空间目标表面包覆材料褶皱对光散射特性的影响

空间目标表面包覆材料的不规则褶皱对其光散射特性具有显著影响.对空间目标表面褶皱进行分类并分析不规则褶皱形成的主要原因.以金聚酰亚胺薄膜样片为研究对象,搭建样片辐射亮度测量系统,获取不同褶皱程度样片的辐射亮度数据.将辐射亮度转换为星等进行分析发现,理论计算与实验测量得到的星等曲线趋势存在较大差异,主要表现为:平面材料的单一镜面反射现象消失;样片在多个角度上出现分散的较强散射点;褶皱程度越高,分散的强散射点越多.结果表明,在对空间目标的光散射特性进行数值计算时,必须充分考虑表面包覆材料褶皱的影响,根据褶皱情况修正数值计算模型,这对空间目标的探测和识别具有重要意义.      

基于事件驱动的容积卡尔曼滤波定位算法

以网络化非线性滤波系统为研究对象,为了平衡系统的通信率和滤波精度之间的矛盾,引入随机事件驱动（stochastic event-triggered）的思想,并在此基础上建立了基于残差检测的事件驱动（detected event-triggered）模型。针对系统的强非线性,将线性随机事件驱动滤波系统中的更新结论推广至非线性系统,推导了两种事件驱动机制在容积卡尔曼滤波（CKF）算法框架中的滤波更新过程,得到了检测事件驱动CKF（DECKF）和随机事件驱动CKF（SECKF）两种算法。最后,通过天基平台空间目标跟踪问题对算法性能进行检验。仿真结果表明,当通信率下降20.64%时,DECKF算法的位置跟踪精度和速度跟踪精度相比标准CKF仅下降了5.50%和7.74%。此外,在通信率相同的情形下,DECKF比SECKF的精度高40%以上,证明检测事件驱动模式优于随机事件驱动模式。     

空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术

为满足空间目标交会对接任务中高精度、快速的测量要求,提出了一种空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术。该算法首先从初始帧图像中分割定位目标所在局部区域,作为目标连续跟踪的初始值;其次基于初始帧目标局部区域完成对初始帧目标边缘特征的检测及细化处理;最后采用Hough变换完成对初始帧目标边缘的检测及细化后的局部图像轮廓直线的提取,分别选取目标轮廓四方向最优的直线参数作为最终目标轮廓直线获取的效果,并采用梯度最大法则实现两两求交获取的轮廓特征的优化提取。在目标逼近过程中,结合相邻帧图像间目标尺度动态变化的关联性,根据初始帧提取目标轮廓特征的先验信息,确定目标在第二帧图像中的轮廓位置,并依次根据上一帧图像的轮廓位置信息定位目标在当前帧所在的区域,通过局部处理实现序列图像轮廓区域特征的连续跟踪。该算法无需遍历整个图像,所需处理的目标区域大幅减小,能够有效克服由目标图像较多边缘干扰导致的轮廓提取效果差及处理速度慢的缺点,具有速度快、准确性强、稳定性高等优点。     

临近空间高超声速跳跃滑翔式目标自适应跟踪模型

针对临近空间高超声速跳跃式滑翔目标跟踪问题,在将加速度建模为具有正弦波（SW）自相关随机过程的基础上,提出一种自适应非零均值正弦波相关（ANM-SW）模型。其核心是对正弦波相关模型进行均值补偿构建ANM-SW模型,并推导了模型状态方程;为深入分析均值补偿的作用,分别从时域和频域的角度探讨了自适应非零均值模型的物理本质;此外,为进一步说明模型的适应性问题,结合Kalman滤波推导了SW及ANM-SW模型状态更新的系统动态误差,验证了ANM-SW模型在机动适应方面的优越性;最终仿真表明与SW模型相比,ANM-SW模型在跟踪精度及机动适应能力方面具有一定的优势性。     

电磁散射测试的可重构绳系并联支撑机构

根据电磁散射测试时被测目标物姿态滚转变化的需求,提出一种能同时满足全滚转扫描和其他多种姿态测试要求的可重构绳系并联支撑机构设计方案,并进行了理论分析和试验验证。用双回转机构构建可重构绳系并联支撑机构,建立了该机构的运动学模型和静力学模型。根据该机构的结构矩阵,采用蒙特卡罗法求解其力闭合工作空间,计算得到设计参数下的姿态工作空间,分析了目标物全滚转、俯仰,全滚转、俯仰和偏航2种组合姿态运动状态下,绳长的变化规律和绳拉力的分布情况。进一步地,分别对泡沫转台支架和绳系结构支撑的电磁散射特性进行了测试和分析。最后,分析了某飞机目标物在泡沫转台支架和绳系支撑下的雷达散射截面。结果表明：在8～12 GHz频段内,可重构绳系并联支撑机构表现出很好的低散射特性。2种支撑方式下飞机目标雷达散射截面测试误差的绝对值小于1 dBsm,相对误差为±10%。可重构绳系并联支撑机构支撑可拓展电磁散射测试能力,具有良好的工程实际应用前景。     

基于云映射的多粒度语义决策属性识别

异类多传感器多属性目标识别中的描述性语义和决策属性信息无法直接进行识别判定,为此基于粒层转化的思想,提出了一种语义和决策属性识别方法。首先构造云映射函数,将语义和决策属性粒层统一到区间粒层,再根据灰色关联的思想计算区间化后的语义和决策属性信息与数据库之间的区间关联度,实现了不等粒层属性的粒度计算,最后采用证据推理进行了识别判定。结合语义和决策属性识别算例及对比分析,验证了所提出方法在异类数据模糊转化处理和识别上的有效性。     

机翼后缘柔性支撑结构的拓扑优化

针对机翼后缘柔性支撑结构的多目标拓扑优化问题,分析了柔性支撑结构的优化目标及目标函数,并采用位矩阵表示机翼后缘柔性支撑结构,利用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对该优化问题进行了求解。在优化过程中,引入连通性分析和相似个体过滤,借助ANSYS对可行个体进行有限元分析(FEA),获得了结构质量、变形性能和承载能力等目标值。通过MATLAB对违约个体进行惩罚,实现了位矩阵表示的NSGA-Ⅱ,得到了一组互不支配的机翼后缘柔性支撑优化结构,可根据实际需求选择这些相应的拓扑结构。结果表明,本方法可为机翼后缘柔性支撑结构的拓扑优化提供可行、有效的解。