SBAS电文时序动态编排算法

星基增强系统（SBAS）通过GEO卫星转发SBAS电文实现对GNSS服务性能的提升,以满足民航用户不同飞行阶段的导航需求,因此,合理有效的电文内容及播发时序设计是系统实现高质量服务的重要保证。为提高电文编排的灵活性,避免固定时序填补空余电文引起的播发资源浪费,提出了一种SBAS电文时序动态编排算法,在满足国际标准要求的前提下,综合利用SBAS电文龄期和最大播发间隔实现待播发电文的自动选择。利用NTMF实测数据对当前各主要SBAS的电文进行了特性分析,对所提方法的单双频SBAS电文编排效果进行了评估。结果表明:所提算法可保证电文时序符合国际标准要求,实现了重要电文的优先播发,将空余时隙进行动态分配实现了各类型电文播发间隔的近等比例缩短。与固定时序相比,单频SBAS完好性电文播发间隔缩短约15.0%,首次定位时间缩短约8%,双频SBAS电文首次定位时间缩短约6.5%;与固定时序的BDSBAS B1C电文相比,完好性服务能力提升约14.7%,首次定位时间缩短约16.7%。所提算法有效提升了SBAS电文播发的播发效率,实现了SBAS播发资源的100%有效利用。      

基于条件生成对抗网络的HDR图像生成方法

高动态范围（HDR）图像相比低动态范围（LDR）图像有更宽的色域和更高的亮度范围,更符合人眼视觉效果,但由于目前的图像采集设备大都是LDR设备,导致HDR图像资源匮乏,解决该问题的一种有效途径是通过逆色调映射将LDR图像映射为HDR图像。提出了一种基于条件生成对抗网络（CGAN）的逆色调映射算法,以重建HDR图像。为此,设计了基于多分支的生成对抗网络与基于鉴别块的鉴别网络,并利用CGAN的数据生成能力和特征提取能力,将单张LDR图像从BT.709色域映射到对应的BT.2020色域。实验结果表明:与现有方法相比,所提出的网络能够获得更高的客观与主观质量,特别是针对低色域中的模糊区域,所提方法能够重建出更清晰的纹理与细节。      

基于修正似然滤波的无人机编队相对导航方法

针对无人机编队相对导航系统中视觉导航传感器量测数据存在随机时延问题,提出一种能够处理多步随机延迟量测的修正似然容积卡尔曼滤波（ML-CKF）算法。用多个伯努利随机变量对量测模型进行修正以描述随机延迟;通过边缘化延迟变量来计算滤波的似然函数以从延迟量测中提取准确的信息;采用三阶球面-径向容积准则计算高斯加权积分以解决系统的非线性。滤波中的加权因子根据接收量测的特性进行调整,因此,所提修正似然滤波具有自适应卡尔曼滤波属性。利用罗德里格斯参数表示姿态误差,设计了基于修正似然容积卡尔曼滤波的相对导航滤波器。仿真结果表明：所提算法可以准确地估计出长机和僚机之间的相对位置、速度和姿态,且估计精度高于容积卡尔曼滤波和传统随机时延滤波。     

Kalman滤波技术在磁航向和捷联惯性组合系统初始对准中的应用

研究了磁航向和捷形惯性组合系统初始对准的设计方法。该方法能在初始对准过程中用卡尔曼滤波器估计出陀螺仪的随机常值漂移，从而提高了系统的对准精度。文中给出了系统的状态方程和测量方程，建立了完全闭环控制的卡尔曼滤波器，最后给出了二组不同条件下的模拟结果。     

核磁共振陀螺高精度磁场驱动技术

核磁共振陀螺（NMRG）是利用激光与核磁共振气室中的碱金属原子和惰性气体原子的相互作用使核子以拉莫尔频率进动,并通过磁场驱动技术对气室磁场实现闭环控制和对剩磁进行补偿来维持核子的共振状态,进而能够检测载体的角速度信息。磁场驱动技术作为磁场闭环控制的重要部分,直接影响核磁共振陀螺的磁场控制精度和稳定性。为了解决核磁共振陀螺磁场控制精度和稳定性不足的关键问题,采用交直流分离设计的压控电流源方案改善磁场驱动问题,基于噪声分析理论对电路进行建模和噪声分析,并通过实验验证对三轴线圈的横向磁场控制精度达±0.046 2 nT,纵向磁场控制精度为±0.003 1 nT,实验证明该技术方案具有较强的工程应用价值。      

