超光谱成像仪成像电路的设计与实现

超光谱成像仪是环境减灾-1A卫星的主载荷之一,也是我国第一台采用静态干涉型光谱成像技术的星载遥感相机。成像电路是超光谱成像仪的核心组件之一,文章介绍了超光谱成像仪成像电路的系统组成,以及各功能模块的结构、功能和设计原理。     

基于QAR数据的民机高高原进近着陆风险评估方法

民机高高原进近着陆是高原飞行高风险阶段。为有效实施高高原进近着陆风险识别和等级判据,提出基于熵权可变模糊识别的长短时记忆网络与深度神经网络(LSTM-DNN)相融合的深度学习风险评估方法。基于快速存取记录器(QAR)记录的高高原飞行数据,借鉴民机飞行品质监控（FOQA）咨询通告和行业QAR监控标准,结合指标重要度分析与Delphi专家调查,提取着陆时航向变化大、航迹低、610～305 m进近时下降率大、接地时垂直加速度及153～15 m进近时下降率大5个关键监控项目作为民机高高原进近着陆风险评估指标。为克服评估指标权重主观性偏差,应用熵权法确定评估指标权重,基于可变模糊识别方法构建风险等级隶属函数,建立基于LSTM-DNN的民机高高原进近着陆风险评估模型。以成都—拉萨进近着陆航段为例,提取QAR数据,对该风险评估模型进行训练与测试,并与Logistic多元回归、支持向量机(SVM)等评估方法进行比较,结果表明：所提方法平均准确率达到94.18%,最高可达94.79%,验证了方法的客观有效性。     

基于截断p-shrinkage范数的航空发动机数据重构

针对航空发动机传感器的数据缺失问题,提出基于张量奇异值阈值(TSVT)的张量重构模型LRTC-PTNN,对航空发动机的传感器数据进行重构。LRTC-PTNN模型运用截断pshrinkage范数的方式代替原始张量迹范数作为张量秩的凸包络,并根据TSVT的特性,计算了传感器之间的相关性,选取传感器截面作为重构精度最佳的数据输入方向,使用交替乘子法实现LRTCPTNN算法。选取NASA提供的PHM2008数据集进行实验,对数据集进行标准化,并在重构后进行恢复,将多个时间序列个数相近的发动机传感器数据构建为高维张量的形式,设置2种传感器的数据缺失场景进行实验,结果表明：重构后数据的均方根误差和平均绝对百分比误差范围分别为2.10～13.13和0.32～1.49,LRTC-PTNN模型优于现有的基线模型,且在极端情况下有较强的鲁棒性。     

融合粗糙数据推理的离散麻雀搜索算法求解HFSP问题

针对麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优、无法求解离散优化问题等不足,提出了一种改进离散麻雀搜索算法(IDSSA)。抽象原始麻雀搜索算法的位置更新公式,针对个体的不同身份设计新的离散化启发式位置更新策略,并针对混合流水车间调度问题(HFSP)设计了编码与解码方式;引入粗糙数据推理理论,通过数学证明解释了引入理论的可行性与合理性,为算法提供理论支撑,提高可解释性;利用上近似的性质扩大搜索空间,提高种群多样性,避免算法早熟,结合划分及粗糙数据推理提出3种策略,促进种群间信息共享,调节种群的开发能力与探索能力,降低算法陷入局部最优的概率;使用改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题,对3个小规模实例与10个Liao经典测试集进行仿真实验,验证了改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题的可行性,通过与遗传算法、差分进化算法等经典算法的对比实验,证明了所提算法的优越性与改进策略的有效性。     

基于协同滤波轨迹预测的机动目标RTPN拦截制导律

针对当前空中威胁目标拦截的实际需求,结合拦截器本身的机动能力,基于全覆盖协同策略,提出一种协同探测的现实真比例导引律（RTPN）制导拦截方法。所提方法解决了传统RTPN方法未考虑拦截器饱和过载限制及对任意机动目标捕获区域的确定问题。此外,针对拦截过程中对目标运动轨迹测量误差及协同探测数据丢包所引起的数据融合精度和鲁棒性问题,提出一种分布式协同滤波算法;针对数据传输和拦截器本身动力学响应延迟等问题,提出一种航迹预测算法。仿真结果验证所提方法能够有效解决饱和过载下的捕获区域确定及动力学延迟问题,及协同探测数据融合中数据丢包所引起的鲁棒性和精度问题。     

自注意力相似度迁移跨模态哈希网络

为进一步提升跨模态检索性能,提出自注意力相似度迁移跨模态哈希网络模型。设计了一种通道空间混合自注意力机制强化关注图像的关键信息,并使用共同注意力方法加强模态信息交互,提高特征学习质量;为在哈希空间重构相似关系,采用迁移学习的方法利用实值空间相似度引导哈希码的生成。在3个常用的数据集MIRFLICKR-25K、IAPR TC-12和MSCOCO上与深度跨模态哈希（DCMH）、成对关系引导的深度哈希（PRDH）、跨模态汉明哈希（CMHH）等优秀方法进行对比实验,结果显示哈希码长度为64 bit的条件下,所提模型在3个数据集图像检索文本任务的平均精确度均值（MAP）达到72.3%,文本检索图像任务的MAP达到70%,高于对比方法。     

非合作无源探测中的假设检验弱目标检测方法

在非合作无源探测系统中,弱目标回波不仅会受到强直达波、强多径的干扰,还会受到强目标的掩盖干扰,因此很难对其进行有效检测。为了解决这一问题,提出了一种基于多择复合假设检验的弱目标检测方法。首先将接收信号投影到多径干扰的正交补子空间内,以消除强直达波和强多径干扰,然后将目标检测看作一个多择复合假设检验问题,建立了与之相应的基本框架模型,利用最大后验估计方法对目标时延、多普勒频移及信号幅度等参数进行估计,构造检验统计量,设置相应的门限,根据假设检验结果,逐个消除强目标干扰从而达到检测弱目标的目的。仿真结果表明,本方法可以有效抑制强直达波、强多径及强目标干扰,有效检测出弱目标,且虚警率低。