卫星电子组件高加速寿命试验技术

高加速寿命试验（HALT）是一种高效的可靠性试验。通过高加速应力作用,激发产品潜在缺陷变为故障并进行改进,以达到其在使用中几乎不会出现故障的目的。文章阐述了试验的基本原理、试验剖面和失效分析等等,根据航天产品的特点,给出了应力极限确定步骤和温度控制方法,并将该方法在卫星典型电子组件上进行了应用研究。     

一种平稳加速条件下电磁轨道发射系统射前电源时序快速计算方法

针对电磁轨道发射系统打击目标时的快速反应要求,提出了一种平稳加速条件下电磁轨道发射系统射前电源时序快速计算方法。首先,根据电磁轨道发射系统的高电压、大电流、强载荷的工作特点,分析了系统平稳加速条件,提出了一种平稳加速的实现方法;然后,建立了电磁轨道发射系统平稳加速下的抛体出口速度与电源模块放电时序间模型,包括关系数据表构造、响应面模型建立及检验,在此基础上给出了射前电源时序的确定方法;最后,将该方法用于某电磁轨道发射系统电源时序的求解中。结果表明,该方法大大减少了计算时间,而且能够保证发射过程保持平稳,展示了该方法的有效性。     

“资源三号”卫星图像影像特征匹配方法研究

随着中国遥感卫星的迅速发展,要求影像几何质量评价方法可以在待评图像和参考图像间提取出精确且分布均匀的控制点信息。文章提出一种基于多源、高精度遥感图像的特征点匹配方法。该方法首先用加速稳健特征（Speeded Up Robust Features,Surf）算法对＂资源三号＂卫星图像和参考图像进行粗匹配以建立两幅图像间的整体几何关系,通过对相同区域进行wallis滤波增强图像纹理信息,然后用Surf算法进行特征点的提取和匹配,最后利用对极几何约束剔除误匹配点。试验结果表明,该方法可以全自动、快速和精确的提取影像控制点。     

使用GPU并行加速的星表检索算法

提出一种基于GPU的恒星检索并行算法,解决大视场下星表检索在仿真应用中效率不高的问题。首先使用经纬度分区法将星表划分为星区存储,然后在可快速查询的分区星表上,提出构造球面三角形法精确求出探测视场覆盖的星区,以有效减小搜索范围。最后,采用计算统一设备架构(CUDA)计算平台,将并行的视场内恒星检索过程放入GPU下进行并行加速。实验结果表明,与面向CPU的实现相比,所提算法获得数十倍的加速比,并且在大视场、宽星等域下将检索时间控制在毫秒级别,满足了实时仿真要求。     

卫星转动机构加速寿命试验技术探讨

总结了国内外加速寿命试验理论研究及在航天领域应用概况,分析了卫星转动机构的可靠性现状,并提出了卫星转动机构开展加速寿命试验的思路。     

SCPS-TP在卫星链路上的性能测试及改进策略

给出了在实际卫星链路环境中分别使用空间通信协议标准-传输协议（Space Com-munication Protocol Standard-Transport Protocol,SCPS-TP）、TCP Hybla协议和性能增强代理网关技术（PEPsal）的链路传输速率,并对结果进行了分析和比较,表明SCPS-TP协议在高丢包率、长传输时延的卫星链路中性能最优越;提出了一种基于SCPS-TP协议的空间网络传输层加速方法改进思路,通过增加新的更具针对性的改进型拥塞控制策略,克服其原有的保守型窗口增长模式的缺点以提高链路平均吞吐量。     

某型晶闸管恒加寿命试验中数据处理的Bayes方法

对寿命服从Weibull分布的某型晶闸管恒定应力加速寿命试验中的零失效数据,运用经典的统计方法和Bayes方法进行了处理,分别给出了在正常应力下失效概率的极大似然估计和多层Bayes估计,对2种估计结果与现场试验数据下所得估计结果的比较表明,Bayes估计的绝对误差为5.89×10-5,它小于极大似然估计的绝对误差2.438×10-3。随机模拟表明本文所给方法正确有效。     

可靠性试验及其发展综述

文章介绍了GJB 450A《装备可靠性工作通用要求》的400系列（可靠性试验与评价系列）中包括的试验项目,全面阐述了可靠性试验的目的、分类、环境条件,可靠性试验之间及可靠性试验与其他试验的相互关系和区别,以及各种试验的综合安排等;最后指出了高加速应力筛选（HASS）和高加速寿命试验（HALT）是可靠性试验发展的一个重要趋势。     

粉尘静电加速设备原理及发展现状

微米级空间碎片数量巨大,与航天器的碰撞概率很高,其累积效应会影响航天器的性能.国外已发展了粉尘静电加速设备用于模拟微米级空间碎片的撞击效应.文章对粉尘静电模拟加速设备的原理和发展现状进行了介绍,并对该种设备的优缺点进行了分析讨论.     

基于GPU的并行相位解卷绕算法

针对大量数据串行相位解卷绕实时性较差的问题，设计了基于GPU的并行相位解卷绕算法。首先分析了典型的串行解卷绕算法在GPU平台实现的可行性，之后设计了适合于GPU加速的并行解卷绕算法。最后对基于GPU的并行相位解卷绕算法进行了仿真验证，多次测试结果表明：在保证解卷绕正确性的基础上，基于GPU的并行相位解卷绕算法相比传统CPU串行解卷绕算法约有3.5倍的加速比，基于GPU的并行相位解卷绕算法相比GPU串行解卷绕算法有63倍的加速比。