高超声速飞行器预设性能反演控制方法设计

为解决吸气式高超声速飞行器的飞行控制问题,提出了一种新型预设性能神经反演控制器设计方法。通过构造预设性能函数,保证速度跟踪误差和高度跟踪误差能够按照预设的收敛速度、超调量及稳态误差收敛至期望的区域,同时满足系统预设的瞬态性能和稳态精度。在反演控制设计结构下,引入径向基函数（RBF）神经网络对模型未知函数及不确定项进行逼近,提高了控制系统的鲁棒性。引入的RBF神经网络中仅有一个参数需要在线更新,有效提高了控制准确性,避免了通常反演控制方法中经常出现的"微分膨胀问题",并降低了计算量。通过仿真实验验证了所设计控制系统的有效性和可行性。      

基于F-P腔的激光频率稳定传递方法

量子传感的发展需要频率高度稳定的激光器为基础,且实现大失谐激光频率稳定通常是提高其精度和灵敏度的关键。针对大失谐激光稳频问题,提出了一种利用法布里-珀罗（F-P）腔传递激光频率稳定性的方法。以饱和吸收稳频法锁定的激光器频率为参考,基于锁相原理,锁定F-P腔长度。利用F-P腔长度这个稳定的参考点,实现目标激光器的频率的精确锁定。实验将目标激光器波长锁定于767.001 nm,失谐频率为150 GHz,锁定后的频率漂移为1 MHz/h。该方法解决了激光大失谐稳频问题,对工程实践和科学研究有重要意义。      

CCD器件用机械泵驱动两相流体回路仿真与试验

电荷耦合元件（CCD）作为航天光学遥感器的核心部件之一,其工作性能受温度影响很大,传统的热控产品难以满足大功率CCD的精密控温需求。通过仿真与试验系统研究了机械泵驱动两相流体回路（MPTL）用于CCD控温时的启动特性、运行状态、内部工质的流动及传热特性。结果表明:MPTL可以通过干度的调节来吸收冷凝器外热流和CCD工作模式的影响;MPTL的控温精度可以达到±1℃,蒸发器并联支路、蒸发器负载和冷凝器温度在一定范围内变化等均不会对系统运行稳定性产生影响,其仍可将CCD器件控制在所需温度;通过仿真与试验对比,发现仿真模型的误差在±1℃以内,验证了模型的有效性和准确度。MPTL可以很好地满足航天光学遥感器CCD的控温要求,能够保证CCD始终具有较好的温度稳定性和均匀性,且系统具有良好的运行特性和鲁棒性,其在CCD精密控温方面具有很好的应用前景。      

LPV模型的动态压缩测量辨识算法

在解决线性参变（LPV）模型的辨识问题上,最小二乘算法以结构简单、计算复杂度低等优点被大量使用。但最小二乘算法辨识结果受制于计算精度和模型近似精度,而这两者在同一个系统中是互斥的。因此,该算法的辨识结果与真值总是存在一定的误差。另外,在高阶LPV模型辨识或采样成本高的情况下,一般模型参数要多于辨识数据,而此时最小二乘算法很难得到稳定的辨识结果。本文提出的动态压缩测量辨识（DCMI）算法从两个方面提高在该情况下的系统辨识精度。其一,利用“匀速变化”及“非匀速变化”模型表示参变函数,以提高模型近似精度。其二,利用压缩感知理论的欠采样能力,在同等数据量的情况下提高参数的计算精度、扩大模型的计算规模。仿真结果表明,基于“匀速变化”模型DCMI算法可以准确地辨识出LPV函数,而且该算法在辨识数据不足的情况下仍然能够获得稳定的辨识结果。