低轨卫星缺失时序数据的模式识别方法

在航天应用中，低轨卫星经常会由于原始数据缺失而影响卫星时序数据模式识别结果，降低准确率。针对该问题提出了一种新型MR-GRU模型，可有效处理缺失时序数据，并获得较好的模式识别准确率。区别于传统模型的补全缺失数据的方法，MR-GRU模型直接在缺失时序数据上运用循环神经网络进行训练，对传统门控循环单元结构进行了改进，增加了两个新变量：掩蔽项和衰减项。掩蔽项作用于输入，衰减项作用于输入和隐层单元输出。MR-GRU模型不仅能够保持时序数据固有的时间特性，还能有效提高模式识别精度。在卫星时序数据上的模式识别试验表明，MR-GRU模型准确率优于传统模型。     

基于趋势符号聚合近似的卫星时序数据分类方法

作为在时间序列数据挖掘中广泛使用的主要符号化表示方法，符号聚合近似（SAX）使用段的平均值作为符号表示，由于无法区分具有不同趋势但具有相同平均值符号的不同时间序列，某些情况下可能会导致错误的分类。提出了一种改进的符号表示——趋势符号聚合近似（TrSAX），集成SAX与最小二乘法，用以描述时间序列的均值和斜率，并由此构建出BOTS分类器。此外，对卫星的模拟量遥测时序数据中的角度序列、转速序列、电流序列进行分析，并从UCR公开数据集中筛选出与3种序列类似的3个数据集进行分类实验验证。与应用了SAX和2个改进的SAX、经典的欧氏距离（ED）、动态时间规整（DTW）的1-NN分类方法进行对比，结果表明:提出的BOTS分类方法的分类错误率明显低于其他5种分类方法。      

通用航空在疫情防控工作中发挥重要作用

新冠肺炎疫情发生后,全国通用航空企业基本做到了主动请缨,自发、自觉、自愿地投身于疫情防控工作。据民航局数据显示,截至3月23日,全国共有141家通用航空企业使用976架航空器执行了354次疫情防控任务,累计飞行2332.42小时7089架次,运送相关人员63人次,运送各类药品和物资89.4445吨,开展航空喷洒作业3237次,执行空中巡查任务926次,执行空中拍照作业503次、空中广告作业756次。     

新一轮工业革命或致全球航空工业布局重构

航空工业的活动一直呈现集群式分布的特征，新一轮工业革命将带来生产和设计模式的变革，使未来航空工业的产业分布面临重构的可能。     

分布式容错配电系统设计与仿真

阐述了分布式容错配电系统的功能需求及构型设计,完成了分布式容错配电仿真验证系统的研制,并进行了试验验证。结果表明:系统运行可靠,控制逻辑正确,系统设计满足功能要求。     

火焰星云之内

在这幅1400光年远、挤满恒星形成区的猎人腰带光学影像里，火焰星云是相当醒目的天体。钱德拉天文卫星的X射线数据和斯皮策空间望远镜的红外光影像，能让我们一窥这些辉光云气和不透光尘埃云后方的景观。这张由×射线与红外光数据组成的重叠影像，涵盖了火焰星云中心约15光年的区域。     

机载嵌入式可重构信号处理系统设计

为使机载嵌入式信号处理系统性能更加均衡,更好地适应机载嵌入式环境,在比较三种传统的机栽信号处理系统架构的基础上,提出了一种系统可伸缩、功能可重构的信号处理系统架构,并分析了其系统特性和关键技术。从可编程能力、处理性能、通用性以及可扩展性等方面比较了三种信号处理系统架构,结果表明:可重构信号处理系统架构具有较强的综合性能,能更好地满足机载嵌入式应用的需求。     

视觉与惯性融合的多旋翼飞行机器人室内定位技术

随着人工智能技术的发展，无人机的应用场景趋向多元，人们对无人机的需求也不仅仅满足于简单的飞行任务，而是赋予其飞行机器人的角色，对其自主导航、复杂环境下的定位以及智能协同方面提出了更高的要求。针对室内场景下的定位需求，融合视觉与惯性数据实现了多旋翼飞行机器人的室内定位。在视觉前端加入图像增强算法以提高图像灰度对比度，减少了光流跟踪的误匹配点数。提出了一种基于图像信息的特征点提取和图像帧发布策略提高了定位精度，解决了室内环境下的定位漂移问题。针对飞行机器人室内自主跟踪及降落任务，设计了基于视觉定位的飞行机器人自主降落系统。在Gazebo中搭建飞行机器人模型仿真验证自主降落系统有效性，在EuRoC数据集下对定位算法进行对比评估，搭建飞行机器人平台在真实场景下进行室内定位实验，完成了室内场景下平台自主跟踪及降落任务，并采用运动捕捉系统获取的定位真值数据进行了误差分析，结果表明该定位技术满足室内场景下的自主跟踪及降落任务需求。