口径天线绕射场的研究

介绍口径天线近场绕射计算的卷积积分法 ,该方法可用 FFT实现快速计算 ,故它是比传统的直接积分或球面波展开法更有效的一种计算模式。在此基础上 ,对圆形和矩形口径天线的近场绕射特性进行了研究。由计算结果可见 ,口径天线在观察面上的绕场分布与口径形状、口径尺寸 ( D/λ)和观察面至口径有关。还对减小口径边缘的近场绕射问题进行了分析     

航空行业中人员差错数据库

<正> 1 人员差错数据收集 在人员差错数据库HEDB中,采用的人员差错数据收集方法归结起来有6种: (1) 实验法 在人员差错问题中,实验条件不可能是实际条件的真实再现,特别是心     

300M钢制内螺纹冷挤压研究

研究300M超高强度钢内螺纹的冷挤压成形以及工件预制底孔直径、冷却润滑液等因素对其内螺纹挤压成形的影响;对挤压螺纹轴截面上的显微硬度进行了测试,并对显微硬度的特征进行了详细分析,与45钢进行对比以此来表征挤压强化效果。     

用最佳旋转轴方法形成误差信号的飞行器姿态控制系统

本文重点讨论采用所谓最佳旋转轴方法来形成飞行器纵轴指向控制的误差信号,对于绕飞行器纵轴本身转动的控制主要讨论了滚动稳定和倾斜稳定两种情况下误差信号的形成。详细推导了它们的计算公式。作为这个方法应用的例子,我们还讨论了如果飞行器上安装一个三轴平台或一组捷联式速率陀螺时,怎样由它们敏感的信号形成姿态控制误差信号,并给出了相应的姿态控制系统原理结构图。     

塞式喷管性能的数值模拟与实验验证

通过特征线法在塞式喷管中的应用，研究了塞式喷管主要结构参数对其性能的影响，同时，研究了塞式喷管的高度特性，最后还对塞式喷管合推力与发动机轴向夹角的高度特性进行了研究和分析。理论研究结果得到了实验的验证。其结果可用于塞式喷管的设计。     

针对相控阵雷达的自适应干扰样式调度准则研究

自适应干扰样式调度策略是实现认知电子战的关键环节.针对目前自适应干扰样式调度准则中未考虑相控阵雷达自身工作调度模板的问题,在现有雷达侦察参数的基础上,增加对脉冲幅度和脉冲数量2个参数的侦察以提高对雷达工作状态变化的判断准确率,然后对雷达工作调度模板进行侦收和分析,从而建立基于相控阵雷达自身工作调度模板的自适应干扰样式调...     

星机双基地SAR的工作模式研究

由于卫星速度远快于飞机,传统的条带式已不适用于星机双基地SAR。有文献提出一种"双向滑动聚束式",但该模式存在成像场景长度短、成像算法复杂等缺点。利用星机双基地SAR接收机端信噪比高的特点,提出两种新的工作模式,分别是"卫星宽波束、飞机反向滑动聚束式"和"双宽波束式"。当仅展宽飞机波束时,"双宽波束式"演变为"宽波束接收式"。从理论上分析两种工作模式的可行性,并计算得出典型参数下的技术指标。相比于"双向滑动聚束式",在方位分辨率相等的条件下,这些新模式的场景长度都明显增加。但除"宽波束接收式"外,所提两种新模式将使返回卫星的单基地回波无法使用。文末分析了几种工作模式的适用场合。     

基于位姿可达空间的太空机械臂容错路径规划

为了使太空机械臂在关节锁定故障后仍能继续完成后续任务,提出一种基于位姿可达空间的太空机械臂容错路径规划方法。基于牛顿-拉夫逊法计算太空机械臂关节人为限位,完成满足任务需求的退化工作空间求解,通过构造姿态可达度指标,在退化工作空间的基础上建立故障机械臂基坐标系下的位姿可达空间。通过在代价函数中增加最小奇异值代价项改进传统A^*算法,基于改进A^*算法在所建立的位姿可达空间内完成太空机械臂容错路径规划。所提方法综合了位姿可达空间与改进A^*算法各自的优势,实现了关节锁定故障太空机械臂同时满足避奇异与位姿可达要求的轨迹搜索。通过建立7自由度太空机械臂运动学模型开展数值仿真研究,仿真结果验证了所提容错路径规划方法的有效性。     

基于特征点识别的头部姿态计算

为了提升使用随机回归森林进行头部姿态分析的精度,提出了一种基于特征点识别分析头部姿态的计算框架.考虑到高误差投票的干扰,该计算框架以随机森林的特征点识别为基础从而避免异常投票干扰,将头部姿态计算问题转换为空间鼻尖特征点和朝向特征点的识别问题.在随机森林的训练中,决策函数使用了高斯曲率和平均曲率作为图形特征,根据微分熵的信息增益在随机生成的决策函数库中搜索最优化决策函数.在训练完成的随机回归森林的叶子节点中,通过分析保存的样本数据,可以得到目标特征点的高斯分布估计.根据实验测试结果,在适当的阈值设定的情况下,该方法可以实现较高的识别成功率,使用曲率后明显提高了识别精度,能够在一定程度上处理有遮挡的数据,并且该方法已经成功应用于虚拟座舱的实时头部姿态分析计算系统.     

小天体软着陆中的地面特征区域提取与跟踪算法

考虑到自主导航过程中的特征区域检测与跟踪问题,提出了一种新的跟踪算法。该算法是基于DIMES框架。首先,对在软着陆过程中拍摄的行星表面图像进行亮度均衡化,对处理后的图像进行二值化;然后,对二值化特征区域进行模板匹配找出高度相关位置点;最后,根据特征区域之间的几何关系确定特征区域的搜索范围,再分别提取这些相关点所代表区域的特征向量,并且与模板的特征向量进行相似性分析从而找到相似性最大的位置点。通过两组小行星表面图片进行分析验证得到了较好的效果。