开展我国载人航天空间环境地面模拟试验的建议

文章通过分析比较美国和俄罗斯载人航天发展的经验与教训,提出如何开展我国载人航天空间环境地面模拟试验的建议,从而保证我国载人航天飞行的成功.     

NASA空间环境及效应(SEE)计划进展

文章介绍了NASA在1993年提出的空间环境及效应(下称SEE)计划,其目的是明确空间环境的定义,为设计、研制能适应严酷空间环境效应的航天器系统并使其正常运行提供技术支持.该计划包括认识空间环境、飞行试验和地面试验技术的优化、更新空间环境及其效应的预测模型、保存信息并将之纳入航天器的设计流程等方面.文章描述了SEE计划目前已取得的成就和未来的打算.     

结构在环境激励下的模态参数辨识

针对传统模态辨识方法存在的缺陷,研究了工程结构在环境激励下的模态参数的辨识问题。通过各点测试数据的协方差数据构成Hankel矩阵,运用随机子空间实现进行系统矩阵的辨识。经飞机模型的环境激励分析验证,上述方法具有理想的辨识精度,在大型结构的模态辨识领域,拥有广阔的应用前景。     

第2009卡林顿周太阳活动的初步分析

介绍了第 2 0 0 9卡林顿周大黑子群AR484,AR486和AR488产生的太阳活动以及这些太阳活动对地球空间环境造成的影响。依据对太阳活动的统计研究 ,简要分析了三个大黑子群活动的差异。分析结果指出 ,关注某一时期太阳活动的活动经度带以及太阳活动在某一半球的主次是解决太阳活动短期预报非常重要的思路     

飞机环境控制系统并行设计

基于飞机环境控制系统(ECS)的研制,分析了系统设计的结构层次,借助于近年来飞速发展的信息技术、设计技术、仿真技术,提出了基于系统管理-结构设计-系统仿真为一体的面向对象的系统并行设计框架.设计体系贯穿于飞机环境控制系统设计的全生命周期.      

电磁环境研究

电磁环境是制定飞机和机载设备电磁兼容性要求的依据,本文阐述了确定电磁环境的方法,并对飞机飞行区域以及机内的电磁辐射环境进行了分析.出时还讨论了试验室内的电磁环境电平大小对电磁兼容性试验,天线方向图和雷达反向散射横截面积测试精度的影响。     

去型号化接收机地面环境模拟试验充分性验证

为考察针对去型号化接收机的地面各项环境模拟试验是否能充分有效验证在轨工作环境,利用高灵敏度接收机对噪声的敏感特性,选取通道AGC作为环境模拟试验充分性验证参数;根据多台去型号化接收机的地面试验数据,分析多批次接收机的AGC参数一致性,得到去型号化接收机通道参数差异很小的结论;在此基础上,通过对多台高灵敏度接收机在轨AGC数据与地面环境试验AGC数据的比对,明确了由环境差异导致的AGC数值差异范围,可以为后续产品的地面环境试验和在轨飞行提供参考。对多台接收机在轨飞行接收机通道底噪变小的现象进行分析,得到地面环境试验模拟的电磁环境条件比空间电磁环境更恶劣的结论。     

基于环境减灾二号A/B卫星HSI数据的太湖叶绿素遥感监测研究

叶绿素a(Chl-a)是湖泊富营养化和初级生产力评价的关键指标。在传统地面观测受限于时空尺度的问题下,高光谱遥感为光学特性复杂的内陆湖泊监测提供了新的思路。文章针对环境减灾二号A/B卫星高光谱成像仪(HJ-2A/B HSI)数据的湖泊叶绿素定量监测能力问题,选择太湖为研究区域,结合地面同步观测数据和准同步的哨兵-2(Sentinel-2)卫星多光谱(MSI)数据,系统评估了HJ-2A/B HSI数据的遥感反射率数据质量,构建了太湖叶绿素HJ-2A/B HSI遥感反演模型。模型的平均绝对百分比误差(MAPE)为37.5%,均方根误差(RMSE)为0.0078 mg/L,HJ-2A/B HSI与Sentinel-2 MSI影像提取的叶绿素浓度整体空间趋势基本一致。结果表明：HJ-2 HSI可为内陆湖泊叶绿素及其它水质参数的遥感定量监测提供有效的数据支撑,并仍可在辐射数据质量、大气校正等方面进行进一步的优化,以满足水环境遥感业务化监测的应用需求。     

利用环境减灾二号A/B卫星红外相机数据监测沙尘暴

针对国产卫星数据在沙尘监测领域应用较少的情况,基于环境减灾二号A/B(HJ-2A/B)卫星搭载的红外相机(IRS)探测数据构建沙尘监测算法。在分析IRS分辨不同沙尘天气场景能力基础上,与中等分辨率成像光谱仪(MODIS)监测结果对比,分析了不同时间尺度下的沙尘遥感监测能力,并讨论了IRS的不足之处。结果表明：环境减灾二号A/B卫星数据质量整体较好,影像可以清晰地呈现陆地、云和沙尘等主要场景的整体轮廓及纹理,有利于准确提取沙尘天气;与MODIS监测沙尘结果相比,IRS的准确率和召回率分别为81%和与57.6%,其时空分布规律基本一致,IRS具备一定的沙尘监测能力;同时,IRS存在数据噪声、定标精度等问题。此研究对国产卫星在大气环境遥感业务中的大力发展应用有参考意义。     

环境减灾二号A/B卫星在森林树种识别中的应用

采用环境减灾二号A/B卫星数据,在福建武夷山国家公园和东北虎豹国家公园2个试验区开展森林树种识别的应用研究。分别提取2个试验区影像的光谱特征、归一化植被指数(NDVI)和基于主成分第一分量的8个纹理特征信息,采用支持向量机(SVM)和原型网络分类对森林主要树种进行识别,并利用验证样本进行精度评价。结果表明：在福建武夷山国家公园试验区,SVM和原型网络分类的总精度分别为86.37%和91.11%,Kappa系数分别为0.83和0.90。在东北虎豹国家公园试验区,SVM和原型网络分类的总精度分别为91.77%和91.34%,Kappa系数均为0.90。总体来说,环境减灾二号A/B卫星数据在2个试验区的主要树种识别精度较好,后续能较好地满足林业行业相关业务应用需求。