基于汇聚点观测的天基光学监视星座设计

针对地球静止轨道目标监视问题,提出了一种基于汇聚点观测的天基光学监视星座设计方法.研究分析了地球静止轨道目标分布特性,针对静止轨道目标在特定位置分布密度较大的特点,设计了监视星座对汇聚点区域进行重点观测的策略.分析了监视星座的轨道类型和传感器观测策略,提出采用太阳同步轨道设计监视星座和相应的汇聚点区域观测的方法.在满足对汇聚点观测要求及同步带重访周期为1d的条件下,对星座进行了设计.仿真结果表明：设计的4颗卫星组成的观测星座,对同步带目标的重访周期小于1d,24 h内的平均观测时间约为900 s,且能观测到更多的同步带目标.该方法可供工程应用参考.     

机匣内间断形深孔机械加工研究

通过优化方案自主设计了一套用于深孔加工的刀具方案,用于某发动机主机匣内部关键件凸轮轴的安装孔的加工,为系列化研制该类机型积累了加工经验.     

相控阵主动雷达导引头波形策略

针对高脉冲重复频率脉冲多普勒(HPRF-PD)体制的相控阵主动雷达导引头中存在的距离遮挡问题,设计了一种新的波形选择策略。首先,利用提出的脉冲重复频率(PRF)波形选择策略,离线计算得到距离对应PRF的波形查找表。然后,通过叉积自动频率控制环路滤波(CPAFCLF)算法预估下个相参处理间隔(CPI)导引头与目标间的径向相对速度,并联合提出的基于Sage-Husa带有速度预测的自适应"当前"统计模型(SH-ACSMVP)算法得到的距离跟踪值,获得下个CPI的距离预测值。在跟踪机动目标场景中,相比于"当前"统计(CS)模型跟踪算法及基于"当前"统计模型的自适应无迹卡尔曼滤波(CAUKF)算法,本文算法得到的距离预测误差更小,误差收敛速度更快。根据此距离预测值从波形查找表中选择波形发射,作为下个CPI的发射波形,实现后续跟踪阶段的抗距离遮挡,提高目标跟踪性能。仿真结果表明了本文所设计波形选择策略的正确性及有效性。     

航空电子软件组件化开发与管理技术研究和实现

本文描述了航空电子应用框架模板化的方法,实现了基于数据源和框架模板的应用框架生成技术;定义了航空电子组件属性配置文件的内容和格式,阐述了基于组件属性配置的组件管理过程,重点介绍了利用有向图深度优先遍历进行组件依赖分析的算法设计,为航空电子软件组件化设计和开发提供了技术支持。     

基于样本增强和自动参数优化的高光谱目标检测方法

基于深度学习的高光谱目标检测面临着样本质量不足、网络结构复杂、参数调整费力等问题,本文提出了一种具有数据增强和自动超参数优化的深度学习方法。为了解决样本质量不足的问题,本文引入了一种样本扩增策略。该策略利用端元提取和聚类技术直接从高光谱图像中获取大量背景像素,通过使用相减像素配对方法将这些像素与少量已知目标像素配对,获得大量标记的纯样本对,从而实现数据增强。此外,与大多数复杂的深度网络不同,本文设计了一个由12个卷积层组成的轻量级卷积神经网络（CNN）。该网络专门设计用于高效快速地学习输入样本对与其对应标签之间的映射。结合粒子群优化算法,该网络具有超参数自动优化的能力,克服了参数调整费力的缺点,这使得网络能够根据来自不同高光谱图像的样本自动调整超参数,从而产生最优结果。对于测试像素,训练网络的输入是中心像素与其相邻像素之间的光谱差。当一个测试像素属于目标时,输出分数接近1,反之则接近0。在五个高光谱数据集上的实验结果表明：本文提出的方法明显优于现有的技术。     

空间电子辐射环境探测载荷测试定标试验平台研制

介绍了中国科学院国家空间科学中心新建成的空间电子辐射环境探测载荷测试定标试验平台.该平台由中、高能极弱流电子加速器以及内置多维真空转台的真空靶室试验终端组成,用于对星载空间电子辐射探测器进行地面加速器测试定标.重点描述了为得到中能极弱流均匀平行束,采用电子轨迹程序Egun对中能极弱流电子加速器进行的物理设计和模拟计算,给出球形结构电子枪在栅网孔不加栅网、加理想栅网和直径1mm孔栅网以及在不同加速管出口能量情况下,初聚系统和加速管以及经过二次扩束时输运段中电子轨迹的模拟结果.最终得出能够实现电子枪初始束流减弱8个数量级,获得满足测试定标试验需求的极弱流均匀平行电子束（在试验终端直径50mm靶上束流面密度为10⁵~10⁹cm^-2·s^-1）的结论.     

基于扰动观测器的巡航飞行器指数时变滑模控制

针对巡航飞行器非线性模型具有快时变、强耦合和高度非线性的特点,在考虑飞行过程中可能存在的气动参数以及大气密度不确定性情况下,提出了一种高精确、强鲁棒控制方法。通过将扰动观测器与指数时变滑模控制方法结合,构造了一种基于扰动观测器的巡航飞行器指数时变滑模控制设计方法,并利用Lyapunov理论分析了采用该控制律后整个闭环系统的稳定性。该方法能够有效地减小采用边界层方法来处理滑模抖振问题时所引入跟踪稳态误差,提高系统控制精度。最后,通过仿真验证了所提出方法的有效性。     

一种基于自适应波束形成的导引头抗干扰方法

传统的反辐射雷达导引头天线通常具有较宽的波束,且具有固定的波束方向图,这就必然导致不同空域的目标辐射信号和干扰信号同时进入导引头接收系统,严重影响导引头的测向性能,无法适应未来复杂电磁环境下工作的需要.为此,提出一种基于自适应数字波束形成技术的主动抗干扰方法,并研究该方法在导引头系统中应用的可行性.仿真结果表明,采用该...     

GPS失锁时基于神经网络预测的MEMS-SINS误差反馈校正方法研究

GPS信号失锁时,MEMS-SINS组合GPS导航误差会随着时间迅速积聚而无法导航.提出一种基于RBF神经网络预测的MEMS-SINS误差反馈校正方法,GPS有信号时对神经网络进行训练,GPS信号中断时用训练好的RBF神经网络预测MEMS-SINS的导航误差.地面车载跑车试验,证实了训练后的RBF神经网络能很高精度地逼近MEMS-SINS/GPS组合导航系统输入与输出间的关系,在4个50s以内的GPS人为失锁过程中,该方法导航结果与参考系统比较,平均位置误差为3.8m,平均速度误差为0.6m/s,平均姿态误差为0.5°.     

Softmax分类器深度学习图像分类方法应用综述

基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法,首先回顾了图像分类技术的发展历程,接着介绍了图像识别技术中的分类器,并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于Softmax回归分类器的应用,详细阐述了多种图像分类技术,具体包括浅层神经网络、深度置信网络、深度自编码器和卷积神经网络。同时,对比介绍了各种级联模型的具体结构、训练方法、实际应用、分类效果以及优缺点。最后,从Softmax回归分类器、深度学习网络模型和高维数据分类三个方面对基于Softmax回归分类器的深度学习模型在图像分类方面的发展与应用前景进行了展望。