基于CO2测量数据的大气辐射传输模型LBLRTM优化

根据TIMED/SABER 2002—2018年的CO₂观测数据,分析CO₂浓度的变化特征.依据变化特征给出了CO₂浓度随时间、高度、纬度变化的月平均拟合公式,利用非线性最小二乘拟合法,对不同高度和不同纬度的CO₂浓度数据分别进行拟合,生成相应的拟合参数.然后,将所有拟合参数汇总并生成拟合参数文件,结合拟合公式构建全球CO₂浓度经验计算模块,并将该模块应用到大气辐射传输模型LBLRTM中,对该模型进行优化.将优化前与优化后的LBLRTM模型模拟结果分别与TIMED/SABER观测数据进行比较发现,优化前的LBLRTM模型模拟结果与观测值的均方根误差为15.4%,而优化后的LBLRTM模型模拟结果与观测值的均方根误差由15.4%下降至8.91%.结果表明该优化方法可以提高LBLRTM模型在红外波段的辐射模拟精度.      

基于激光雷达实测和动力学仿真方法研究中间层顶垂直风扰动特性

利用中国廊坊台站钠荧光多普勒激光雷达82h垂直风和水平风观测数据,统计得到中间层顶区域中存在10m·-1量级的垂直风扰动和纬向风扰动,其中垂直风扰动远远超过平均风速为-0.015m·-1的背景垂直风速.根据三维准单色重力波的极化关系和色散关系,对高中低三种频率重力波产生的垂直风扰动进行仿真,结果显示在满足短周期、大纬向风扰动条件下,高频重力波能够产生最大10m·-1量级的垂直风扰动,中频重力波能够产生10m·-1以内的垂直风扰动,低频重力波能产生1m·-1以内的垂直风扰动.理论条件下准单色重力波能够产生10m·-1量级的垂直风扰动,钠激光雷达观测到的最大10m·-1量级的垂直风扰动真实存在.研究结果可对高层大气垂直风场探测、垂直风场模拟和重力波参数化提供依据.      

基于测试性D矩阵的多故障诊断与维修策略

针对复杂的多故障诊断问题以及多故障直接处理方法实现的难点,在测试性D矩阵基础上,提出了一种基于单故障化的多故障诊断与维修策略（MFDMSTS）。首先,在多故障假设下引入析取运算,定义了可隔离单故障和可隔离多故障,据此定义将多故障转化为单故障,并将转化的单故障与测试集组成新的D矩阵;然后,运用单故障诊断算法处理新的D矩阵,得到最优诊断树;最后,针对诊断树的不同叶子节点,提出了多故障诊断与维修策略。实例验算表明：MFDMSTS能降低平均诊断费用和平均诊断步数,并大幅降低误修率。     

卷积神经网络卫星信号自动调制识别算法

自动调制识别是空间认知通信系统的关键技术,有助于实现自适应信号解调。深度神经网络虽然具有特征提取能力强的优势,但也存在参数众多、计算量大的问题,难以实现空间在轨应用。针对以上问题,提出了一种轻量化、高性能的卷积神经网络结构。网络先提取信号的同相正交相关特征,再提取时域特征,最后提取各通道特征均值进行分类。对11种调制方式分类的实验结果表明:当信噪比高于0 dB时,平均识别准确率能达到86.94%,较传统的高阶累积量的方法提高了31.54%;与目前高识别准确率的深度神经网络模型相比,仅使用不到10%的模型参数,在树莓派4B上计算速度平均提高了20倍。      

“会学习”运载火箭的制导控制技术

“会学习”运载火箭具备“边飞边学”和“终身学习”的特征。对于“会学习”运载火箭制导控制技术具备的5个能力需求,即飞行状态在线辨识与感知、制导控制在线重构、经验知识自学习、“终身学习”和箭上强计算能力等进行了分析,研究了支撑“边飞边学”的在线辨识与控制重构、轨迹在线规划、目标在线变更等技术和支撑“越飞越聪明”的数据挖掘、自我学习、持续优化和决策评估等技术。最后,对“会学习”运载火箭的智能控制技术进行思考与展望。     

航天国际合作项目进度风险管理研究

文章针对航天国际合作项目的发展趋势,对其管理模式进行了对比分析,指出新模式对项目计划和风险管理提出的新要求,对航天国际合作项目的工作分解结构、进度管理和风险管理的关联性进行了描述,提出基于风险管理的进度管理体系结构和将风险纳入计划管理体系的工作流程,并给出航天国际合作项目进度管理的有效解决方案。     

考虑对流换热影响的固体发动机热力耦合分析

考虑壳体与空气自然对流换热的影响,对固体发动机结构进行了热力耦合有限元分析。研究了对流换热对发动机结构响应的影响,讨论了不同对流换热系数下的温度及应变响应变化规律,评估了某双伞盘固体发动机经历固化降温、低温试验及低温贮存过程的结构完整性。结果表明,考虑对流换热能更准确地反映发动机的受载状态;对流换热系数变化影响其结构响应历程,但随对流换热系数的不断增大,这种影响逐渐减弱。     

基于改进速度增益的中段变轨制导方法研究

变轨技术的核心是控制单元的算法部分.基于对传统速度增益制导律的认识,提出了一种基于改进的速度增益制导方法,解决中段改变打击目标的实时控制问题.通过建模、仿真,验证了算法的可行性.