舰载雷达主动反电子侦察技术

目前舰载雷达主要采用捷变频、复杂重频、宽带高增益脉冲压缩、低副瓣天线以及发射功率管控等低截获概率设计技术来提高其反电子侦察和抗干扰能力,属于“防御性”的反电子侦察技术。从电子侦察系统的特点及存在的弱点出发,提出对其进行干扰的可能性,采取主动反电子侦察的方法来掩护己方舰载雷达工作,提高舰载雷达的电子对抗能力。     

MEMS陀螺随机漂移误差系数的动态提取

针对传统Allan方差提取微机电系统（MEMS）陀螺随机误差系数仅得到近似均值,与实际中其随时间在均值附近波动不相符的缺点,提出一种动态提取MEMS陀螺随机误差系数的方法。该方法将窗函数引入Allan方差计算,不仅能够正确提取MEMS陀螺随机误差系数,而且还能得到MEMS陀螺随机误差系数的时间变化曲线,这将有利于MEMS陀螺的性能分析和误差补偿。实验证明该方法提取的MEMS陀螺随机误差系数的时间变化曲线在以传统Allan方差得到的近似均值附近波动。由此可见,该方法具有一定的可信度。     

一种基于系统误差自动补偿的编队目标航迹精细关联算法

为解决编队内各目标航迹精细关联的难题,按照编队目标航迹的特点,结合误差估计技术及航迹关联技术,提出了一种基于系统误差自动补偿的编队目标航迹精细关联算法,该算法首先基于循环阈值模型对各传感器获得的航迹进行编队识别,并按编队中心航迹完成编队航迹的整体预关联,然后基于编队航迹状态识别模型,搜索或建立分辩状态最接近的预关联编队航迹,并基于编队航迹系统误差估计模型和误差确认模型,获得最终的系统误差估计值,自动完成系统误差补偿,最后利用传统的航迹关联算法进行编队航迹的精细关联。经仿真数据验证,与基于目标不变信息量的模糊航迹对准关联算法和基于航迹迭代的航迹对准关联算法相比,该算法具有耗时少、关联性能有效稳定等综合优势,能较好的满足工程上对系统误差下编队内目标航迹的精确关联需求。     

基于二维资源管理的多功能雷达任务调度算法

动态孔径分割技术为相控阵雷达针对不同任务灵活分配孔径资源提供了可能,而传统的资源调度方法仅基于单一孔径条件研究了时间资源的优化分配问题。针对雷达搜索、跟踪与成像任务的自适应调度问题,提出了一种基于时间-孔径二维资源管理的雷达资源调度算法。该算法建立了雷达孔径分割条件下的二维资源调度模型,确立了能量资源约束条件;利用基于压缩感知的稀疏孔径逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术,使雷达在完成目标搜索和跟踪任务的同时实现对目标的成像;定义了调度算法性能的评价指标。在仿真实验中将该算法与另外2种算法进行对比,验证了所提算法在高度成功率、二维资源利用率与任务并行度这3种性能指标上具有优越性。     

试飞确定电传飞控系统稳定裕度

根据飞控系统稳定裕度的要求,给出了几种求取稳定裕度的方法,尤其是提出的基于返回误差阵奇异值的稳定裕度判定方法,可解决多通道多回路复杂交联系统的稳定裕度评价问题。     

热切缺陷对氧化铝陶瓷强度的影响

描述了氧化铝陶瓷封装制造中热切缺陷的产生,并利用扫描电子显微镜及表面粗糙度测量仪对热切表面的表面质量进行了评价.为了进一步的评价热切缺陷对陶瓷元件可靠性的影响,引入Weibull强度统计理论,比较了自然表面和热切表面的强度差异.实验结果表明,热切表面的表面质量明显差于自然表面;同时热切缺陷存在使氧化铝陶瓷试样强度显著下降,强度分散度增加;试样尺寸减小时,热切缺陷使陶瓷元件可靠性更低.     

空间机器人的同伦类约束路径规划

同伦类约束路径规划是空间机器人路径规划的一种重要技术手段,能够有效实现复杂约束条件下路径规划的运算轻量化,具有重要的理论意义和应用价值。同伦路径规划以同伦这一数学工具作为基础,将空间机器人的可行路径集限制在范围有限且具有良好函数性质的同伦结构中,在该结构中进行优化路径的搜索,在保证路径规划有效性的同时降低了算法的复杂性。介绍了基于同伦的路径规划近似算法框架,以及路径同伦构造和规划问题的求解。从面向约束的路径同伦构造方法和同伦优化搜索2个层面分析了近年来针对空间机器人同伦路径规划研究的进展。根据研究现状,对空间机器人的同伦类约束路径规划的未来发展进行了展望。     

等离子体接触器放电特性试验研究

为了研究等离子体接触器的伏安特性,设计试验分别测试了单支和双支等离子体接触器工作时的伏安特性,并给出了等离子体接触器钳位电压、偏置电压以及触持电压随偏置电流的变化规律。试验结果表明:供气流率的提升有利于接触器放电效率的改进;等离子体接触器钳位电压、触持电压与偏置电流之间呈现出不同的规律,前者呈现为正阻特性,后者呈现为负阻特性;两支等离子体接触器同时工作时相互之间存在影响,额定值为5 A时,两支接触器的发射电流分别为8 A和2 A,因此采用双接触器同时工作时,应尽量采用伏安特性接近的阴极以减小差异性。     

基于改进FCOS网络的遥感目标检测

找出目标的位置和类别是目标检测的主要任务。随着人工智能和深度学习的发展,目标检测可以达到人眼所达不到的精度。由于信息较少,覆盖面积小且基于锚框的检测算法易受锚框大小、比例数目的影响,对较小的目标难以精确检测。针对以上问题,改进无锚框算法全卷积单阶段目标检测(Fully Convolutional One-stage Object Detection,FCOS)实现了小目标检测的效率和精度。将FCOS算法的特征提取网络结构残差网络(Residual Network,ResNet)更换为轻量级网络结构MobileNetV3,随后在骨干网络中引入通道注意力机制和空间注意力机制对特征提取网络进行改进,最后设计T交并比(TIOU)代替原本的交并比(IOU),改善模型精度。实验结果表明,所改进的网络结构与FCOS相比,网络训练时间和模型大小为原来的一半,计算参数量由原来的32.12×10⁶减少为11.73×10⁶,减少到原来的三分之一,模型推理速度提升了10%,每秒传输帧数为11帧,与主流网络FasterRCNN相比,检测精度和速度更快,可以满足对小目标...     

基于双混联机器人的镜像铣削系统运动学分析与加工路径生成方法

以一种由双混联机器人组成的镜像铣削系统为研究对象,采用矢量法建立了镜像铣削系统规格化的运动学正逆解模型,其中正解方法较采用牛顿迭代法求解的方法具有计算效率与精度高的优点。提出了一种镜像加工路径生成方法,明确了双机参考坐标系的位姿关系,通过设定薄壁结构件的期望加工壁厚计算位姿镜像对称的刀具与支撑头路径。提出了十轴联动与双五轴联动两种镜像加工路径执行方法,后者较前者具备可重构性与模块化的特点,支持铣削或支撑机器人单机作业,能够满足大工作空间内单机或多机快速现场布置与高效协同加工的需求。为验证所提出的运动学模型与加工路径生成、执行方法的正确有效性,开展了大型薄壁结构件镜像加工试验,试验结果表明,壁厚加工误差可保证在±0.18 mm以内。