基于趋势符号聚合近似的卫星时序数据分类方法

作为在时间序列数据挖掘中广泛使用的主要符号化表示方法，符号聚合近似（SAX）使用段的平均值作为符号表示，由于无法区分具有不同趋势但具有相同平均值符号的不同时间序列，某些情况下可能会导致错误的分类。提出了一种改进的符号表示——趋势符号聚合近似（TrSAX），集成SAX与最小二乘法，用以描述时间序列的均值和斜率，并由此构建出BOTS分类器。此外，对卫星的模拟量遥测时序数据中的角度序列、转速序列、电流序列进行分析，并从UCR公开数据集中筛选出与3种序列类似的3个数据集进行分类实验验证。与应用了SAX和2个改进的SAX、经典的欧氏距离（ED）、动态时间规整（DTW）的1-NN分类方法进行对比，结果表明:提出的BOTS分类方法的分类错误率明显低于其他5种分类方法。      

多飞行器攻击时间一致性协同制导进展综述与展望

攻击时间一致性协同制导是协同制导的一个重要分支。综述了多飞行器攻击时间一致性协同制导的主要研究成果和方法分类。对攻击时间一致性协同制导的战术意义进行了分析;按照目标的运动形式,分为对固定目标的攻击实现一致性协同制导和对运动/机动目标的协同制导2类问题;归纳了国内外对这2类协同制导问题的主要研究成果,从研究方法层面综述各种协同制导方法的优缺点及其适应的问题场景;对攻击时间一致性协同制导方向的相关技术挑战进行了总结,并对未来发展方向进行展望。     

基于时间特性的系统维修性分配改进方法

针对常用的维修性分配方法存在分配给各个产品设计部门的时间并不能完全由各部门控制的不合理现象,以航空装备为研究对象提出了基于时间特性系统维修性分配改进方法.按照将维修时间进行分类分配的思想,提出将装备每个层次产品的维修时间分为共同维修时间和个体维修时间,共同维修时间由系统总体部门或上层产品设计控制,个体维修时间受产品本身或下层单元设计决定.并给出了时间分配模型,对共同维修时间和个体维修时间分别进行分配.最后,结合工程案例利用该方法对维修性指标进行了分配应用,改进方法使得分配到各个产品单元的时间能够真正为各个设计部门所控制,从而真正影响并指导产品的设计,达到维修性分配的目的.     

复杂威胁环境下无人机实时航线规划逻辑架构

面向高对抗、强拒止的战场环境,实时航线规划是确保无人机（UAV）完成作战任务并提高自身生存概率的重要保障。为使无人机在面临不同程度的复杂威胁环境时能够选择合适的实时航线规划模式,提出了一种基于模糊推理机制的无人机实时航线规划逻辑架构。首先,对实时航线规划模式进行分类,从自主性的角度,重新划分人机权限分配等级,建立了实时航线规划模式与人机权限之间的联系;其次,针对典型观察—判断—决策—行动（OODA）循环存在“信任危机”的风险,构建了一种基于可变自主的实时航线规划体系架构,并对其逻辑进行了说明;最后,利用模糊推理机制实现了无人机系统动态人机权限分配,通过评判人机权限分配等级,进而确定实时航线规划模式。仿真结果表明:验证了实时航线规划逻辑架构的合理性和可变自主方法的有效性;经过综合分析,实时航线规划模式决策结果也比较符合实际作战需求;与模糊综合评价法相比,所提方法降低了人的主观性、实用性更强,得出的结果更加令人信服。      

特征点分段提取的时间序列模式匹配方法

常用的时间序列模式匹配方法难以平衡计算复杂度与匹配精度，针对该问题，提出了一种特征点分段提取的时间序列模式匹配方法。提取时间序列每个变量维度上的特征点，降低序列长度；将特征点序列转化为分位点矩阵，利用欧氏距离对分位点矩阵进行相似性度量；在几组时间序列数据集上对所提方法进行分类实验。结果表明：所提方法在降低计算复杂度的同时，获得了较高的匹配精度。     

融合卷积注意力和Transformer架构的行人重识别方法

行人重识别技术是智能安防系统中的重要方法之一,为构建一个适用各种复杂场景的行人重识别模型,基于现有的卷积神经网络和Transformer模型,提出一种融合卷积注意力和Transformer(FCAT)架构的方法,以增强Transformer对局部细节信息的关注。所提方法主要将卷积空间注意力和通道注意力嵌入Transformer架构中,分别加强对图像中重要区域的关注和对重要通道特征的关注,以进一步提高Transformer架构对局部细节特征的提取能力。在3个公开行人重识别数据集上的对比消融实验证明,所提方法在非遮挡数据集上取得了与现有方法相当的结果,在遮挡数据集上的性能得到显著提升。所提方法更加轻量化,在不增加额外计算量和模型参数的情况下,推理速度得到了提升。     

航天嵌入式软件缺陷的分类方法

软件缺陷分类是软件缺陷管理的基础.介绍了软件缺陷的概念,对几种软件缺陷分类方法进行了分析和比较.结合航天嵌入式软件研制流程和缺陷类型分析,提出了一种航天器嵌入式软件缺陷的分类方法,对于缺陷类型和实现与编码错误子类型给出了详细的分类方法.     

