非开普勒轨道下卫星交会变轨决策研究

针对卫星在非开普勒轨道下的运动特征,提出了研究卫星交会变轨决策的方法。首先,在Hill坐标下,采用比例导引方法求解卫星进行变轨机动时所需要的速度增量。然后,再通过Lagrange插值算法解出卫星在任意特征点上变轨机动所需要的速度增量,根据数字仿真得出大量的仿真数据并画出满足变轨决策条件的决策曲面。最后,对决策曲面的涵义做出分析,说明了该方法对于研究非开普勒轨道下卫星变轨决策问题具有一定的意义。     

小波技术在组合导航系统故障诊断中的应用

针对组合导航系统中存在的故障类型和特点，提出一种新的基于信号处理的故障检测方法。该方法利用小波分析技术对含有故障信息的系统信号进行分析处理，并将此方法应用于SINS／GPS组合导航系统。仿真结果分析表明，小波分析技术能很好地及时检测出组合导航系统的硬故障，且更加简便灵活，从而可以将小波分析技术应用于组合导航系统的故障检测。     

一种语音信号欠定盲分离的新方法

文章提出了一种语音信号欠定盲分离的新方法,引入了一种伪提取矢量的概念,并通过在信号采样点处选取对应的伪提取矢量,以恢复取值占优的源信号采样点的值,来实现欠定盲源分离。通过将该方法与传统的基于线性规划的欠定盲源分离方法分别仿真表明:文章所提出方法由于在信号的各采样点处无需优化,因此大大提高了信号分离的速度,语音信号的分离速度比基于线性规划的方法快数倍。     

面向航空智能制造的DT与AI融合应用

针对航空装备复杂制造场景下制造过程管控维度多尺度大、制造资源组成复杂性高、质量问题跟踪定位难度大等问题，结合数字孪生（DT）与人工智能（AI）技术特点，开展了面向航空智能制造的DT与AI融合应用研究。基于数字孪生与人工智能应用现状，系统性地阐述了数字孪生与人工智能融合机理，分析了支撑数字孪生与人工智能融合驱动航空智能制造的关键技术和数字孪生与人工智能融合驱动的AI控制中心构建涉及的关键问题，在此基础上重点讨论了加工制造过程自适应控制、智能车间生产过程智能管控、制造过程资源调度与优化决策、产品智能质量控制等应用场景，为数字孪生与人工智能在航空智能制造融合应用提供参考。     

一种新型的干扰识别与检测算法

在通信系统抗干扰中干扰的检测及识别是一种关键的技术。文章提出了一种新的干扰识别算法。首先,应用盲信号分离算法来分离传感器接收到的混合干扰信号。然后从干扰信号的高阶累积量中提取特征参数用作进行SVM分类时的特征向量。最后,用SVM作为分类器来对单音干扰、多音干扰及脉冲干扰进行分类识别。计算机仿真结果表明,当信噪比不低于5d B时本文算法有较高的识别率。     

大学生党建工作机制创新探索

针对当前高校大学生党建工作面临的新情况和新问题，提出保持共产党员先进性教育的长效机制；建立灵活设置党支部的运行机制；改进新生党员的教育与管理机制；强化发展新党员的培养与考察机制；加强新生党建工作队伍保障机制，以期大学生党建工作健康有序地发展。     

浅谈教师表扬与批评的艺术

教师的表扬与批评是与学生沟通的重要手段之一,其效果的优劣直接影响教育教学,因此,教师的表扬与批评需要艺术的表达,这种艺术更多体现在对心理效应的把握与应用上;从如何掌握原则、策略及如何提高效果等三个方面阐述了教师表扬与批评的艺术。     

基于Solid-Works的齿轮参数化设计

由于Solid-Works2003及以前版本的软件，其标准件图库中没有绘制各种齿轮的功能，本文介绍了在Solid-Works中实现参数化齿轮三维造型的一种方法，应用此方法可以在Solid-Works环境下完成齿轮的参数化三维绘制。     

环境减灾-1A、1B卫星模块化电源分系统

在环境减灾-1A、1B卫星研制之初就将产品的通用化、产品化、模块化作为设计的首要目标.希望电源分系统的功能和接口相对固定,并且在力学环境、热真空试验及可靠性设计上满足大部分任务需求,其他卫星只需根据任务需要进行适应性局部调整,就可以直接使用产品化的产品.HJ-1A、1B电源分系统的研制达到了产品化的目的.     

Reliable flight performance assessment of multirotor based on interacting multiple model particle filter and health degree

Multirotor has been applied to many military and civilian mission scenarios. From the perspective of reliability, it is difficult to ensure that multirotors do not generate hardware and software failures or performance anomalies during the flight process. These failures and anomalies may result in mission interruptions, crashes, and even threats to the lives and property of human beings. Thus, the study of flight reliability problems of multirotors is conductive to the development of the drone industry and has theoretical significance and engineering value. This paper proposes a reliable flight performance assessment method of multirotors based on an Interacting Multiple Model Particle Filter (IMMPF) algorithm and health degree as the performance indicator. First, the multirotor is modeled by the Stochastic Hybrid System (SHS) model, and the problem of reliable flight performance assessment is formulated. In order to solve the problem, the IMMPF algorithm is presented to estimate the real-time probability distribution of hybrid state of the established SHS-based multirotor model, since it can decrease estimation errors compared with the standard interacting multiple model algorithm based on extended Kalman filter. Then, the reliable flight performance is assessed with health degree based on the estimation result. Finally, a case study of a multirotor suffering from sensor anomalies is presented to validate the effectiveness of the proposed method.