正弦压力信号幅值测量无差算法研究

正弦压力校准常用比较法，通过比较标准压力传感器与被校压力传感器在同一正弦压力源中的响应完成被校传感器的幅值校准。对正弦压力信号幅值的测量算法进行了研究，提出了一种控制采样频率为标准激励信号频率整数倍的算法，可实现幅值的无差运算，理论推导和仿真实验表明，该算法能有效提高单频校准的准确度。     

高速高精度光学模数转换技术研究进展

模数转换器（Analog to digital converter，ADC）是将自然界中各种模拟信号转换为数字信号的桥梁，其性能优劣直接决定了后续数字信号处理的能力。随着电子信息技术的发展和数字化的推广，主流半导体材料电子ADC受到载流子迁移率的限制，难以满足宽带信号高速、高精度模数转换的需求。光子技术天然具备超高速、大带宽等优良特性，利用光子学手段来提升电子ADC性能是目前突破电子瓶颈最具潜力的技术方案之一。文章介绍了光学ADC的基本原理和实现方案，并重点分析了最近十年来光学时间拉伸ADC和光采样ADC的国内外研究进展以及各自的技术特点，此外还概述了光量化技术的应用前景，展望了未来光学ADC及其关键技术的发展趋势。     

一种新型的低噪声硅微机械陀螺电容读出电路

陀螺系统的微机械敏感结构部分的性能提升受到成本、工艺的限制，有较高难度，故提升接口电路的各项性能成为提升整个系统性能的关键。因此，电容读出电路作为微机械陀螺系统中非常重要的组成部分，该电路性能的优劣直接决定着陀螺的测量精度。为实现硅微陀螺高精度检测，设计了一款低噪声的电容读出电路。在陀螺与读出电路之间设计斩波开关，基于斩波技术进行低噪声设计，采用相关双采样技术用来降低关键的第一级放大电路的低频闪烁噪声和开关噪声。采用了一种简化的陀螺测试模型，用于读出电路的独立测试。读出电路在0.18μm CMOS工艺下设计流片，测试结果表明，该电容读出电路输出噪声为-122.8dBV/Hz1/2，可实现0.06aF/Hz1/2的电容分辨率。     

月球表层采样样品智能确认方法

表层采样是月球采样探测的重要方式，样品智能确认有助于提升工作效率与复杂问题处理能力。结合月球表层采样铲挖工作过程，分析了铲挖过程中臂载相机图像的特点，模仿有人参与识别过程，提出了层次解耦的月球样品智能识别流程，利用深度学习方法构建了一类深度卷积识别网络，完整地描述了图像、特征、标记在网络中的正反传递关系，并在月球表层采样地面试验中进行了验证，结果表明该方法对不同光照、不同背景、不同过程、不同形态的样品，具有较好的泛化识别能力，误识别率优于8.1%，平均单幅识别时间约0.7 s。     

基于卷积稀疏表示的图像融合方法

图像融合是图像处理领域中比较重要的一门技术,传统的图像融合方法会降低图像融合质量。针对稀疏表示在图像融合中存在一定的缺陷,提出了一种基于卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,对高频子带系数进行合理有效处理,利用相似度分析和视觉显著性进行融合。然后,将低频子带系数整体融合改进为使用Butworth低通滤波对低频子带进行分解,得到低频近似子带和强边缘子带。最后,再用改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)对强边缘子带进行融合。实验结果表明,与其它传统的图像融合方法相比,信息熵(Information Entropy,IE)提高了将近3%,标准差(Standard Deviation,SD)提高了将近9%,空间频率(Space Frequency,SF)提升了将近30%,互信息(Mutual Information,MI)提升了将近25%。同时,时间效率也有了一定程度地提升。     

基于欠采样的零阶优化算法

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。     

有压槽道流中图像处理参数对推移质运动测量结果的影响

推移质运动具有间歇性和波动性，在应用高速摄影方法进行测量时，有关参数会直接影响测量结果。在封闭槽道中进行了试验研究，定量分析了样本容量、采样历时、采样区域及相邻2帧图片之间的时间间隔（采样间隔）等参数对推移质运动测量值的影响，包括运动比例、运动速度以及单宽输沙率。结果表明，参数选择对测量结果影响很大，需要根据实验条件合理选取参数:在本研究的实验条件下，当样本容量不小于5000、采样历时不小于100s及采样面积不小于400倍粒径的平方时，统计平均结果才能收敛；同时，随采样间隔的增大，运动速度与单宽输沙率减小，而运动比例增大。研究结果可供图像处理法观测推移质运动参考。     

基于稀疏自动编码器的发动机机载模型建模方法研究

为解决分段线性化机载模型精度不足的问题,提出并设计了基于稀疏自动编码器的大包线、具有10输入11输出的发动机机载自适应模型,该模型由稳态、动态两部分组合而成。首先基于一种新的相似准则进行建模所需样本数据的压缩,在保留主要信息的同时,大大降低了数据量及采样时间。用BP算法对简化后的样本数据进行了机载模型稳态部分的建模。针对机载模型动态部分所需样本数据量巨大、BP算法难以训练的问题,建立了基于稀疏自动编码器的动态机载模型。引入准稳态判断逻辑,在动态过程使用稀疏自动编码器的动态机载模型,在稳态过程使用基于BP算法的稳态机载模型。仿真结果表明,所建立的发动机机载模型具有优良的动稳态精度,且实时性好、存储量小,其中动态精度小于1%,稳态精度小于0.6%,一次模型计算时间不大于1ms,模型存储量不大于100kB。     

采用视觉伺服的月球样品容器夹持控制方法

嫦娥五号探测器月面采样封装任务需利用采样机械臂及其末端执行机构夹持样品容器,为克服非结构化月面环境对机械臂控制造成的不可知影响,确保精确夹持样品容器,提出并设计了一种视觉伺服样品容器夹持的控制方法和系统。系统通过固定安装相机和"眼在手"相机协同获取机械臂末端执行机构以及样品容器特征,采用扩展卡尔曼滤波算法对机械臂末端执行机构位姿的控制参数进行估计,消除控制位姿的轨迹抖动,实现了对样品容器的精确夹持。最后,通过分析在轨月球样品容器被夹持过程的数据和图像,验证了该视觉伺服控制方法和系统设计正确有效。