L波段全向天线研究与设计

在实际应用中,有时需要全向天线在水平面以上覆盖较广的空域,针对这一需求,文章提出了两种工作在L频段的波束上翘的全向天线。其中一种为使用同轴转平行双线结构进行馈电的串联印刷偶极子天线,且加入反射板保证波束上翘,实测结果表明该天线在工作频段内,电压驻波比(voltage stanting wave ratio,VSWR)小于1.5,水平面增益大于2dBi,俯仰角0°~70°(定义水平方向为0°)增益大于-7dBi,不圆度小于2dB。另一种为双锥天线,使用上下锥体不对称结构保证波束上翘,同时引入固定套环保证天线的稳定性。实测结果表明该天线在工作频段内,VSWR小于2,俯仰角0°~20°增益大于1dBi,俯仰角0°~70°增益大于-7dBi,不圆度小于2.5dB。该天线结构稳定,性能优良,可应用于车载通信或其他通信场景中。     

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...     

基于太阳模拟器的网状天线热变形仿真与试验研究

准确预示天线在轨温度并分析天线热稳定性的影响因素是改善天线性能的重要方面。文章通过构建网状天线热分析和热变形有限元模型,仿真得到碳纤维主反射面、支撑肋组件等结构在两种工况太阳侧照下的温度场以及热变形场;在真空低温环境下,利用太阳模拟器对网状天线进行热真空原位环境热变形摄影测量试验。对比表明,仿真模型计算结果与试验测量结果符合性较好。鉴于模拟外热流的准直性对试验结果的影响较大,在热仿真时需要针对入射热流的准直性对热模型进行辐射误差补偿。     

小子样下导电滑环磨损失效仿真的可靠性评估研究

针对滑环失效数据较少的特点，构建导电滑环磨损失效模型，结合小子样数据处理法和随机性理论对滑环摩擦副进行可靠性评估研究。首先，考虑滑环摩擦副在热力电多场耦合环境下的特点，应用传热学、赫兹理论、能量守恒定律量化多场耦合对滑环摩擦副的影响，再结合Archard模型理论构建导电滑环摩擦副磨损失效模型。然后，采用小子样数据的虚拟增广法和Boot-strap法对仿真数据进行扩展，根据滑环磨损特征量分布规律分别得到随机失效阈值与固定阈值下的可靠度函数曲线，以某厂制造的导电滑环为例，进行滑环摩擦副可靠性评估，实验结果表明随机失效阈值下的可靠度与实际更接近。研究表明所构建的磨损模型和方法可以有效地对导电滑环进行可靠性评估，避免了传统的必须依赖大量试验数据的方法，解决了缺少滑环试验数据而难以进行可靠性评估的问题，填补了导电滑环可靠性研究的空白。     

火星探测天线组阵数据接收技术研究和验证实验

为了满足我国首次火星探测任务的需要，确保探测器有效载荷科学数据的顺利下传，将采用天线组阵的方式进行数据接收。天线组阵数据接收技术在航天工程中的应用国内尚属首次，为此开展了信号合成方法和处理流程的研究，提出了利用模型计算和基于科斯塔斯环的搜索估计相结合的初始时延和多普勒频差快速估计方法。利用现有的密云站50 m天线和昆明站40 m天线，以嫦娥3号着陆器数传信号为实验对象，开展了天线组阵与数据接收技术检验实验。研究和实验结果表明，全频谱合成方法优于符号流合成方法，其合成损耗小于等于 0.45 dB ，可用于我国首次火星探测任务天线组阵的信号合成；初始时延和多普勒频差快速估计方法可提高广域组阵信号互相关的搜索效率；所确定的信号合成技术流程和数据处理方法可用于后续信号合成软硬件设备的研制和开发。     

Autofocusing of ISAR images based on entropy minimization

A novel autofocusing technique is developed for random translational motion compensation in inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging of objects. This technique is based on an entropy minimization principle and validated via a nonparametric estimation method. Images of a simulation and a real flying aircraft are used for illustration. Images of encouraging quality confirm the feasibility of autofocusing the radar images by just the requirement of minimizing the image entropy     

跨传感器异步迁移学习的室内单目无人机避障

针对强化学习策略由仿真环境向实际迁移困难的问题,以提高无人机采用无深度信息单目视觉时的行人规避能力为目标,提出一种基于异步深度神经网络结构的跨传感器迁移学习方法。首先,在仿真环境中仅使用虚拟单线激光雷达作为传感器,通过基于确定性策略梯度(DDPG)的深度强化学习方法,训练得到一个稳定的初级避障策略。其次,用单目摄像头和激光雷达同步采集现实环境中的视觉和深度数据集并逐帧绑定,使用上述初级避障策略对现实数据集进行自动标注,进而训练得到无需激光雷达数据的单目视觉避障策略,实现从虚拟激光雷达到现实单目视觉的跨传感器迁移学习。最后,引入YOLO v3-tiny网络与Resnet18网络组成异步深度神经网络结构,有效提高了存在行人场景下的避障性能。     

在轨操控机器人拓邻域搜索三维路径规划

针对空间在轨操控机器人在桁架式空间站执行操控任务时,需要在桁架间自由穿行且时刻与空间站保持接触的任务特性,提出基于拓邻域搜索蚁群算法的三维全局路径规划方法.该方法首先建立桁架式空间站的三维栅格模型;充分考虑机器人穿行时的包络约束和操控时的接触约束,在路径规划和轨迹搜索前对被操控对象的三维栅格模型进行预处理和修正,缩减路...