低轨对地观测卫星凝视成像仪探讨

文章介绍了典型空间信息获取方式及特点,阐述了低轨对地观测卫星凝视成像面临的问题及解决对策,对两种低轨对地观测卫星凝视成像仪及其应用进行了探讨。     

国外小卫星编队飞行试验面面观

自上世纪90年代后期开始．国际上关于小卫星的研究越来越引起世界航天领域的极大兴趣和广泛关注。目前，关于小卫星及其应用的研究也已进入了一个新的阶段。作为小卫星应用的一个重要方面，小卫星的编队飞行技术也被普遍认为是未来小卫星应用模式的必然趋势。     

基于FPGA的天线控制系统设计

介绍一种基于 FPGA(Field Program mable Gate Array)的共轴式双旋翼无人驾驶直升机遥测遥控数字引导的天线控制系统的设计方案 ,讨论其总线控制、步进电机控制、输入信号处理模块的设计思路及关键技术。该系统经过设计、布线、仿真测试 ,并应用于某型号无人驾驶直升机     

传输型光学遥感器斜模式采样新方法研究

文章介绍了实现超模式采样焦平面3种解决方案面临的技术难点,为避开器件问题提出了一 种新的斜模式采样方法。以任意两雏周期采样理论为基础分析了斜模式采样技术的物理原理,并通过实验 手段验证了斜模式采样技术的可行性。试验结果表明:改变探测器推扫方向的采样间距,斜模式采样技术 可以提高传输型光学遥感器图像的空间分辨率,该技术相对于超模式采样技术,工程实现上要简单。     

多点数字化成形技术的发展及应用

以数字化装备代替传统模具进行板料成形,是现代制造领域的重要发展方向。随着航空、航天、海运、高速铁路等行业的高速发展,对于三维曲面件的需求也在不断地增加,多点数字化成形技术将具有更加广阔的应用前景。     

传输型光学遥感器超模式斜采样新方法研究

文章简要介绍了超模式和斜模式采样的概念,结合超模式采样技术和斜模式采样技术,提出 了一种新的传输型光学遥感器的采样方法,即超模式斜采样,该方法充分发挥了超模式和斜模式采样的优 点,在图像信噪比保持不变的情况下,地面采样间距大大缩短,遥感图像的空间分辨率可以大大提高。     

应用于智能芯片的可视化反馈系统研究

当前，市场上普遍使用的负责推理的终端人工智能（AI）芯片使用训练好的参数对数据进行快速高效运算。但在通常训练过程中使用的数据集和真实数据的分布不一致，由此获得的参数会导致终端AI芯片识别准确度降低。为此，提出了一种基于终端AI芯片的可视化反馈系统架构方法。使用反卷积特征可视化方法，在具有高效计算性能的终端AI芯片上，对卷积核参数进行迭代优化，达到可识别该图像目的。相比于CPU/GPU和FPGA，所提架构在卷积神经网络模型里，更具有高效处理能力和灵活可塑性。实验表明，该研究有效提高了终端AI芯片的普适性、识别准确度和处理效率。      

角误差信号提取系统有线状态性能测试方法研究

角误差信号提取系统越来越多地运用在卫星星间链路中。但因受制于试验场地和地面重力的影响，角误差信号提取系统无线试验验证存在着一定的局限性。为了解决该问题，文章提出一种新型角误差信号提取系统性能有线状态测试方法，该方法通过量化真实天线在无线状态获取的天线方向图，并将天线方向图量化出相关数组后，通过程序加载到含有信号源、移相器及衰减器件等组成的角误差信号提取系统有线测试设备中。角误差信号提取系统将根据输入数组会输出方位向和俯仰向误差电压，通过误差电压就可以绘制S曲线，通过S曲线便可对角信号提取系统的极性、幅度以及交叉耦合进行判断和分析，同时也能与无线状态下的测试结果进行比对。该方法同时还可以实现角误差信号提取系统的AGC曲线测试、信号抖动测试等项目，消除了角误差信号提取系统在交付前仅做健康性检查而带来的不确定性，具有连接简单、试验费用低且能全面评估角误差信号提取系统性能的优点。