军航无人机与民航航班侧向碰撞风险评估

近年来无人机(UAV)已经成为新型作战力量。为解决军航UAV与民航航班之间的飞行冲突，确保飞行安全，对经典EVENT模型进行改进，提出适用于UAV的碰撞风险模型。着重研究了导航方式、人为因素、高空风对于UAV飞行的影响，并构建了相应的位置偏差模型。首先，利用蒙特卡罗法求解军航UAV与民航航班之间侧向间隔丢失的频率；其次，利用MATLAB进行算例仿真，验证模型的有效性，并得出了侧向碰撞概率随参数变化的关系；最后，通过计算不同安全间隔下的碰撞风险，对空域使用提出建议。      

基于鸽群优化算法的实时避障算法

为保证机器人能安全无碰撞地抵达目标位置，提出一种在改进版圆形扩张（CSE+）法中融合鸽群优化算法的实时避障算法。所提算法引入对障碍物密集程度的判断机制，在障碍分布密集时选择最安全的路径，在障碍物分布稀松的环境中，利用鸽群优化算法在安全范围内寻找下一目标最优位置。此外，还引入了搜索树，可实现死角的检测与避免。仿真结果显示:所提避障算法能提高路径规划的性能，在障碍物分布稀松时效果更加明显，且可实现死角检测并能通过狭长通道。      

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.     

机载托架自动校准系统的设计与实现

为了解决机载托架传统校准方法精度低、耗时、费力等问题,设计了一种高精度、高效率并且操作简单的成品托架自动校准系统。该系统运用调平精度较高的"循环多次"最高点不动调平方法,建立高精度机载托架校准的静力学数学模型,运用VC与Matlab的COM接口编程技术开发机载托架自动校准系统,并建立良好的人机交互界面。试验结果表明,利用该方法对机载托架进行校准,无论是校准精度还是校准效率都较传统方法有很大提高。     

GEO-UAV空天双基SAR二维分辨能力分析

收发平台分置于地球同步轨道（GEO）和无人机（UAV）的GEO-UAV空天双基合成孔径雷达（SAR）系统能够实现对重点观测区域高精度、高时相的观测，二维分辨能力为其重要的系统指标。针对GEO-UAV空天双基SAR的二维分辨能力进行了分析:首先，基于梯度法给出了空天双基SAR矢量化的二维分辨率的计算方法；其次，基于GEO-UAV空天双基SAR的构型计算了其距离分辨率、方位分辨率以及二维分辨矢量夹角；最后，基于系统的二维分辨能力提出了GEO-UAV空天双基SAR的构型设计准则，通过点目标仿真对该准则的有效性进行了验证。所提设计准则能够为GEO-UAV空天双基SAR的系统设计提供有力支撑。      

叶片式预旋喷嘴出口流场实验研究

叶片式预旋喷嘴具有尺寸小,落后角大的特点。为了详细研究小尺寸预旋喷嘴的预旋性能,采用五孔探针对叶片式预旋喷嘴的出口流场进行了实验研究。测量了Ma=0.2,0.3时喷嘴出口的压力分布、速度分布和出口气流角度分布,实验获得了喷嘴的落后角和预旋效率,并进行了与实验工况相同的数值计算。通过实验获得的总压云图以及速度云图,可以发现叶片式预旋喷嘴的端壁二次流损失、尾迹损失严重,有明显的边界层分离现象。Ma=0.2时,喷嘴Re数为5.76×104,落后角2.84°,实验测得的预旋效率为0.73;Ma=0.3时,喷嘴Re数为1.06×105,预旋效率提高至0.77。实验模型端壁的影响使预旋效率实验结果偏低6.5%左右。数值结果与实验测得各参数符合较好:数值结果与测得的喷嘴出口截面平均总压、静压偏差在1%以内;出气速度、周向速度以及出气角度与实验结果偏差在4%以内。数值计算表明,叶片式预旋喷嘴的预旋效率基本不受压比影响,随Re数增大先增大后基本不变,最后基本稳定在0.85。     

某机载探测系统自主回收技术的实现

针对某机载探测系统探头回收自动化程度低的问题，提出了在无需操作员干预情况下实现探头自主回收的技术方法。采用了先进的控制算法，将缆位角与探头、缆长进行结合并引入了绞车控制系统，使绞车对探头的回收速度及缆长可进行实时调整，并给出了3种不同缆位角摆动条件下缆长与探头回收速度的控制曲线关系。研发了自主回收装置，设计了能够实现自主回收功能的探头回收机构。实验验证表明：在无需人为干预的条件下，在缆位控制系统及自主回收机构的配合下，系统实现了对探头快速、安全的回收。     

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

中继卫星在轨自动跟踪精度测试方法研究

针对中继卫星在轨自动跟踪精度测试基准值建立和有效数据获取的难题,根据在天线电轴跟踪零点附近角误差电压灵敏度正比于波束指向角误差灵敏度的特性,提出了采用角误差电压灵敏度作为基准值,天线稳定跟踪目标时的方位角误差电压和俯仰角误差电压作为测试数据,通过数据处理得出在轨自动跟踪误差,然后与差波束零点(天线电轴)与和波束接收信号最大值轴之差相加,得出在轨自动跟踪精度的测试方法。并制定测试方案和测试流程,在轨进行了实施。与地面测试结果进行比较,数据相近,验证了测试方法的可行性和有效性。采用该方法测试难度小,便于实施,测试结果不受天线安装误差、卫星姿态变化等因素的影响,解决了中继卫星在轨自动跟踪精度测试的难题。