应用禁忌遗传算法的空间目标协同监视资源调度方法

针对空间态势感知领域的空间目标协同监视问题,提出应用禁忌遗传算法的空间目标协同监视资源调度方法。按照资源调度系统的调度能力、目标容量、响应时间等需求,对协同监视的4种任务模式、目标函数、问题建模、求解算法进行具体分析。仿真结果表明:该方法可支持20颗卫星调度、监视跟踪目标容量1000个,在优化求解速度、精度等方面具有明显优势,可应用于我国空间目标协同监视集成管理系统。     

空间目标碰撞概率的等效矩形域快速算法

针对线性相对运动假设下的碰撞概率计算问题,提出了等效矩形域方法。利用该方法将概率积分计算进行近似处理,推导出概率密度积分的解析表达式。针对空间目标误差椭球形状固定的情况,给出了最大碰撞概率的计算方法。对目标在交会时刻相距较远和接近碰撞的情况进行了碰撞概率以及最大碰撞概率计算。通过将计算结果与空间压缩无穷级数法的对比,验证了等效矩形域方法近似计算碰撞概率积分的可靠性,同时对于不同的碰撞概率计算情况,等效矩形域方法显示出更高精确度和更好的估计偏差稳定性。     

星载激光测高地面数据处理设计研究

星载激光测高技术是对地观测系统中最为核心和前沿的信息获取技术之一,因其具有探测方向性好、测距精度高等特点,在地球科学领域中体现出了巨大的应用潜力。在ICESat/GLAS测高地面数据处理系统的基础上,针对将于今年发射的高分七号卫星的载荷特点,设计了一套星载激光测高地面数据处理系统软件。该软件可实现对星载激光测高数据的地面处理并生成3级数据产品,包含激光能量计算、波形分解和激光脚点定位等,以及相应各级产品的数据质量控制处理。利用高分七号仿真数据对该软件进行相应的性能测试,测试结果表明:该系统软件基本满足需求,已初步具备星载激光测高地面数据处理能力。     

利用捷联导引头打击机动目标的自抗扰制导律设计

针对导弹制导系统中存在模型不确定性和目标机动信息难以获取等特点,提出了一种线性自抗扰(LADRC)制导律的设计方法。该方法以捷联导引头弹目视线角为输入量,对控制对象模型已知部分进行前馈补偿,对控制对象模型的不确定部分和目标的未知信息通过线性扩张状态观测器(LESO)进行估计并予以动态补偿,对改造后的系统再利用比例微分(PD)控制,完成制导律的设计。该方法无需获取目标运动加速度即可实现对加速运动机动目标的打击。仿真结果表明,弹道末端需用过载小于导弹的最大可用过载,脱靶量满足指标要求,具有很高的工程应用价值。     

基于大数据的空间目标监测数据管理系统设计与应用

针对空间目标探测与识别试验系统监测站(简称监测站)海量目标识别数据管理效率不高、数据分析处理能力不足、观测数据使用效益未完全发挥、对系统服务性能提升贡献度不高的现状,利用Hadoop等大数据技术开发具备数据存储管理、分析挖掘、质量评估等功能的平台,建立系统设备性能状态主动受控式预警系统,解决了海量观测数据存储管理的难题。同时,综合利用大数据分析结果,挖掘探索监测数据相关性与影响规律,为提升空间目标监测系统服务性能提供可靠支撑。     

太空目标监视装备效能贡献率评估研究

为了促进太空目标监视装备体系的协调统一发展,为太空目标监视装备体系中新型装备的研制和发展提供依据,构建了太空目标监视装备效能贡献率评估指标,并对评估指标的内涵和度量方法进行了分析。通过对评估指标的有效性、重要性和完整性进行检验,保证了评估指标能够满足评估的需求。采用层次分析法给出了评估指标的权重系数,并通过仿真系统给出了各个评估指标的能力结果,得出了新型装备在太空目标监视装备体系中的效能贡献率。     

一种基于间歇采样的脉间点积干扰方法

首先介绍了间歇采样转发干扰原理,指出了间歇采样转发干扰出现的假目标峰值位置,提出了一种基于间歇采样转发的脉间点积干扰方法,在对该方法进行数学建模后,分析了干扰信号时频特性;最后对基于间歇采样转发的脉间点积干扰进行了仿真,并将之与直接间歇采样转发干扰及增加了多普勒噪声调制间歇采样转发干扰进行对比。     

立德树人视域下飞行签派教员课程思政落实机制研究

通过对立德树人的职责和时代内涵的梳理,从思想认识、教学能力、教学手段3个方面分析了现阶段飞行签派员业务技能培训中课程思政方面的不足之处,由“立德”与“树人”的逻辑关系总结课程思政在飞行签派员培训中的积极作用,最后,从健全政策制度、坚持三观导向、发挥教员团队优势、增强德育能力和转变教育观念5个方面提出了提升飞行签派教员立德树人教学能力的途径和方法。     

点融合系统在飞行训练中的应用初探

随着我国中低空域逐渐开放,空域布局愈加复杂,各类通航运行矛盾冲突明显。通航产业中架次与时间占比最大的训练飞行,因其运行繁杂,亟需提升空域容量,降低工作负荷,更新教学课程,适应市场需求。本文研究点融合系统,比对训练飞行困境,分析实施基础,对点融合技术在飞行训练中的运用进行初探,认为该技术的应用能优化空域结构,厘清飞行航迹,提升空域容量,缓解学生积压,减少燃油消耗,且已初步具备基础条件。后期还需从机载设备加装、程序设计优化、人员能力提升、运行监管体系搭建等方面加强建设,以满足点融合系统运行所需。     

基于表观细粒度辨别网络的近海船舶目标检测方法

近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络（CNN）和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN（更快的基于区域的卷积神经网络）的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。