超高压比民用发动机部件技术水平初步研究

提高总增压比是下一代民用发动机的重要发展趋势之一,有必要对于这一特征的涡扇发动机进行循环参数的研究。利用已有基于Gasturb平台开发的0维变比热部件级性能计算模型,在发动机安装尺寸给定的前提下,总增压比由40提高至60,分析比较不同构型的直驱风扇方案与齿轮传动方案对部件效率,冷却水平对循环参数优选过程的影响。结果表明:为实现更低耗油率,采用更高设计循环增压比,需要部件效率平均提高1%,冷却水平提高20%,此时性能均优于现有的大涵道比涡扇发动机GTF-11。因此,若技术水平未能达到预期目标,则需匹配合适的增压比才能达到更低的耗油率。     

大型平台的惯性稳定与地理坐标系姿态跟踪

介绍了一种大型两轴稳定平台的惯性稳定和地理系姿态跟踪原理,建立了稳定平台俯仰框架和横滚框架的运动学模型和动力学模型,进行了稳定平台横滚通道的角速度回路和角位置回路设计,仿真分析了姿态角测量误差作用下的稳定平台姿态跟踪性能,与利用加速度计反馈实现调平的两轴阻尼稳定平台进行对比,比对结果验证了本文设计的控制系统在水平姿态跟踪速度和抗干扰能力上的优势.平台样机进行了姿态跟踪测试,结果验证了结合定位定向系统(POS)的稳定平台惯性稳定和姿态跟踪控制方法可行.     

基于射频指纹的测控地面站身份识别方法

卫星测控信道具有开放性特点,第三方容易截获测控信号,并通过特定信号分析手段获得通信编码体制甚至密钥,严重危害测控安全.为增强卫星的测控安全性,提出了一种基于射频指纹的测控地面站身份识别方法,即提取测控信号的射频指纹来验证测控指令是否来自于合法用户.使用卷积神经网络从21台发射机的变功率信号中识别特定发射机,识别精度高达...     

临近空间高超声速目标滑跃式轨迹Sine-AIMM跟踪算法

针对单一的Sine模型算法无法与临近空间高超声速目标滑跃式轨迹准确匹配,现有的交互多模型(IMM)算法跟踪效果也不够理想的问题,提出一种基于多重贝叶斯准则的自适应交互式多Sine模型(Sine-AIMM)临近空间高超声速滑跃式目标跟踪算法.算法采用多个Sine模型对滑跃式轨迹进行匹配,并利用多重贝叶斯准则在线调整各模型...     

目标检测中特征不匹配问题研究进展

近年来基于深度卷积神经网络的目标检测器取得了跨越式进展,远远超过传统目标检测算法.但最新的研究表明特征不匹配问题已经成为深度目标检测器性能提升的一个瓶颈.目前在该问题的研究尚未有清晰的总结,因此本文首先对特征不匹配问题进行分析,提出特征不匹配问题的本质是由于目标检测的分类和回归任务优化目标的不一致造成,同时分析了特征不...     

卫星集群星间链路拓扑设计与相对导航（英文）

提出了一种基于星间测量与通信的卫星集群分布式相对导航方法,利用星间链路为相对导航提供星间测量并进行数据交换从而提高卫星集群系统的自主性。首先,考虑能量消耗和导航性能,将星间链路拓扑设计问题表述为一个多目标优化问题;此外,卫星集群以分布式方式进行相对导航,每颗卫星对相邻卫星进行测量并通过星间链路与相邻卫星通信,从而降低了导航的能耗和计算复杂度。采用NSGA-Ⅱ算法求解星间链路拓扑优化问题并基于一致性卡尔曼滤波进行分布式相对导航。本文提出的方法可适应不同的任务,卫星可以随时加入和离开集群并且对单个卫星失效具有鲁棒性。最后,通过数值仿真验证了本文方法的可行性。     

考虑禁飞区规避的空天飞行器分段预测校正再入制导方法

针对空天飞行器再入制导问题,提出一种考虑禁飞区规避的分段预测校正制导方法.在再入段前期采用剩余航程作为目标函数,后期引入预测落点偏差作为目标函数进行制导指令求解,同时确定倾侧角幅值和符号,兼顾了计算效率与终端制导精度.在此基础上,对于再入过程中的禁飞区规避问题,把禁飞区分为两类,增加了通过倾侧角幅值修正策略实现侧向规避...     

运动信息引导的目标检测算法

在室外监控视频的场景下,由于场景的复杂性及目标的多样性,监控视频中的目标存在难以检测的情况,如目标被遮挡、目标尺寸变化等,目标检测任务仍然存在挑战。基于此,提出了一种利用运动信息引导基于卷积神经网络的目标检测算法来提高目标检测的准确率。对运动目标检测算法进行一定的改进,使得到的运动前景图中能够保持静止目标前景的存在;利用运动前景图中的前景可以指示目标空间位置的特点,在特征层面将网络提取的特征图与获取的以运动前景图为主的运动信息相融合,提高特征图可能存在目标区域的响应值;在目标检测算法的检测器中,引入一个定位分支,利用视频帧的运动前景图,学习候选目标的定位置信度,并与目标的分类置信度加权求和,作为目标最终的置信度,再通过非极大值抑制方法得到检测结果。实验证明,在固定摄像机下采集的数据集中,所提算法能够提升目标检测的准确率。     

精密测距的动态数据处理

无线电精密测距是通过无线电测量飞机、舰船、导弹等目标的精确距离和速度信息。根据飞机实际中的运动情况建立动态模型,采用适合于工程应用的新型自适应α-β滤波器对测距值进行实时动态处理,然后经过详细的MATLAB仿真,验证了动态滤波算法在保证实时性的前提下可以提高测距精度。     

基于自适应遗传BP算法神经网络数据融合的空中目标识别

空中目标识别是现代防空作战的重要研究内容。本文利用不同类型目标产生的多类型传感器的数据信息对目标进行识别。为了训练神经网络目标识别分类器,将遗传算法和BP算法相结合,提出了一种新的自适应遗传BP算法,利用这种神经网络来确定指标的权值。仿真试验结果表明,基于自适应遗传BP算法神经网络的识别是一种简单、可靠的目标识别方法,具有很好的目标识别效果。