带一路"发展框架下,更好地利用空间资源为沿线国家和地区提供服务。     

基于原子加权稀疏表示的图像融合算法

图像融合一直以来都是图像处理与机器视觉领域中极其重要的研究方向,而稀疏表示(Sparse Representation,SR)是当前应用最为广泛的图像表示理论之一.针对传统的基于稀疏表示的图像融合策略对超完备字典信息利用不足的问题,提出了基于原子加权稀疏表示(Atom?weighted Sparse Representation,AWSR)的图像融合算法.首先,利用超完备字典对源图像进行稀疏域分解,得到稀疏系数向量;然后,基于超完备字典的信息表达特性构造权向量,并对稀疏系数向量进行加权;最后,基于原子加权融合系数,并结合稀疏系数向量及超完备字典完成源图像的融合.基于六种融合图像质量客观评价指标的对比实验证明了本文方法的融合质量优于传统的基于稀疏表示的图像融合算法,验证了该加权策略能够有效提升图像融合系统的抗噪性和鲁棒性.     

图像配准关键技术综述

图像采集设备的快速发展带来了图像种类和数量的迅速增加,图像拼接、融合等视觉系统提高了对图像配准的技术需求。图像配准利用原始图像数据或图像特征信息对输入图像的重叠区域进行变换和对齐,是为后续图像拼接、图像融合等图像处理任务提供操作基准的核心技术,是当前计算机视觉领域的热点研究问题。首先介绍了图像配准技术的主要应用领域及重大发展前景,然后说明了图像配准技术的基本框架和技术难点,详细阐述了基于特征以及基于区域的图像配准技术的实现算法及关键技术,分析了不同配准算法的优缺点及适用性,并对图像配准技术的发展前景进行了讨论和展望。     

基于遗传算法结合支持向量机的Mg/PTFE贫氧推进剂配方优化

针对Mg/PTFE贫氧推进剂配方设计的复杂性,采用支持向量机理论建立了相关预测模型,结合遗传算法对模型结果进行多目标寻优,以此获得最佳的配方,最后对所得的最佳配方进行了实验验证。结果表明Mg/PTFE贫氧推进剂的最佳配方为PTFE/Mg=0.49,酚醛树脂含量为12.50%,镁粉粒度为26.90μm,PTFE粒度为111.33μm。遗传算法结合支持向量机的优化方法,适合于推进剂配方的优化,具有一定的实际应用价值。