航空发动机试验数据管理系统设计

为了满足航空发动机试验的需求,实现内场、外场、露天台试验数据的统一管理,根据航空发动机试验体系的实际情况 以及大数据的理念,采用现代测控技术、通讯技术、数据管理和分析技术等先进手段,解决了多数据源数据的采集与融合、多类型 试验数据即结构化与非结构化数据的综合管理、试验数据的快速处理分析等关键技术难题,建立了1个基于以太网的航空发动机 试验数据管理系统,实现了对试验数据的集中管理、有效共享、合理使用和安全存储。该数据管理系统已保障多种型号航空发动 机完成了试验,结果表明：该系统中试验数据的45%为结构化数据、55%为非结构化数据,同时提供给发动机故障诊断系统、健康 管理系统、试验信息管理系统等多个系统,具有适用性强、安全性高、易于管理等特点,可以满足试验数据管理的技术要求。     

资源三号卫星应用分析与展望

资源三号卫星是我国高分辨率立体测图卫星,主要目标是获取三线阵立体影像和多光谱影像,实现1∶50 000测绘产品生产能力以及1∶25 000和更大比例尺地图的修测和更新能力。自2012年1月9日发射以来,资源三号01星在轨运行安全稳定,成像计划科学紧凑,影像获取持续高效,全球共获取高精度卫星影像超过7000万平方千米,为全国基础地理信息数据库更新、地理国情监测、国家地理信息公共服务平台"天地图"建设等国家重大测绘工程和国土、农业、水利、交通、环保和减灾等各行业1800多家用户提供了精度高、现势性强的自主卫星测绘地理信息服务保障。文章介绍了资源三号卫星在各行业的应用情况,分析了其产生的良好社会经济效益。同时,对其潜在的应用前景进行了展望。     

基于NFTET的高超声速飞行器再入容错制导

针对以X-33为对象的三自由度高超声速飞行器,采用相邻可行轨迹存在定理(NFTET)设计了容错制导律以解决再入段执行器发生故障的轨迹重构问题。在标称情况下采用预测校正算法生成满足再入过程约束和终端约束要求的再入轨迹;当执行器发生故障时,飞行器气动参数、结构和舵面力矩都可能发生不可预测的变化,原先的轨迹不再满足制导要求,因此需要设计新型容错制导律。针对实际再入制导模型,基于NFTET设计容错制导算法对轨迹进行重构,得到满足故障情况下制导任务的可行轨迹。从仿真结果中可以看出,容错制导算法生成的新轨迹重新回到了约束范围之内,轨迹呈收敛趋势,使得高超声速飞行器从故障恢复到正常飞行状态,提高了飞行器的自主容错能力。     

非均匀环境下利用单个数据集的STAP算法

对非均匀环境下利用单个数据集的机载雷达空时自适应处理(SDS-STAP)算法进行了研究。针对现有单个数据集类空时自适应算法存在的问题,提出了一种基于对待测数据集进行空时二维滑窗处理的二维幅度相位估计(2D-APES)算法。该算法利用回波的统计信息,不仅放宽了算法处理器对于雷达系统阵元数与脉冲数选取的约束,而且能够有效抑制杂波及待测单元内的干扰,同时降低了处理器的计算复杂度。最后,仿真数据及实测数据实验验证了所提算法的正确性与有效性。     

基于机动力模型的GEO卫星恢复期间定轨

北斗卫星导航系统(BDS)中GEO卫星频繁的轨道机动对高精度、实时不间断的导 航服务需求提出了更高要求, 如何在短弧跟踪条件下提高GEO卫星轨道快速 恢复能力, 是提升导航系统服务精度的关键因素. 针对该问题, 本文提出了基 于机动力模型的动力学定轨方法, 尝试利用高精度的C波段转发式测距数据, 辅 以机动期间的遥测遥控信息建立机动力模型, 联合轨控前后的观测数据进行动 力学长弧定轨. 利用BDS中GEO卫星实测数据进行了定轨试验与分析, 结果表明, 恢复期间需要采用解算机动推力的定轨方法, 联合机动前、机动期间和机 动后4h数据定轨的轨道位置精度在20m量级, 径向精度优于2.5m. 该方 法克服了短弧跟踪条件下动力学法定轨和单点定位中的诸多问题, 提供了解决 GEO卫星机动后轨道快速恢复问题的技术方法.      

空间科学任务协同设计论证平台

空间科学任务协同设计论证存在设计方案耦合强,数据一致性差,数据变更难,数据与流程脱节等问题.为了解决上述问题,建立了典型空间科学任务的多层数字化模型;采用图形化方式对论证流程进行建模,并建立流程与数据的映射关系;通过共享数据池的方式为多岗位用户提供多方案数据协同机制;采用消息总线对数据变更进行及时提醒;利用方案依赖关系矩阵来判别方案耦合关系,最终自动合并任务总体设计方案.作为一个分布式平台,空间科学任务协同设计平台采用Eclipse RCP和Spring技术架构,整合了Hibernate、工作流Activiti5等中间件,提供统一门户,支持多岗位、多任务、多方案、多版本的管理能力,提供论证流程监控、数据协同交互等功能.结合某空间科学任务论证验证了该平台的有效性.      

基于眼动数据的网络搜索行为预测方法

预测用户的网络搜索行为对改进搜索引擎和提升用户体验十分重要.现有大多数方法是基于用户的交互数据,如查询、点击和鼠标移动等.提出一种基于眼动数据的用户网络搜索行为预测方法.通过眼动实验,采集用户在网络搜索任务时的眼睛运动数据,将这些数据转化成两种数据格式:直方图和序列.直方图数据描述用户注意力的分布情况,序列数据呈现用户的扫视路径.使用4种学习算法对用户决策或用户意图进行预测,同时研究两种数据格式的性能.结果显示,两种数据格式均适合于预测用户决策,而序列数据更适合于预测用户意图.该结果表明,利用眼动数据能够有效预测网络搜索行为.      

基于终端滑模的卫星编队飞行有限时间控制

针对考虑参考星机动的编队飞行相对位置控制问题,给出了一种基于终端滑模的有限时间控制方法. 基于编队卫星相对运动动力学模型,设计了有限时间终端滑模控制器,同时证明了该控制器作用下系统状态误差可在有限时间内收敛. 以编队构型重构和考虑参考星机动时的构型保持控制为例,利用本文控制方法进行了仿真分析. 仿真结果表明,基于终端滑模的有限时间控制方法相比于传统的线性滑模控制方法,在保证编队飞行控制高精度的同时,有效提升了误差的收敛速度,验证了该方法的有效性和优越性.