中国资源卫星应用中心简介

中国资源卫星应用中心(以下简称"中心")于1991年10月5日成立,是国家发改委和国防科工局负责业务领导、航天科技集团公司负责行政管理的科研事业单位。多年来,中心积极贯彻落实国家关于陆     

电火花加工计算机辅助工艺过程设计系统

介绍电火花计算机辅助工艺过程设计系统（ＣＡＰＰＳ），用于为一个给定目标选择最佳操作。同时，还考虑了其它的会影响ＥＤＭ加工过程的加工方法（如铣削等）。系统的输入信息是在已有的ＣＡＤ信息的基础上产生的基于ＣＡＰＰ特征的工件描述。每个特征类对应于一个特定的一般工艺规程，并由系统对其进行评价，然后基于最低成本的原则，计算出最优工艺规程。同时还介绍了一种计算工时的通用方法。     

对领导干部廉洁自律工作的几点认识

空管系统一体化管理后，民航局空管局科学判断发展形势，提出了“安全运行、队伍稳定和廉政建设”是空管系统面临的三大压力，找准了工作的关键。当前，空管建设正处在一个高速发展时期，各项工作任务重，党风廉政建设是我们面对的新课题．为实现空管又好又快发展．如何把握领导干部廉洁自律工作基本规律。笔者谈几点认识。     

空管系统第二批学习实践科学发展观活动总结大会召开

8月18日，民航局空管局党委召开空管系统第二批学习实践科学发展观活动总结视频大会，空管局全体局领导均出席了会议。会议由民航局空管局局长苏兰根主持，党委书记周毅洲作重要讲话。今年‘3月12日以来，空管系统700多个基层党组织、1万余名党员按照中央、民航局党组和空管局党委的统一部署，紧紧围绕“夯实安全基础，推进一体化建设，实现空管系统又好又快发展”这个主题，密切联系空管安全运行和各单位的实际，集中参加了学习调研、分析检查、整改落实三个阶段六个主要环节的第二批学习实践科学发展观活动。空管系统各级党委对活动高度重视，加强领导，严密组织，及时指导，狠抓落实，     

由感知到动作决策一体化的类脑导航技术研究现状与未来发展

随着脑与神经科学以及人工智能技术的持续发展，昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发下的感知/认知/路径规划/动作决策一体化类脑导航技术得到了较大发展，可以实现由原始感知信息输入到导航动作决策的直接输出，呈现出接近动物端到端面向目标导航的智能行为，具有提高密集型无人机集群导航鲁棒性、准确性、实时响应动作、自主智能性以及计算效率的潜力。阐述了昆虫和哺乳动物大脑导航机理及其互补对称关系，以及昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发的端到端类脑导航技术内涵；论述了类脑导航技术研究进展，包括类脑环境感知、类脑空间认知、面向目标类脑导航；分析了类脑导航向智能化、神经形态系统以及群体导航发展的新趋势；最后讨论了类脑导航技术应用于无人机密集集群系统时存在的挑战。     

热流限制下的最优气动力辅助变轨

以变轨能量消耗最小为优化目标，应用极大值原理研究了飞行过程受热流限制和升力系统约束下的气动力辅助共面变轨问题，飞行过程成分第一自由弧段，约束弧段，第二自由弧段三个部分，讨论了升力系数的最优表达式，分析了飞行过程中两种约束的相互作用，给出了约束弧起始位置的角点条件和终端的横截条件下，对不同的初值选取方法讨论了三种计算策略，并给出了数值算例。     

优化配置空管运行资源创建和谐的空管运行环境

随着国民经济的稳步发展，我国民用航空业发展日新月异。目前，我国已经成为世界第二大航空运输国，并正在为2020年实现从民航大国到民航强国的历史性跨越而努力。从现在开始的两个五年计划期内，西南空管局将处于一个“需求热”、“建设热”的跨越式发展时期，这给我们带来了新的机遇和挑战。为顺利实现跨越式发展，我局提出了创建“人文空管、和谐空管、科技空管”的愿景规划。为实现这一愿景规划，创建和谐的空管运行环境，笔者认为有必要分析、把握新时期的特点，结合空管运行的理念，提早规划，为早日实现我局的愿景规划而努力。     

改进PointNetLK的点云智能配准与位姿图优化方法

针对空间在轨服务任务中的非合作目标相对位姿测量问题,提出一种目标可测部位点云的智能配准方法。首先,通过Straight Through滤波算法对半物理仿真平台采集得到的点云进行目标提取,以消除背景数据等杂乱信息;其次,改进PointNetLK神经网络点云配准算法,将提取后的点云数据作为输入,从而获得初步配准结果,解决非合作目标先验信息缺失导致的无法配准问题;最后,建立基于位姿图的优化模型,以降低配准误差,提高配准精度。实验结果表明,与传统迭代最近点(ICP)算法相比,配准综合误差从6.3598降低到1.7291,精度提高约 72.81% 单次耗时从33.16 s降低到4.2 s,效率提升约87.33%,与当前SM ICP等其他算法相比,也具有一定的优势。     

基于左手材料的翼面隐身结构设计及优化

翼面隐身结构能同时满足飞行器机翼气动、结构和隐身的要求,但在空间有限的机翼中应用时,由于结构特点使其隐身效果受到限制。为了解决该问题,在传统隐身结构中加入左手材料(LHM)进行改进。首先选取一种典型的LHM,从隐身设计角度出发,利用其雷达散射截面(RCS)计算不同入射角度下的后向吸收率,对其电磁特性进行研究。然后根据LHM的电磁特性,将其应用于翼面隐身结构,在相同的RCS减缩效果下,应用LHM可有效降低隐身结构体积。最后,为了进一步提高隐身效果,提出一种夹芯型LHM翼面隐身结构,并对该隐身结构中的结构参数利用代理模型进行优化。研究结果表明,相较金属翼面段RCS降低了15dB以上,较相同结构的翼面隐身结构RCS降低了10dB以上。     

A strategic flight conflict avoidance approach based on a memetic algorithm

Conflict avoidance （CA） plays a crucial role in guaranteeing the airspace safety. The cur- rent approaches, mostly focusing on a short-term situation which eliminates conflicts via local adjust- ment, cannot provide a global solution. Recently, long-term conflict avoidance approaches, which are proposed to provide solutions via strategically planning traffic flow from a global view, have attracted more attentions. With consideration of the situation in China, there are thousands of flights per day and the air route network is large and complex, which makes the long-term problem to be a large-scale combinatorial optimization problem with complex constraints. To minimize the risk of premature convergence being faced by current approaches and obtain higher quality solutions, in this work, we present an effective strategic framework based on a memetic algorithm （MA）, which can markedly improve search capability via a combination of population-based global search and local improve- ments made by individuals. In addition, a specially designed local search operator and an adaptive local search frequency strategy are proposed to improve the solution quality. Furthermore, a fast genetic algorithm （GA） is presented as the global optimization method. Empirical studies using real traffic data of the Chinese air route network and daily flight plans show that our approach outper- formed the existing approaches including the GA .based approach and the cooperative coevolution based approach as well as some well-known memetic algorithm based approaches.