一种符合CCSDS标准的通用码流发生器的设计与实现

文章设计了一种基于FPGA的符合CCSDS标准的通用码流发生器,它对外有USB、Ethernet、RS232串口和前面板设置四种不同的接口,可以对不同编译码模式进行选择设置,提供所需的CCSDS标准帧格式的信号输出,并可以检测输入信号是否符合CCSDS标准的帧格式。本设计可以适应不同型号的CCSDS标准遥测信道编码测试,在型号测控系统的地面测试中具有重要的实际应用价值。     

财务公司实行资产负债比例管理的探讨

以集团财务公司的实际为例,详细说明财务公司实行资产负债比例管理的必要性、目标取向以及实行的方法和步骤。     

数字滤波器在非定常气动实验数据处理中的应用

过失速非定常气动测力和大迎角动导数等实验数据是动态的，其背景噪声和机械振动对天平测力的干扰很大，有时无法获得有用数据，为此必须对数据进行数字滤波处理。     

对广东计量检测市场的考察与思考

通过对广东省计量校准机构的考察，从市场观念、管理运行机制、高质量的综合服务、高效率、高效益等方面做了深入的分析与思考，总结出广东同行走在全国前列的原因和成功的经验，同时也指出我们的差距和在市场经济竞争中潜在的生存危险。     

Improved NSGA-II Multi-objective Genetic Algorithm Based on Hybridization-encouraged Mechanism

To improve performances of multi-objective optimization algorithms, such as convergence and diversity, a hybridization- encouraged mechanism is proposed and realized in elitist nondominated sorting genetic algorithm （NSGA-Ⅱ）. This mechanism uses the normalized distance to evaluate the difference among genes in a population. Three possible modes of crossover operators--＂Max Distance＂, ＂Min-Max Distance＂, and ＂Neighboring-Max＂--are suggested and analyzed. The mode of ＂Neighboring-Max＂, which not only takes advantage of hybridization but also improves the distribution of the population near Pareto optimal front, is chosen and used in NSGA-Ⅱ on the basis of hybridization-encouraged mechanism （short for HEM-based NSGA-Ⅱ）. To prove the HEM-based algorithm, several problems are studied by using standard NSGA-Ⅱ and the presented method. Different evaluation criteria are also used to judge these algorithms in terms of distribution of solutions, convergence, diversity, and quality of solutions. The numerical results indicate that the application of hybridization-encouraged mechanism could effectively improve the performances of genetic algorithm. Finally, as an example in engineering practices, the presented method is used to design a longitudinal flight control system, which demonstrates the obtainability of a reasonable and correct Pareto front.     

空间监测技术研究

空间目标监测是利用空间和控制空间的重要基础。文章阐述了空间监测的概念;分析了空间目标与活动监测的基本途径;论述了国外空间目标与活动监测的发展现状;结合我国空间目标探测系统的现状,给出了发展空间目标监测系统的建议。     

基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题，提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先，基于主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法，设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取，该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习，将得到的特征向量输入网络进行分层卷积，优化了网络结构，提高了网络的收敛速度和精度。其次，将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪，通过分析相邻2帧图像的变化率，采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新，有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明，该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降，具有较好的鲁棒性，相较于全卷积跟踪（FCNT）算法平均跟踪精度提高了9.62%，平均跟踪成功率提高了11.9%。