非线性条件下编队卫星周期性相对运动条件

利用编队卫星机械能守恒原理，提出了非线性条件下求解编队卫星周期性相对运动条件的新方法，给出了非线性周期相对运动的初始条件。编队卫星相对距离较近时，利用非线性周期运动条件，可修正Hill方程的初始条件，抑制编队卫星的长期漂移。编队卫星相对距离较大，非线性因素不可忽略时，利用非线性周期运动条件，可找到不需消耗任何燃料的周期性相对运动轨道。最后的数值仿真结果验证了该方法的正确性。     

基于ADAM5510KW软逻辑控制器的变频调速系统设计

利用ADAM5510KW软逻辑控制器搭建了控制平台，通过光电码盘完成了对速度信号的精确采集与存储，并利用PID算法通过对变频器的控制，实现了对电动机的闭环速度控制任务。     

充气气囊减速方案的气动设计研究

减速是航天飞行器必须面对的问题。充气气囊减速方案利用柔性编织材料外加涂层方式构成气囊，利用气体发生器快速产生高压气体，集防热、减速和着陆减振功能于一体，重量轻、成本低、适用范围广、可靠性高。设计了满足减速需求的气囊外形，利用数值求解NS方程和工程计算方法进行了气动力的预测和比较分析，利用六自由度动力学模型与气动力的耦合计算，对减速效果进行了计算与分析，并对热环境、温度场、应力、热应力及变形进行了计算，还对分离不确定性进行了研究。地面引导性风洞试验和理论分析表明，充气气囊减速方案具有十分明确的减速效果和优点，可用于未来航天飞行器实现减速飞行目的的技术方案。     

伽利略卫星定位系统三载波姿态确定技术研究

利用伽利略卫星定位系统来确定载体的姿态是伽利略系统的重要应用领域。目前利用GPS确定姿态的算法比较复杂，初始化时间较长，本文详细地介绍了伽利略定位系统三载波模糊度解算技术（TCAR）的要点，分析了TCAR技术求解模糊度的概率分布特点，提出了基于小模糊度搜索空间的单差模糊度搜索策略，克服了传统TCAR技术模糊度确定错误率较高的缺点。以低轨卫星姿态确定为应用对象，利用STK软件工具与Matlab进行了联合仿真，仿真结果表明，该方案完全可行，效果理想，适合单历元姿态确定。     

“看门狗”及其应用

程序运行中，有时程序会走飞。为此，需要一种监视器，提供某种状态使ＣＰＵ重新回到用户的程序。这种监视器即“看门狗”。实现其功能的途径有四：利用地址译码；利用用户程序；利用定时器代替可触发单稳；设计高性能的“看门狗”。文中对各种途径作了说明，并给出了框图。最后，对有关的途径作了讨论。     

任务空间内空间机器人鲁棒智能控制器设计

研究了基于神经网络的自由漂浮空间机器人在任务空间内的轨迹跟踪问题。首先利用RBF神经网络来逼近自由漂浮空间机器人高度非线性的动力学模型，然后设计了鲁棒控制器对逼近误差和外部干扰进行抑制。利用Lyapunov直接方法建立的新的神经网络参数和连接权值的在线学习算法，以及利用耗散理论设计的鲁棒控制器保证了系统的稳定性，并能够使系统L2增益小于给定的指标。利用该控制器对平面二连杆空间机器人进行了仿真研究，表明该智能控制方案是有效的。     

杂波环境下跟踪多目标的自适应联合概率数据关联算法

提出了一种联合概率数据关联滤波器，它利用自适应更新时间来跟踪杂波环境中的目标，并与利用恒定更新时间的联合概率数据关联滤波器做了比较。利用蒙特卡罗模拟，根据不同的目标轨迹对算法的跟踪性能进行了估计。     

高精度GPS系统硬件延迟解算方法研究

硬件延迟是利用GPS进行TEE测量时最大的误差源，其最大影响可达100多TECU。为获得更准确的TEE数值，GPS系统硬件延迟的计算精度显得尤为重要。利用2001年4月15日太阳耀斑爆发时的GPS观测数据，首先利用传统方法对硬件延迟进行了计算和分析，并提出了一种硬件延迟解算的新观点，实验数据表明该方法具有较好的效果，其精度高于夜间数据的计算结果，同时克服了夜间数据难以获取的缺点。     

气动力星座保持的最优控制

研究了利用气动力进行星座保持的最优控制问题。首先得到了正则方程，然后针对最优控制问题提出了一种求解算法，利用此算法进行了仿真计算。结果表明，算法简单有效。     

薄壁盲孔电火花加工工艺的探索

利用日本Ｓｏｄｉｃ电火花机床的数控功能，对加工难度很大的薄壁盲孔进行工艺探索，选用精密电火花加工方法，通过粗加工、中加工、精加工以及利用ＰＩＫＡ电源进行精微加工，使这种工艺成为行之有效。另外，对电极的装夹与修整比较得力，消除了电极的偏心影响，提高了加工尺寸的可控性。     

航天器传动部件振动数据稀疏多分类智能故障诊断

针对航天器传动链机械零部件发生故障时训练数据稀缺以及信号的强非平稳\非线性特点,提出了动态数据驱动的子空间稀疏多分类智能故障诊断算法。首先对采集的单一传感器动态信号进行分形小波变换,生成常规和非常规二进小波尺度。然后对生成的各子空间提出基于故障能量指标的稀疏多分类器,以监测部件的故障特征频率为搜索目标,在子空间的包络解调谱上计算特征频率及其倍频附近的能量峰值,导出特定故障模式的稀疏评价指标,以各种故障模式的最大值识别和判定故障类型。所提出的算法完全实现了无人工监督的智能故障诊断。最后以航天器轴承故障诊断为例验证了该算法的有效性。所研究算法的泛化能力较强,技术路线同样适用于其他航天器传动部件的在线监测与故障智能预警。     

