基于相空间重构和神经网络的压气机机匣静压预测

建立了基于相空间重构和径向基神经网络的压气机机匣静压的预测模型。对试验数据进行相空间重构,分析其混沌特性,根据重构相空间的最小嵌入维数确定网络输入参数的个数,采用K均值聚类的方法优化网络的拓扑结构,根据时间序列的最大李亚普诺夫指数确定预测模型的最大有效预测步数,利用径向基神经网络的强大非线性映射能力,实现对时间序列的非线性预测,试验结果证明了该方法的有效性。该方法对压气机趋势监控具有一定的参考价值。      

飞秒激光及光钟

结合飞秒激光超强、超快、超稳、宽频、广谱、相干的特点,介绍了其相应的技术应用情况：应用超快特性的微观物理、生物、化学、信息、通信等;以超强应用为对象的材料加工、制备、电子对撞加速器、受控核聚变等;以超稳特性应用为对象的光频测量、长距离测量、光钟等,并简介了光钟。     

面向室内场景的惯性磁感应定位方法

针对卫星拒止的室内导航问题,在现有磁信标定位技术的基础上,通过分析低频旋转磁场的特点,建立了一种不受传感器姿态和磁信标磁矩信息影响的磁感应矢量夹角观测模型,并结合MEMS惯性导航的误差模型提出了一种以磁感应矢量夹角的正余弦值为量测信息的惯性磁感应动态定位方法,避免了磁传感器姿态误差和磁矩误差对定位结果的影响。利用实验室的双轴磁信标实验系统进行静态测试,验证了磁感应定位模型具有不受传感器姿态、环境中遮挡物以及磁矩影响的特点;通过数值仿真的方式对基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的惯性磁感应定位方法进行验证,结果表明该方法能有效地抑制惯性导航的发散,且位置最大误差小于0.75 m,满足大多数室内场景下的高精度导航定位需求。     

基于终端滑模的卫星编队飞行有限时间控制

针对考虑参考星机动的编队飞行相对位置控制问题,给出了一种基于终端滑模的有限时间控制方法. 基于编队卫星相对运动动力学模型,设计了有限时间终端滑模控制器,同时证明了该控制器作用下系统状态误差可在有限时间内收敛. 以编队构型重构和考虑参考星机动时的构型保持控制为例,利用本文控制方法进行了仿真分析. 仿真结果表明,基于终端滑模的有限时间控制方法相比于传统的线性滑模控制方法,在保证编队飞行控制高精度的同时,有效提升了误差的收敛速度,验证了该方法的有效性和优越性.     

基于波束锐化技术的SAR图像增强方法

在对给定的合成孔径雷达图像进行增强处理时 ,遇到的主要问题就是相位信息的丢失和对成像系统参数的一无所知。本文将波束锐化技术与合成孔径辐射方向性图的估计相结合 ,为处理此类数据提高图像的视在分辨率提供了一种方法。该处理过程由一个优化的有限冲激响应滤波器构成。滤波器的设计思想基于最小均方误差准则 ,系数对称分布 ,系数取值决定于原图像中孤立强散射点的方位向响应 ,因为此响应可以被近似视为成像系统的合成孔径辐射方向性图。点目标仿真表明雷达角分辨率能够提高近 2倍。实测数据处理结果证明了该方法的有效性     

具有复杂围护结构光学窗口的传热特性分析

针对具有复杂围护结构光学窗口传热特性,建立了高热流作用下的光学窗口及其复杂围护结构的辐射-导热传热模型,分别讨论了窗口的辐射半透明、光谱选择性、外部加热热流以及窗口尺寸对其瞬态温度响应的影响。结果表明,忽略窗口半透明特征会产生最大31.4%误差,忽略光谱选择性会产生最大40.4%误差;窗口外部气动加热热流影响显著,温度响应随热流的增大而急剧增大;窗口厚度对其传热特性的影响较大,随着厚度的增大窗口温度响应减小;而窗口半径产生的影响可忽略不计。     

多模式组合诊断技术在导弹导引头上的应用研究

阐明了四种类型的多模式组合诊断方法及其故障诊断的核心思想。以某导弹导引头的故障诊断为实例，详细描述了基于模糊理论、神经网络和粗糙集理论的三组合模式的诊断过程，并给出了诊断结果；介绍了我们研制的基于不确定性理论和专家系统组合的智能化故障诊断专家系统的应用。研究和应用实例表明：多模式组合诊断技术通用性和鲁棒性强。能够加快诊断速度。降低误诊率。尤其适合于复杂系统的故障诊断，具有很大的工程实用价值。     

基于NHDO的机动目标拦截攻击角度约束导引律

为了精确控制导弹在有限时间内以期望攻击角度拦截机动目标,采用将导弹自动驾驶仪简化为惯性环节的方法,结合终端滑模控制理论设计了一种带攻击角度约束的有限时间收敛制导律。为了滤除视线角速率噪声,提出一种非线性跟踪微分滤波器对噪声进行滤波,建立了考虑滤波的制导系统状态方程,基于此方程设计非齐次干扰观测器,用于目标机动不确定项的估计补偿。仿真结果表明,所设计的制导律能达到对视线角速率有效滤波,对目标机动状态精确估计的目的,克服系统动态延迟对制导精度的不利影响,满足攻击角度和制导精度的双重要求。     

星敏感器在轨光行差修正方法研究

星敏感器作为目前航天器中最重要的姿态测量敏感器,其精度直接影响航天器姿态测量精度,因此对其误差源进行分析和修正则尤为重要。提出了一种星敏感器在轨光行差修正方法,根据光行差产生的原理和特点,将星敏感器沿探测器X和Y方向产生的光行差误差角巧妙地转换为光行差误差四元数,并直接对输出四元数进行修正,从而为修正星敏感器光行差提供了一种方便简洁的方法。     

基于时变散射特征与CNN的双极化SAR作物分类

作物类型分类是极化合成孔径雷达(PolSAR)图像中最重要的应用之一。然而,由于成本和系统限制,越来越多的双极化SAR系统已经投入使用。由于双极化模式的限制,双极化SAR数据集存在严重的贴现特性,使得双极化SAR图像难以获得令人满意的分类精度,因此有必要提取更适合于双极化SAR数据集的散射特征。基于H/α分解的基本理论,引入了一个新的参数来测量农作物的时变散射特性,并针对双极化SAR图像提出了时变散射特征驱动的卷积神经网络(CNN)。实验结果表明:提出的CNN分类方法达到了最高的分类精度。与不同的特征组合输入相比,提出的新参数能稳定地提高分类器的分类性能,H、α、θ和强度特征的组合也能达到最佳的分类性能。