基于多种空间信息的高光谱遥感图像分类方法

在高光谱遥感图像分类方法中,空间特征和光谱特征的融合可以有效地改善分类效果。针对单一空间特征的信息表达不充分问题,提出了一种联合多种空间特征的高光谱图像空谱分类方法。利用超像素信息对分类结果进行后处理去掉椒盐噪声,并创造性地将超像素信息应用于分类前处理,提出了一种利用超像素信息对像素点的特征向量进行线性加权融合的方法。试验结果表明,所提方法的性能优于目前的通常方法。     

空间计算机冗余架构可靠性分析比较

采用冗余架构,是改善和提升空间计算机可靠性的一个重要途径。目前在工程中对不同架构可靠性的对比,尤其是相对复杂的架构,多仅限于形式上的粗略分析,缺乏定量比较。对6种典型空间计算机冗余架构(双机冷备、双机热备、TMR、动态重构TMR、2+1三机、四机)分别建立马尔可夫链数学模型,推导出上述各冗余架构可靠度的计算公式,并以一个虚拟的5年期任务为背景,对这些架构的可靠度进行了仿真计算、分析和比较。仿真结果表明:具有冷备资源的冗余方案可获得相对高的系统可靠性;让故障节点具有从故障中恢复正常功能的能力和短的修复时间,能大幅提升系统可靠性。     

军用卫星：大、小谁主导？

正近期,新美国安全中心发布《新兴太空环境下的小卫星》报告,分析了美国军用(含情报界)卫星架构和商用卫星架构的现状与发展趋势,探讨了小卫星对美国军用卫星架构的影响。报告认为,小卫星的发展近期还不足以使大卫星主导的美国军用卫星架构出现重大转向,建议美军和情报界适度加强小卫星能力发展与应用。     

超谱遥感图像降维方法研究现状与分析

随着成像光谱仪的发展 ,超谱遥感图像的研究已进入到一个新的阶段———对获取的超谱数据进行有效处理和利用的阶段。目前的处理方法主要集中在对超谱图像的数值分析处理上 ,比如大气校正、降低数据维数、信息提取、分类与压缩等方面。而超谱图像降维方法的研究是做好后继处理的一个关键步骤 ,降维方式的正确选取与使用 ,对于发展和完善那些针对超谱海量数据和丰富信息特点的算法和软件有极大的好处。文章从波段选择、划分数据源、特征提取和融合等 4个角度对目前超谱图像的各种降维方法进行了综合归纳和分析。力图为超谱图像处理寻找突破点 ,加强此领域的研究力度     

基于“蛾眼”灵感的抗反射微纳结构表面技术

飞蛾眼睛表面所覆盖的纳米级结构对光的吸收作用,启发了人们对亚波长结构与光作用的思考。抗反射技术可减少光能在传播过程中的损失,被广泛应用于光学系统、太阳能电池、光电子设备、显示屏幕、窗口元件等领域。蛾眼抗反射微纳结构表面概念的提出为光学抗反射技术的发展提供了新的思路与契机。简要回顾了蛾眼抗反射微纳结构表面技术的基本概念、技术发展情况,并对各种应用于抗反射微纳结构表面的加工技术进行了总结与归纳,对一些新的技术发展方向进行了讨论。     

二维层状材料过渡金属硫化物

过渡金属硫化物（TMDCs）纳米材料优异的性能有利于它在纳米电子学、光电子学和自旋电子学等领域广泛地应用。主要介绍了TMDCs材料最新的进展,概述了TMDCs的制备方法、性能以及纳米结构形态。纳米TMDCs层状材料边缘态对材料性能会产生重要的影响,着重介绍了低维纳米材料边缘态对性能（化学性能、电子性能和磁性能）的影响以及边缘态最新的研究进展,特别是TMDCs材料边缘态的磁性能为其在磁性和自旋领域潜在性的应用提供了可能,并且引起了广大研究者们的兴趣,从实验和理论2个方面总结了该领域的研究成果,为二维层状TMDCs材料的研究提供了支持。      