小波变换在弹箭遥测数据处理中的应用

由于遥测参数的时变性和各种干扰的影响，传统的Ｆｏｕｒｉｅｒ分析往往不能给出令人满意的处理结果。小波变换是一种同时在时间（或空间）域和频率域内进行局部化分析的新方法；利用小波变换及其自适应性，可以在不同的分辨率下分析和处理数据，尤其是处理非平稳信号。本文介绍小波分析的基本原理，说明利用小波变换将遥测信号在时频平面上表示的方法。在此基础上，将小波变换应用于实测遥测数据的分析和处理，从被噪声淹没的数据中成功地恢复出冲击信号，提高了箭遥数据的信噪比。     

雷达信号脉内特征的小波分析

提出利用小波分析的方法分析雷达信号脉内特征，介绍了小波变换的方法并分析了利用小波变换的方法分析雷达信号脉内特征的可行性。对几种雷达信号进行了小波变换的模拟分析。结果表明，小波变换是分析雷达信号脉内特征的有力工具。     

模态参数识别的小波变换方法

系统地研究了使用调频高斯小波变换识别结构系统模态参数，闻基于系统脉冲响应函数的小波变换的模态参数识别方法，讨论了影响识别精度的因素以及提高识别精度的途径，并针对两自由度问题给出了方法的验证与分析。     

基于Huffman最优二叉树支持向量机的舱音记录器背景信号识别

飞行器舱音记录器(CVR)记录的舱音信号,通常是语音声、警告声、开关按钮声和背景噪声等混合而成.目前国内对该类信号的分析和辨别主要是计算机译码后利用人耳进行辨听,存在不易准确分辨各种独立声音信号的缺点.针对舱音信号是一种非平稳性的时频信号,提出了基于多尺度最优小波包基的CVR背景信号特征提取算法,将10种典型信号进行小波包分解,以分解得到的子带能量作为信号初始特征,再根据类间最大距离准则选取最优小波包基,从而确定待识别信号最具有代表性的特征向量,最后基于Huffman最优二叉树支持向量机进行CVR背景信号分类.仿真实验结果表明,该方法的平均识别率为94.62%,可以应用于CVR背景声音信号的自动识别.     

一种基于小波和人工神经网络的故障检测与诊断方法

提出了一种基于小波和人工神经网络的故障检测与诊断的方法，该方法利用小波包分解的精确细分的特点，分别对正常系统和故障系统的采样信号进行精确特征提取，并构造一系列基于信号能量且具有表征系统状态能力的特征向量，然后利用人工神经网络分类器对系统在各种状态下的特征向量进行分类决策，从而实现对系统的故障检测与诊断。     

基于小波和支持向量回归的高光谱遥感图像压缩

高光谱遥感成像技术能够获取探测对象丰富的空间信息和光谱信息,但所得图像海量数据的存储与传输制约了其应用。为此,提出了一种基于三维整数小波变换和小波支持向量回归的高光谱遥感图像压缩方法。首先采用三维整数小波变换把高光谱遥感图像分解成不同尺度的多个子带。然后对低频子带直接进行DPCM编码,而对高频子带则利用小波支持向量回归学习其小波系数之间的相关性,并采用小部分训练样本即支持向量来稀疏表示小波系数,以此达到压缩高频小波系数的目的。最后对支持向量及其相应的权重进行熵编码。文中给出了实验结果,并与基于3D SPIHT和JPEG2000的高光谱遥感图像压缩方法进行了比较,结果表明：所提出的方法在相同比特率下能够获得更高的峰值信噪比。     

基于最大信噪比的带噪测控信号分离算法

在实际卫星测控信号侦察中,混合副载波信号分离比较困难,且耗时较长.为此,提出一种基于小波变换和最大信噪比的副载波盲分离算法.先利用小波阈值算法对混合带噪信号进行消噪处理,然后采用基于最大信噪比的盲分离算法对消噪后的信号实施分离,最后得到测控副载波信号的估计.MATALAB仿真结果表明,该算法计算复杂度低,耗时短,能够较...     

一种新的自适应消噪方法

基于小波变换的自适应消噪方法为雷达信号的滤波提供了一种可行的办法。考虑到离 散小波变换(DWT)不具有平移不变性,而静态小波变换(SWT)又不能很好地分析信号的高频 部分,提出了一种新的自适应消噪方法。它根据CWT的提升方法,得到静态小波包的提升 实现方法,并设计出适合本系统的确定最优小波包分解树的相应步骤,利用引入了更多动量 因子的权系数迭代公式对各子带进行自适应匹配,并将匹配结果二次自适应,得到拟合的原 信号。仿真中将其与其它两种基于小波的自适应方法进行了比较,表明该方法可在适当减小 计算量的同时,进一步改善系统的滤波性能。     

小波变换在检测继电器内小颗粒中的应用

本文叙述了小波变换的原理、性质及算法，介绍了小波变换模的极大值与信号突变之间的关系。最后，沿模极值链成功地把继电器内小颗粒被激振后的瞬时冲击响应信号从背景噪声中提取出来。并作了实验统计来证明其可行性。这对继电器内小颗粒检测系统实现智能化、自动化很有意义。