非合作大目标位姿测量的线结构光视觉方法

空间机器人与非合作大目标交会接近最终段,单目相机不能获取完整的特征图像而无法完成相对位姿测量。针对此问题,提出基于线结构光和单目视觉的相对位姿测量方法。以非合作大目标上的局部矩形特征为测量对象,首先,建立相对位姿测量模型并给出四个测量坐标系之间的关系;其次,通过相机对不完整矩形和线结构光的约束获得四个特征点在相机坐标系下的坐标;然后,利用四个特征点计算相机坐标系与目标坐标系之间的转移矩阵;最后,将转移矩阵分解得到矩形特征的相对位姿。通过改变影响测量精度的输入误差和标定误差等因素对该方法进行仿真验证,结果表明该测量方法是有效的。     

一种双模互锁的容软错误静态锁存器

针对太空环境下粒子辐射引发的软错误已经成为芯片失效的主导原因,提出一种容软错误锁存器结构——DIL\|SET。该结构在内部构建基于C单元的双模互锁结构,针对单事件翻转进行防护。ISCAS\|89标准电路在UMC 018μm工艺下的实验表明,使用DIL\|SET代替未经加固的静态锁存器,面积开销增加499%～5347%,软错误率平均下降99%以上。
     

基于对偶数的相对耦合动力学与控制

针对空间交会对接等目标逼近任务中姿态和轨道运动相耦合的问题,推导给出了基于     

GaAs PHEMT的I-V特性退化机理综述

新一轮信息技术发展背景下,砷化镓赝调制高电子迁移率晶体管在射频通信中的应用值得关注,文章对其I-V特性的主要退化机理进行综述并提出性能优化的方向和措施。文章通过分析晶体管的层结构及层功能,推导晶体管的I-V特性方程,建立器件物理层面的参量与电路层级的参数之间的映射关系,以此寻找其阈值电压、漏源电流及跨导等性能参数的退化规律。为使性能退化过程的叙述条理清晰,文章将主要退化失效机理划分为结构缺陷、电热应力和环境因素三个方面。为舒缓减轻晶体管的退化失效程度,文章从结构材料、加工工艺和电路设计等方面探讨性能的改进空间和优化途径。     

一种非周期调制直扩信号扩频码估计方法

对卫星测控中一类扩频码周期与信息码周期之比为非整数的直扩信号进行了研究,得出这类信号可建模成非周期调制直扩信号,提出并讨论了一种基于差分主元分析（D PCA）的非周期调制直扩信号扩频码估计方法,该方法通过计算与差分序列协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量完成信息码个数、子序列、信息码同步点等参数的估计,解决了传统矩阵分解方法在估计码序列时码序列相位模糊问题,理论分析和仿真结果表明该方法可以在低信噪比下进行有效估计。     

冲压发动机燃烧引起激波运动过程一维分析

分析了冲压发动机喷油燃烧引起内流道内正激波运动的机理,采用一维激波捕捉方法,建立了燃油喷入对正激波运动位置影响的一维仿真模型。通过仿真发现:喷入燃油并逐步增大燃油-空气当量比时,正激波逐步向上游运动;燃油-空气当量比越大,正激波越接近进气道喉道;当燃油-空气当量比增大到一定程度时,正激波距离进气道喉道最近,但并未越过喉道;进一步增大燃油-空气当量比,正激波开始向下游回退进一步分析发现:冲压发动机流道及燃烧组织匹配设计直接影响到正激波在流道内的运动位置,需要在设计中格外重视。燃油-空气当量比与激波位置的关系分析可为冲压发动机设计提供一定的理论参考。     

基于模糊失效阈值的雷达电路板可靠性评估

考虑到现代电子装备的集成度和复杂度日益提高,工作环境严酷多变,将失效阈值设定为固定值往往不能反映产品的实际情况。针对该情况,将模糊数学理论引入可靠性评估中,提出了模糊可靠性的一般计算方法。并以某型雷达功能电路为例,将性能退化数据用退化量分布法进行分析,完成了模糊阈值下雷达电路板可靠性评估,并验证了该方法的有效性与合理性。     

固体火箭发动机喷管用树脂基烧蚀防热材料研究进展

从材料和成型两个方面介绍了树脂基烧蚀防热材料的研究进展情况。主要包括基体材料、增强材料,以及模压、缠绕、铺放与RTM成型工艺的研究情况。     

新型固态纳米团簇NaXe在核磁共振中的量子尺寸效应

介绍了从体材料、薄膜(面材料)至量子点材料的发展。讨论了纳米材料中量子尺寸效应的重要意义。在实验中,用Xe离子注入NaCl微晶的方法,获得了尺寸小于80 nm的新型固态纳米团簇NaXe,测得了这种新型纳米材料在核磁共振中化学位移的量子尺寸效应。     

一种制导误差分离的新方法

针对制导误差分离模型中环境矩阵S存在严重病态性,从而影响分离结果精度问题,提出了一种基于动力系统求解的制导误差分离方法。该方法从分析线性迭代求解方法入手,将具有病态特性的线性方程组求解问题转化为对相应刚性动力系统的求解问题。这里给出了该方法收敛性及其他特性的证明。为了验证该方法效果,在遥外测视速度误差分别为0.01m/s、0.02m/s以及0.03 m/s的条件下,选用PB(Primary Bayesian,主成分贝叶斯)估计方法与其进行比较,数值结果表明,该方法可有效地降低环境矩阵病态性对误差分离结果的影响,且分离结果的稳健性和精度都优于PB估计方法得到的结果。