基于DOA聚类算法的ARM抗有源诱偏技术研究

有源诱偏技术是雷达对抗反辐射导弹的一种重要手段,可以大大降低反辐射导弹的作战效能。为提高对敌目标的精确打击能力,在分析闪烁诱饵诱偏原理的基础上,针对有源诱偏干扰下被动雷达测角精度与稳定度不高的问题,通过对有源诱偏信号的时域特征进行分析,提出一种基于脉冲前沿检测的DOA聚类分选算法,找出前沿超前的辐射源信号,实现了高性能抗有源诱偏干扰和高精度抗干扰测向。仿真结果表明,该技术可以有效对抗四点源有源诱偏干扰。     

一种基于深度学习的电磁信息泄漏检测方法

电子信息设备工作时无意发射的电磁波中包含有用信息，会导致电磁信息泄漏，从而威胁设备的信息安全。现有的电磁信息泄漏检测方法，在复杂现场环境下，难以从具有不确定性的电磁泄漏信号中提取有用信息。面向电磁信息安全问题，开展了电磁信息泄漏检测研究，提出了一种基于深度学习的检测方法。设计了一个适用于电磁泄漏信号的一维卷积神经网络，并结合改进的梯度加权类激活映射方法，在未知电磁信息泄漏特征的前提下，通过深度学习实现电磁信息泄漏特征的智能标定和自动提取，从而解决了现场环境下电磁信息泄漏检测难以提取有用信息的问题。分别通过实测和仿真对比实验，验证了所提方法的有效性。      

基于COSMIC掩星精密定轨数据的等离子体层电子含量研究

等离子体层是日地环境重要的组成部分.本文利用COSMIC掩星精密定轨数据经处理后得到的podTec文件获取等离子体层电子含量（PEC）对等离子体层进行研究.将podTec数据进行处理后获得的PEC（pod-PEC）和IRI-Plas经验模型提供的PEC （IRI-PEC）进行对比，发现pod-PEC与IRI-PEC符合得较好.在低（0°—20°）、中（20°—50°）、高（50°—90°）修正地磁纬度带下，分析了COSMIC在太阳活动极大年（2014年）3，6，9和12月的pod-PEC，得到如下结论:PEC随着纬度升高而逐渐减少，且3，9月PEC在中低纬关于磁赤道的南北对称性较好，6月北半球各纬度带的PEC明显高于南半球同一纬度带的值，而12月情况则完全相反，南半球中纬的PEC甚至会等于北半球低纬的PEC值；PEC在白天高而晚上低，高纬地区的PEC昼夜变化不明显；PEC具有明显的季节性.对于北半球，一年中PEC最大值出现在春季，冬秋季次之，夏季最低，具有明显的年度异常现象.      

一种基于OPTICS聚类的仅测角导航目标检测算法

仅测角自主导航方法具有设备简单、复杂度低，功耗低的优点，在空间任务中具有广泛的应用前景.针对中远距离下空间目标特征少的特点，提出了一种利用基于OPTICS聚类算法的空间目标检测方法，可用于仅测角导航过程中的目标检测.对原始星图进行预处理提取星点及目标点，并结合星图识别的结果选择部分帧，使用经过改进的OPTICS聚类方法获得目标运动轨迹.最后，使用本文中的算法对软件仿真出的含有目标的高精度星图进行处理验证了算法的可行性.在卫星相对于空间目标抵近过程中，目标检测的水平误差及垂直误差小于0.15°的帧数分别占到了85.4%以及99.6%.相比AVANTI实验中的目标检测方法，减少了在轨任务中相关参数的调节，进一步提升了算法的自主性.     

电缆偶发故障检测技术分析

电缆偶发故障一直是航空界的一大挑战,检测偶发故障的常用工具是万用表。本文针对常用的电缆偶发故障检测技术进行分析,通过实验验证出万用表的弊端,并指出正确的检测方法,为排故人员提供参考。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

基于梯度提升决策树的量子科学实验卫星光学实验预测

量子科学实验卫星在轨运行期间完成4种光学实验，地面监测人员通过遥测参数阈值判断卫星是否进行光学实验、实验类型及实验结果.这种方法需要预先设定大量阈值，并且这些阈值需要根据在轨卫星重新设定，可扩展性较差.针对以上问题，提出一种基于机器学习的光学实验判别方法，将量子科学实验卫星的光学实验监测任务抽象为机器学习中的多元分类问题，构建分类模型，利用量子科学实验卫星的真实历史遥测数据对模型进行训练，并通过真实实验计划对训练得到的模型进行验证.实验结果表明，本文提出的方法在没有专家先验知识的前提下，判别准确率达到99%，可用于量子科学实验卫星光学实验的实时监测任务.提出的基于机器学习的判别方法具有较强的可扩展性，可应用于卫星在轨运行的其他监测任务.      

基于工厂模式的OSLC数据集成接口设计与实现

复杂软件系统往往由不同地域的研发团队采用不同的开发工具来协同完成，研发过程中存在数据难以集成的问题.基于开放式生命周期协作服务(OSLC)规范来设计软件协同开发数据接口，有利于提高软件协同开发的效率.首次结合工厂模式和OSLC规范设计并实现数据集成接口，将不同工具的数据集成抽象成统一的公共接口，从而采用统一的数据接口和规范实现不同工具的数据集成，有利于优化软件系统体系结构.以符合OSLC规范的Bugzilla缺陷管理系统和Jenkins持续集成工具的集成为例，以面向航天软件系统研发的SunwiseAEM一体化研发管理平台为载体，基于工厂模式设计并实现了符合OSLC规范的数据集成系统，实现了不同工具间的数据集成，提供了一种通用的、可扩展的数据集成方式.     

基于相对最值点的最小二乘直线检测方法

为了解决传统目标检测中遇到的检测速度慢、精度低等问题，本文提出一种新的图像特征——相对最值点，并依据相对最值点提出一种新的最小二乘直线检测的方法。该方法首先搜索Canny边缘的闭合包络，并寻找闭合包络的相对最值点。包络上相邻相对最值点之间长度满足阈值要求的即为疑似直线的两端点，进而利用最小二乘拟合方法获得该疑似直线的拟合方差，最后利用拟合方差与拟合直线长度之比作为直线判定的标准用来检测出图像中的直线。实验表明，本方法与传统方法如PPHT直线检测、LSD直线检测方法等相比，检测直线的精度更高，检测速度更快。     

某型装备能源电池异常爆破故障分析

对一起因电池设计缺陷引发装备战训失利的故障进行分析,重点对电池工作机理和设计缺陷展开解析,明确故障定位,并对国内外装备弹上不同体系电池的优缺点进行比较,旨在为产品维护保障、国产化科研等工作提供参考。