空间飞行与回转器回旋条件下青菜开花与花粉发育的研究

比较研究了SJ-8返回式卫星留轨舱微重力条件与地面三维回转模拟微重力条件下青菜生长与发育情况.研究发现空间微重力条件下青菜开花过程需要大约18 h,明显长于地面对照5 h左右.回转器模拟实验结果表明,改变重力影响了花瓣的伸展与发育及花粉的产量,回转条件下花粉细胞中的微管排列明显不同于静止对照.细胞骨架受到干扰可能是改变重力条件下花粉产量降低的原因之一.本研究首次报道了在空间飞行试验中成功地采用了显微实时图像技术观察植物的开花过程,并获得了从花蕾到开花结束各阶段清晰的图像.      

空间机动服务平台在轨补给技术研究

根据空间机动服务平台的特点,对推进剂在轨补给技术进行了研究,提出了一种空间机动平台推进剂在轨补给方案,即基于表面张力贮箱作为加注箱和接受箱的双组元推进系统的在轨加注方案。该方案具有如下优点：与现有卫星推进系统相匹配,改动量最少;没有使用任何活动部件,提高了系统的可靠性;产生的热量比倍压式要少,便于缩短加注时间,提高加注的可靠性和安全性。依据这一方案对空间机动平台在轨补给系统进行了详细设计。     

鲁棒滤波技术在脉冲星导航中的应用

  提出将鲁棒扩展卡尔曼滤波(REKF)用于增强X射线脉冲星导航系统克服星表误差影响的能力。指出星表误差可以看作模型不确定性的一部分,采用鲁棒滤波技术进行处理。对REKF和传统扩展卡尔曼滤波(EKF)的性能进行对比。仿真结果表明,存在星表误差的情况下,采用REKF算法进行航天器导航,能够获得优于EKF的定位精度。     

基于LMI的具有一类不确定性数据的参数估计

 对于系数矩阵 A和观测向量b 存在不确定性的情况,本文提出了一种基于线性矩阵不等式(LMI)的参数估计方法,这种方法适用于不确定性的先验界已知的情况.由此而得到的算法计算更为简单,实用并具有一般性.文中给出了计算公式的推导、解的分析,并针对几种特殊的情况进行了讨论.最后给出了仿真结果.     

γ辐照对铷频标物理部分参数影响的研究

通过γ辐照试验,分析了辐照对铷频标物理部分各项参数的影响。辐照后,振荡回路的电流变化对频标准确度的影响可忽略不计;光电二极管受辐照后会使短期稳定度变差,辐照剂量率小于1 400 rad（Si）/h,不会对频标的短稳性能产生显著影响;控温电路受辐照后会引起控温点移动,从而改变频率准确度。     

基于视觉注意力分配的飞机驾驶舱人机界面布局优化

以优化飞机驾驶舱人机界面布局设计为目的,提出了一种基于飞行员视觉注意力分配的布局优化模型。首先分析了计算机辅助三维交互应用软件(Computer aided three-dimensional interactive application,CATIA)中的可视域分析模块,给出不同视野区域的可视性等级,并对驾驶舱人机界面所在的视野范围进行栅格化处理;然后用G1法分析人机界面上各个设备的重要程度,并给予定量赋值;最后建立以飞机驾驶舱人机界面布局的视觉注意分配达到最优为目标函数的优化模型,并引入带有惯性权重的粒子群算法进行模型的求解。利用飞机模拟驾驶舱的人机界面布局为例,进行模型验证,结果表明该模型具有一定的可行性。     

临近空间大气中波红外辐射特性的数值分析研究

介绍了临近空间大气环境特点及其非局域热平衡状态的辐射传输计算方法。利用战略高高度辐亮度代码SHARC（Strategic high-altitude radiance code）,计算了3—5 μm波段不同观测条件、光学现象及大气环境下的临近空间大气背景辐射。分析结果表明：临近空间中波红外辐射随观测天顶角的增大而增强,随太阳天顶角的增大而减弱;在38 km及75 km附近,临边背景辐射存在极大值;纬度越高,临边背景辐射的季节变化特征越明显。OH夜气辉和极光对背景辐射有重要增强作用。     

空间载荷机柜热控设计的仿真研究

空间站主动热控系统的作用是提供和保持航天员、仪器设备和结构部件所要求的温度、湿度和风速等热环境。本文以空间载荷机柜为热控系统的基本单元,建立了以单相流体循环回路为基础、采用液冷结合风冷的冷却方式的载荷机柜数学模型;介绍了模糊增量控制算法的工作原理;提出了采用模糊增量控制算法,以液冷支路进出口温差和风冷支路冷却量占总冷却量的比值为控制目标的反馈控制策略。同时文章采用数值模拟方法研究了控制系统的动态响应效果。仿真结果显示,模糊增量控制算法具有响应迅速、超调量小、无静态误差的特点,控制策略满足有效性、稳定性和高精确度的要求。     

基于G2DPCA的SAR目标特征提取与识别

给出了基于广义二维主分量分析（G2DPCA)的合成孔径雷达（SAR）图像目标特征提取 方法。与主分量分析（PCA）相比,在寻求最优投影方向时,它直接基于二维图像矩阵而不 是一维向量,在特征提取前不必将2维图像矩阵转换成1维向量。与二维主分量分析（2DPCA ）相比,它可以同时去除图像行和列像素间的相关性。基于美国运动和静止目标获取与识别 （MSTAR）计划录取的数据的实验结果表明,结合预处理,G2DPCA在大大降低了特征 维数的同时,又改善了识别性能,并且正确识别率在97％以上,且对目标方位变化具有较 好的鲁棒性。     

基于容积卡尔曼滤波的卫星姿态估计

为了获得更好的估计精度和滤波稳定性,提出了一种基于容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter, CKF）的容积四元数估计器（Cubature Quaternion Estimator,CQE）估计卫星姿态。新方法利用四元数进行姿态更新,同时采用广义罗德里格参数表示误差角,有效地避免了滤波过程中的奇异。为克服多传感器融合时运算效率低的问题,通过容积四元数估计器与信息滤波相结合,提出了一种容积信息四元数估计器（Cubature Information Quaternion Estimator,CIQE）。仿真表明角度和陀螺漂移初始估计误差较大时,新方法仍能取得良好的估计性能。