Non-linear methods in remotely sensed multispectral data classification

The aim of this research is to develop an effective approach being able to deal with the stochastic nature of remote sensing data. In order to achieve this objective it is necessary to structure the methodological knowledge in the area of data mining and reveal the most suitable methods for the prediction and decision support based on large amounts of multispectral data. The idea is to establish a framework by decomposing the task into functionality objectives and to allow the end-user to experiment with a set of classification methods and select the best methods for specific applications. As a first step, we compare our results from Bayesian classification based on non-parametric probability density estimates of the data to the results obtained from other classification methods. Tree scenarios are considered, making use of a small benchmark dataset, a larger dataset from Corine land cover project for Bulgaria and analyzing different features and feature selection methods. We show that the theoretically optimal Bayesian classification can also achieve optimal classification in practice and provides a realistic interpretation of the world where land cover classes intergrade gradually.     

重油航空活塞发动机燃油喷射技术

燃油喷射技术作为航空活塞发动机的关键技术之一,其结构形式及特性直接影响航空活塞发动机的整机性能,随着通用航空对发动机性能要求的不断提升,燃油喷射技术的发展也在不断延续。综述了当前各种重油航空活塞发动机采用的燃油供给系统,对其适用的经典机型进行了梳理,总结了各种燃油供给系统的优缺点。阐述了研究重油喷射技术采用的前沿理论、仿真计算及试验方法,分析了研究重油雾化过程存在的难点,给出了研究重油喷射技术的相关建议。提出了未来重油航空活塞发动机发展思路和关键技术,重点希望对重油航空活塞发动机的正向研制提供技术指导,推动中国通用航空的可持续发展。     

航天微波部件的无源互调抑制方法研究进展

无源互调(passive intermodulation,PIM)问题广泛存在于大功率微波无源部件及系统中,对卫星及地面通信系统造成严重的干扰.无源互调抑制方法是无源互调基础研究和工程应用中的重点关注领域,是解决无源互调问题的核心关键.在阐述无源互调产生机理的基础上,分别从工艺、结构、电设计及信号处理等多个方面系统地归...     

航天器构型重构技术研究进展与展望

航天器构型重构技术是航天器在轨服务等重大空间任务必须突破的关键技术之一,将对新一代航天器系统的设计与研发产生深远影响。首先,给出了航天器构型重构的内涵及分类;其次基于主结构变构型等多种典型技术,对构型重构技术的研究现状进行了系统的总结和探讨;随后基于标准化模块设计等方法,给出了航天器构型重构技术体系;接着从支持航天器故障排除等方面出发,对构型重构技术的应用前景进行了归纳;最后,总结了构型重构技术的总体研究进展,并对其未来发展进行了展望。     

Assessment of the impact of dimensionality reduction methods on information classes and classifiers for hyperspectral image classification by multiple classifier system

Identification of the appropriate combination of classifier and dimensionality reduction method has been a recurring task for various hyperspectral image classification scenarios. Image classification by multiple classifier system has been evolving as a promising method for enhancing accuracy and reliability of image classification. Because of the diversity in generalization capabilities of various dimensionality reduction methods, the classifier optimal to the problem and hence the accuracy of image classification varies considerably. The impact of including multiple dimensionality reduction methods in the MCS architecture for the supervised classification of a hyperspectral image for land cover classification has been assessed in this study. Multi-source airborne hyperspectral images acquired over five different sites covering a range of land cover categories have been classified by a multiple classifier system and compared against the classification results obtained from support vector machines (SVM). The MCS offers acceptable classification results across the images or sites when there are multiple dimensionality reduction methods in addition to different classifiers. Apart from offering acceptable classification results, the MCS indicates about 5% increase in the overall accuracy when compared to the SVM classifier across the hyperspectral images and sites. Results indicate the presence of dimensionality reduction method specific empirical preferences by land cover categories for certain classifiers thereby demanding the design of MCS to support adaptive selection of classifiers and dimensionality reduction methods for hyperspectral image classification.     

A holistic approach to SIM platform and its application to early-warning satellite system

This study proposes a new simulation platform named Simulation Integrated Management (SIM) for the analysis of parallel and distributed systems. The platform eases the process of designing and testing both applications and architectures. The main characteristics of SIM are flexibility, scalability, and expandability. To improve the efficiency of project development, new models of early-warning satellite system were designed based on the SIM platform. Finally, through a series of experiments, the correctness of SIM platform and the aforementioned early-warning satellite models was validated, and the systematical analyses for the orbital determination precision of the ballistic missile during its entire flight process were presented, as well as the deviation of the launch/landing point. Furthermore, the causes of deviation and prevention methods will be fully explained. The simulation platform and the models will lay the foundations for further validations of autonomy technology in space attack-defense architecture research.