风场对重力波的滤波现象

对MillstoneHill台站数字测高仪DGS－256漂移探测数据进行的分析表明，背景风场对重力波扰动具有明显的滤波作用．这种滤波效应主要表现为：扰动传播方向具有顺时针旋转的日变化特征，扰动相对出现率峰值出现在扰动传播方向与背景风场方向之间的夹角为180°－225°之间．扰动时空尺度越小，其传播越趋向于逆风场方向．     

不等式nΣi=11／ai≥n^2／nΣi=1ai的两个推广

从n不正数的调和平均值，不大于其算术平均值出发，导出了一个分式不等式，又应用排序的方法，从两个方面将这个不等式加以推广，得到了两个更具一般形式的分式不等式和指数不等式：nΣi=1bi/ai≥nnΣi=1bi/nΣi=1ai,nΣi=1ai^m≥（nΣi=1ai）^m/n^m-1（n∈N，m∈Z）。     

无人机视觉地理定位研究综述

近年来,无人机在控制稳定性、传感器精度和载荷智能化等方面进步显著,被普遍应用于情报侦察、打击引导、安防巡逻、应急救援、森林巡检等军事和民用领域。无人机及其载荷主要承担发现和定位目标的任务,利用相机对地面目标地理定位(简称对地视觉定位)是最为普及的低成本手段,属于航空摄影测量技术分支。基于深度学习的计算机视觉浪潮促进了各类无人系统视觉感知能力的智能化发展,对于搭载光电载荷的无人机而言,对地目标智能识别和定位是重要的能力增长点。鉴于此,系统总结了无人机对地视觉定位技术的研究现状,全面细致地探究了定位过程涉及的各类坐标系定义与相互转换关系,指出了关键原理问题和技术途径。无人机视觉地理定位可分为单机定位和多机协同定位两种方式,主要通过基于辅助地理信息的定位、已知目标距离的定位、三角定位和纯角度滤波定位四种途径实现。同时,预测了未来无人机视觉地理定位技术的研究趋势,力求为无人机系统智能化发展提供支撑。     

复合材料非热压罐工艺设计与力学性能研究

纤维增强树脂基复合材料具有比强度/比模量高、可设计性强、耐疲劳等优点,在航空航天领域获得了广泛的应用,但也面临着生产成本和效率问题。针对热压罐工艺高成本和高消耗的缺点,综合分析了热压罐工艺和真空辅助树脂灌注成型(Vacuum Assisted Resin Infusion, VARI)工艺的优缺点,对两种成型工艺进行优势整合后,在VARI工艺的基础上进行升级,设计了一种新的低成本非热压罐成型工艺,并对该工艺成型制件的性能进行评价。结果显示,与VARI工艺制件相比,在非热压罐工艺下成型的玻璃纤维层合板制件,其纤维体积分数提高了6%,拉伸模量提高了2.24GPa,拉伸强度提高了61MPa,层间剪切强度提高了2.96MPa。该设计显著改善了VARI工艺制件的力学性能,具有一定应用前景。     

末制导雷达/惯性复合导航算法

研究了末制导雷达/惯导的复合导航算法,当导弹攻击慢速移动目标时,可以根据惯导输出和雷达信息,采用Calson滤波算法估计出目标的位置信息和惯导误差,从而修正目标运动和惯导误差。仿真表明,Calson滤波算法能较好地提高制导精度。     

姿控发动机推力测量系统的动态建模与补偿

在姿控发动机的瞬态推力测量中,推力测量系统的动态特性是影响推力准确测量的一个至关重要的因素。根据姿控发动机推力测量的特点,针对某型号姿控发动机设计了专用的试车台架,采用了动态标定、动态补偿和计算机仿真有机结合的方法,对推力测量系统动态特性的改善进行了研究。仿真结果表明,此方法在改善推力测量系统动态性能方面是行之有效的,可将其进一步推广到其它动态测量系统。     

大带宽数字信道化接收及重构系统的实现

基于多相滤波的数字信道化结构具有动态范围大、灵敏度高、多信号同时处理、瞬时带宽大等优点。设计了一种大带宽数字信道化接收重构高效系统。该系统使用正交镜像滤波器实现信号接收及精确重构;利用国产化高速ADC和DAC芯片完成信号形式的转换;利用高性能FPGA芯片完成数字信道化处理。理论仿真和硬件测试结果表明,该系统具有接收和重构多个雷达信号的能力,具备较高的工程应用价值。     

改进暗通道遥感影像去雾方法及效果分析

遥感影像的预处理工作是遥感数据应用的基础。去除云雾是影像预处理工作的重要组成部分。针对遥感影像雾霾浓度分布不均匀的问题,提出一种改进的暗通道遥感影像去雾方法。以"高分一号"(GF-1)卫星为例,根据影像灰度图中的灰度值对影像雾霾浓度区域进行划分,对每个区域中暗原色值的获取方式进行改进,使用导向滤波优化大气传输率,以归一化植被指数(NDVI)为基础,设计用于评价影像去雾质量的定量指标。结果表明:所提出的方法能明显去除雾霾干扰,有效改善卫星影像数据的视觉效果,增强影像细节。该方法去雾处理后的遥感数据能应用于定量遥感,提高遥感影像的可用性及有效性。     

星载合成孔径雷达图像的飞机目标检测

针对大场景下星载合成孔径雷达(SAR)图像中飞机目标检测问题,提出一种端到端的飞机目标检测算法。先在大场景SAR图像中对机场目标进行粗检测,定位机场区域,再通过精确分割算法获得机场的精细区域。对机场区域中的飞机目标进行检测,采用一种基于Canny算子的边缘检测与卷积神经网络结合的飞机目标检测算法。通过飞机边缘检测、边界框预处理等操作确定潜在飞机目标在机场中的位置范围,采用基于GoogLeNet的卷积神经网络对可疑目标进行鉴别。利用星载合成孔径雷达数据对算法进行验证,证明该方法的有效性与实用性。