以人为本是空管文化建设的精髓

企业文化是一种群体文化,是企业或组织成员所共同拥有的总的行为方式、共同的信仰和价值观,它是通过企业长期经营与培育而形成的一种有别于其它企业的、能反映本企业特有经营管理风格的、被企业成员所共同认同和自觉遵守的     

国外新型一次性动载火箭技术的进展与发展趋势（下）

二、一次性运载火箭的发展趋势尽管实现可重复使用是航天运载器技术发展的目标，以美国为首的一些航天发达国家也在通过一系列计划推动这一目标的早日实现，但由于可重复使用运载器技术难度大，牵涉的关键技术多，所以近期还无法取代一次性运载火箭。在今后相当长的一段时间内，各国仍会继续重视发展和改进一次性运载火箭，并以其为主执行各类航天发射任务。与此同时，各种型号的一次性运载火箭将在提高运载能力和可靠性的同时，着力降低发射成本。（一）航天发达国家的主流一次性运载火箭仍在纷纷更新换代，大直径、少级数和大运载能力是主…     

卫星高速数传系统中调制方式的发展动态

介绍了卫星数据传输系统中常用的调制方式，并对他们的性能进行了比较，总结了国外在高速卫星数传系统中调制方式的发展动态。     

浅谈民舫飞行空管导航与机场灯光设施

随着科学技术的迅速发展和人民生活水平的提高，民用航空已成为人们出行和旅游的主要交通方式之一。飞机的迅速、舒适和安全，使人们真正实现了“天涯若比邻”。众所周知，轮船在大海上航行，依靠雷达和航标灯的引导和船长精确的指挥，才会安全到达彼岸。飞机在天空中飞行，更离不开空中交通管制（简称空管，下同）、通信导航台和机场地面灯光的引导。     

卫星ATM网络中跨层设计的星上缓存管理优化方案

为提高卫星ATM(异步传递方式)网络星上缓存资源的利用率,针对利用上层协议重传的非实时数据业务,采用跨层设计方法提出了一种缓存管理优化方案—错误信元尾丢弃(ECTD)。它把信道误码引起的错误信元及后续的属于同一协议数据单元的无效信元丢弃。以早分组丢弃为基础,进一步建立了采用ECTD和不采用ECTD的分析有效吞吐量的数学模型。数值分析结果表明,ECTD具有优化缓存管理、提高有效吞吐量的作用,而且信元错误率和协议数据单元的长度越大,ECTD对有效吞吐量的改善就越明显。     

当代空间红外天文观测技术的发展

1 空间红外观测的意义 □□温度低于4000K的天体的辐射主要在红外区,因此是空间红外天文观测的主要对象。其意义体现在以下几个方面: (1) 揭示冷状态的物质 宇宙中从微米大小的尘埃到巨大的行星,它们的温度范围是3～1500K。在这个温度范围内,物体辐射的大多数能量位于红外区。     

俄罗斯新式飞船快船号今年夏季在巴黎公开亮相

它将由莫斯科运往巴黎参加展览。与联盟号飞船相比，快船号的体积小巧但能力惊人。该飞船预计将由天顶号运载火箭送入预定轨道。与能源号火箭在侧面固定暴风雪号航天飞机不同，快船号飞船将像一般飞船一样被固定在运载火箭的顶端，这种固定方式的最大好处在于更加经济。快船号飞船不仅可以飞赴“国际空间站”，而且就连登月也不在话下。     

空间光学遥感器主镜背部形状的选择

本文阐述了空间光学遥感器中主镜轻量化的必要性．对双凹、平背、单拱和双拱4种形状主镜在重力载荷下的变形进行了分析计算，得出了背部3点支撑方式下双凹主镜最优的结论，并进一步研究了3点支撑的双凹主镜面形变化RMS值随规一化支撑半径r／R的变化规律．     

基于SVR的导航传感器自适应野值检测方法

针对Lagrange插值法无法处理连续野值的问题，提出了一种基于改进支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的导航传感器自适应野值检测方法。该方法结合了支持向量回归利用小样本数据就能够准确建模和3σ准则计算简易的优点，利用支持向量回归在线建立舰船的运动模型对测量值进行实时预测，并利用3σ准则自适应地计算阈值，然后通过比较阈值与预测残差来判别测量值是否为野值点。该方法可以自动地学习舰船的运动趋势，建立舰船的真实运动模型，而且不受连续野值点的影响，能够在没有其他传感器辅助的条件下完成野值检测。海试实测数据表明，提出的方法对离散和连续的野值点均具有较好的检测效果，同时可以更好地估计传感器的真实测量值。     

基于支持向量机的组合分类方法及应用

为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。