卫星面临的威胁及其防护

随着空间技术的发展,卫星在现代战争中的作用越来越突出,卫星系统的攻防对抗应运而生.分析了在未来空间战中卫星面临的主要威胁,阐述了卫星系统防护的思路:立足于体系对抗,提高空间态势感知能力、卫星自身防护能力、空间进攻威慑能力,技术防护和战术防护相结合,着眼于卫星系统信息资源流动的全程安全,对薄弱环节重点加强防护.     

喉区极光的机器识别

喉区极光是一种发生在电离层对流喉区附近的极光现象,是极光卵向低纬侧延伸出的南北向分立结构,其可能对应由磁鞘高速流与磁层顶作用引发的磁层顶重联过程.喉区极光研究对深入理解太阳风-磁层-电离层耦合过程具有重要意义.从长期观测所积累的大量全天空极光观测数据中准确高效识别出喉区极光结构,是开展喉区极光统计研究的基础.本文利用北...     

非平稳随机振动问题的矩方程求解法

本文将矩方程法推广到宽带激励下线性或非线性系统的非平稳随机振动问题,求得了通用的公式,并将它们应用于几类常见的非平稳随机振动。对于若干例子的计算结果表明,矩方程法能够较有效地处理宽带激励下系统的非平稳随机振动问题。     

用DDS方法实现MSK调制

介绍了 MSK信号的特点、转换法产生 MSK信号的原理及直接数字频率合成技术 ,提出了用 AD985 4实现 MSK载波调制的方案。研制了基于 DDS方法的 MSK载波调制器 ,通过实验从几个方面对比了模拟转换法和 DDS方法生成的 MSK信号。结论表明 DDS方法能够替代转换法。     

雷达对再入机动目标跟踪算法研究

采用广义Ｋａｌｍａｎ滤波方法，通过在北天东雷达直角坐标系内建立相应的再入目标状态及雷达观测方程，再入目标的机动特性用一阶高斯马尔科夫过程描述，并增广到状态方程组之中，根据获得的带有测量误差的雷达测量信息对再入机动目标弹道进行估计，得到了满意的结果。     

基于深度学习的语义分割算法综述

图像的语义分割是对图像中的每个像素标注其所属的类别。在航天领域,语义分割技术可用于定位航天器及其零部件,为航天器故障排除、部件维修、太空垃圾清理等在轨服务创造条件。近几年,全部或部分使用深度学习时,语义分割的效果获得了很大的提升。本文对基于深度学习的语义分割算法进行综述。首先介绍常用的数据集和通用的深度神经网络,随后对两类具有重大实用意义的分割算法:编码器-解码器算法和整合上下文信息算法进行总结。最后对语义分割的发展进行了展望。     

地球同步轨道目标物深度学习检测方法

针对欧空局SpotGEO竞赛中地球同步轨道目标物的检测问题,提出面向低精度CCD空间图像的深度学习检测方法。在图像预处理环节,分别采用高斯过程回归和模板匹配实现前景/背景分割和多帧图像配准。根据地球同步轨道物体的运动特征,采用拓扑扫描提取候选目标物。在此基础上,提出一套基于深度学习的目标物筛选方法。该方法利用卷积神经网络,依次对拓扑扫描前后候选目标物进行筛选,显著减少噪声点数量,提高检测效率。仿真结果表明,该方法达到98%的目标检测准确率,适用于存在光污染、云层遮挡等干扰的复杂环境。     

氧化石墨烯/酚醛树脂基泡沫炭的制备和隔热性能研究

针对新型轻质高效和结构稳定的高性能隔热材料在航空航天领域的应用需求,以热塑性酚醛树脂为原料,引入氧化石墨烯(GO)进行改性,然后采用液相低压发泡/炭化工艺制备氧化石墨烯/酚醛树脂基泡沫炭(PCF)隔热材料.采用扫描电镜(SEM)、热分析仪、压汞仪和激光脉冲导热仪,对GO/PCF的结构及性能进行了测试与表征.结果表明:添...     

大型挠性航天器的鲁棒模型预测姿态控制

针对大型挠性航天器的三轴姿态控制问题,考虑了控制输入约束,设计了鲁棒模型预测姿态控制器。首先,将模型预测控制应用到不考虑扰动的标称挠性航天器系统中,通过求解优化问题推导预测控制律,从而得到三轴姿态的标称轨迹。然后,为有效处理大型挠性附件振动对中心刚体姿态造成的扰动,针对带有扰动的挠性航天器实际姿态控制系统,设计由最优状态与实际系统状态的误差构成的辅助反馈控制器,使实际系统状态维持在以标称轨迹为中心的“管道”(Tube)不变集内,并驱使实际系统状态到达标称轨迹上,最终沿着标称轨迹到达平衡点。仿真结果表明,在鲁棒模型预测控制的作用下,实现了姿态角的快速精确跟踪,有效地处理了由大挠性附件振动对中心刚体姿态产生的扰动,增强了系统的鲁棒性。     

抗雷电电磁脉冲控制器综合加固设计方法

提出了一种抗雷电电磁脉冲控制器综合加固设计方法,通过分别从硬件、软件、壳体、电缆4方面采取不同措施综合设计,达到最优的抗雷电电磁脉冲加固性能。经雷电电磁脉冲试验验证,该设计方法在提升控制器抗雷电电磁脉冲强度方面效果明显,对火箭雷电环境飞行的安全性具有重要意义。本方法加固措施通用,适用于对传统电气设备的加固改造,具有良好的工程推广价值。