FY-2气象卫星在轨管理工程测控关键技术(上)

介绍了风云二号(FY—2)地球静止轨道自旋气象卫星工程测控的关键技术。分析了位置保持、姿态确定、星蚀和日凌的原理，给出了位置保持、姿态控制策略和地影、月影、日凌预报算法。并提出了一种检验定姿结果正确性的方法，提供了相应的工程计算参数。这些策略都已成功地用于FY—2卫星的在轨管理工程测控。     

高分辨率星载聚束式SAR改进的ECS成像算法

提出一种适用于高星载聚束式合成孔径雷达（SAR）的改进Extended Chirp Scaling（ECS）算法。基于斜视距离等效模型，推导出改进的ECS算法，给出改进的方位Scaling因了以及算法的实现步骤。在斜视情况下改进的方法Scaling因子可以减小算法所需要的方位时间展宽，提高方位处理效率。为解决高分辨率星载聚束式SAR脉冲重复频率（PRF）过高等问题，在算法中结合了子孔径处理，并分析了采用子孔径处理的必要性及其实现方法。最后，通过计算机仿真，验证了算法的有效性。     

基于MATLAB的现代优化算法在飞行器气动外形设计中的应用

本文发展了MATLAB语言环境下的现代优化算法，包括遗传算法、模拟退火算法和基于分支联赛选择的多目标遗传算法，并用来求解高超声速飞行器气动外形参数优化问题。所研究的气动外形为带控制舵飞行器和可变弯体飞行器。在MATLAB环境下，求解了最大化升阻比的单目标优化问题和具体有两个冲突目标（最小化铰链力矩并且最大化平均操纵效率）的多目标优化问题。实际算例表明，在快速有效的气动力分析方法辅助之下，本文所发展的MATLAB现代优化算法可以在飞行器初始设计中发挥作用。本文所提供的现代优化算法是对MATLAB优化工具箱的一个有益的扩展。     

GPS/速率陀螺组合Kalman滤波姿态确定算法研究

建立了GPS／速率陀螺组合姿态估计系统的模型，研究比较了三种典型的Kalman滤波姿态确定算法：状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用GPS／速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果，并对结果进行了分析。结果表明，与传统Kalman滤波算法比较，时变噪声跟踪自适应滤波算法和量测量求差滤波算法能较好地消除GPS测量中相关时变噪声的影响，提高姿态确定的精度；而且时变噪声跟踪自适应滤波算法能很好地消除由于噪声统计性能的不确定性对Kalman滤波的影响，提高姿态确定系统的性能。     

一类单通道信号的时频分析

根据循环平稳信号分析理论，对一类单通道信号进行了时频分析，并在此基础上提出了利用该信号在不同时段功率差值提取目标位置的方法，其最大优点在于可以固定中频带宽，从而省去滤波器组，同时具有精度高、抗噪声性能强的特点。仿真结果表明，采用功率检波法得到的结果与理论值是吻合的。     

基于并行禁忌遗传算法(PTGA)的预警卫星传感器调度研究

对预警卫星的传感器调度进行了研究，提出了传感器管理调度的系统组成。通过对传感器调度的分析，建立起相应的数学模型，定义了评价指标。结合并行遗传算法和禁忌搜索的特点，提出了一种新的解决预警卫星传感器调度问题的并行禁忌遗传算法(PTGA)。该算法采用多种群和禁忌搜索思想改进遗传算法的性能，从而提高整个算法的收敛速度和精度。实验结果表明该算法有效地解决了多目标情况下的传感器实时调度问题，并优于一般启发式算法。     

航天飞行器防热部件烧蚀行为的数值模拟

对航天飞行器防热部件在氧－煤油发动机火焰喷吹下的烧蚀行为进行了有限元数值模拟。利用“杀死”单元的方法建立防热部件瞬态温度场的有限元模型，实现了烧蚀边界的退缩，从而完成了对烧蚀尺寸变化的定量描述。烧蚀开始于4．59s，到12s时线烧蚀量为1．47mm。计算结果与试验的实测结果一致。     

小型船艇仿真训练系统的设计和实现

基于VRML技术开发的高速船艇仿真训练系统是集机电、计算机技术和网络技术于一体的综合仿真训练系统，本文介绍了该系统的总体结构、系统功能、特点及相关的实现技术，并展望了该系统的应用前景。     

炭/炭复合材料防氧化涂层研究进展

介绍了近两年国内外开发的几种C/C复合材料高性能抗氧化涂层的微观结构和高温氧化行为,表明SiC-Al2O3-莫来石、SiC晶须增韧陶瓷、硅酸钇等涂层1500℃静态空气环境下均具有长时间防氧化能力,部分涂层还具有优良的抗热震性能。其中采用原位形成法制备的硅酸钇涂层具有极佳的抗氧化性能,可在1600℃空气中对C/C复合材料有效保护200 h。此外,还介绍了部分涂层的失效机理,并就C/C复合材料抗氧化涂层下一步研究重点提出一些见解。     

基于幅度与梯度综合信息的SAR图像非线性扩散去噪方法

探讨SAR图像相干斑抑制的非线性扩散方程方法.以抑制SAR图像噪声,提高图像质量.通过分析SAR图像的幅度分布特性,建立基于SAR图像幅度信息的非线性扩散方程,使方程在幅值较小的背景区域具有较大的光滑作用以抑制噪声,而在幅值较大的目标区域光滑作用较小以保护目标特征.同时为避免噪声对图像中幅度分布的影响,在每一步迭代之前,采用基于梯度信息的非线性扩散方程对图像进行预处理,得到了一种基于图像幅度和梯度综合信息的非线性扩散去噪方法.计算结果表明,本文方法在整体上均具有较好的去噪效果,去噪后的图像较传统方法具有更高的等效视数和边缘保持指数,既能充分抑制背景区域的噪声,又能保护目标点,还很少出现虚假目标.