基于自适应遗传BP算法神经网络数据融合的空中目标识别

空中目标识别是现代防空作战的重要研究内容。本文利用不同类型目标产生的多类型传感器的数据信息对目标进行识别。为了训练神经网络目标识别分类器,将遗传算法和BP算法相结合,提出了一种新的自适应遗传BP算法,利用这种神经网络来确定指标的权值。仿真试验结果表明,基于自适应遗传BP算法神经网络的识别是一种简单、可靠的目标识别方法,具有很好的目标识别效果。     

基于霍尔元件的框架陀螺转速测量电路设计与实验

针对框架陀螺仪对陀螺仪转子角速度在线测量的应用需求,进行了小型化框架陀螺转子角速度在线测量电路设计,电路采用霍尔元件作为检测传感器,检测结果通过WIFI模块传到上位机。同时在不同转速下的测试实验结果表明,电路具有较高的测量精度,具有较强实用性,也可扩展应用于其他转动目标的角速度测量。     

SERF原子自旋惯性测量检测误差分析及抑制

在无自旋交换弛豫(SERF)原子自旋惯性测量装置中，检测系统的性能是决定输出信号灵敏度和稳定性极限的关键因素。为有效抑制SERF原子自旋惯性测量的低频随机噪声，在横向电子自旋极化率稳态解和旋光角表达式的基础上，建立检测相关的输出信号误差机理模型，明确了检测系统影响最终测量信号噪声的主要因素。研究结果表明：检测光入射气室时的初始光强作为信号背景直接引起刻度系数的波动而非作用于电子自旋，而检测光的非理想线偏振导致电子自旋产生横向抽运效果和横向光频移作用，从而引入测量误差。针对检测系统影响测量信号噪声的主要参数，设计了参数优化路径：先通过优化检测光频率，提高惯性测量刻度系数，后通过检测光功率的优化，减小横向抽运效应、横向光频移作用及检测光背景波动。实验表明：通过对比输出信号的Allan方差，优化后SERF原子自旋惯性测量的零偏不稳定性减小了1.8倍，速率斜坡噪声系数从0.124 (°)/h²减小至0.041 (°)/h²，达到了抑制测量信号低频随机噪声的效果。     

飞行冲突条件下基于几何算法的改航策略研究

航班改航飞行是在空域受危险天气及飞行冲突影响时的一种重要策略。针对初始改航航迹的生成,提出了改进的几何圆切法,用其规划出临时航线,绕过危险区。为避免潜在的飞行冲突,应用几何线性规划法进行了改航策略修正。最后,通过对我国现有航路的仿真分析,表明了算法的有效性。     

数字水印防伪技术的研究和应用

本文采用数字水印技术,研究和开发了一种新的证件制作与检测方法技术体系,防伪性能高、识别准确快速。该项技术可广泛应用于证件和产品的防伪,具有极高的理论价值和实用价值。     

卫星装配序列规划的智能优化算法研究

结合单个算法的优缺点,文章提出了一种用包含多种改进型智能优化算法的算法库(IIAL)来解决卫星装配序列规划问题的方法。算法库由算法向导和多种算法组成,算法向导可依据若干参数描述给出适合当前规划任务的最合适算法,规划人员可依据向导建议在遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法中选择相应算法进行求解。最后,用实例验证了方法的合理性。该方法可为星上设备装配序列规划提供参考。     

基于双框架控制力矩陀螺的航天器动量管理

为减小维持大型航天器的姿态稳定和降低能量消耗的动量管理中的扰动力矩对姿态稳定的干扰,设计了周期性抑制滤波器。姿态控制的执行机构采用双框架控制力矩陀螺群（DGCMGs）,应用KENNEL操纵率,使航天器执行机构的角动量在本体系的x轴分量和偏航角可达稳定,同时角动量在本体系的z轴分量和滚转角可在较小的范围内振荡。数值仿真结果验证了方案的可行性。     

航天器下行数据异变检测算法研究

针对航天器下行遥测数据故障检测问题,建立了相应的非平稳+异常分量模型,并借鉴采样数据新息增量过程的回归系数有界影响辨识方法,提出了航天器下行数据异常突变在线检测算法,该算法具有简捷的递推关系和良好的容错能力。实测数据结果表明,该算法可以有效地检测出航天器异常数据,并能克服异常数据的不利影响,提高在轨航天器测控过程的可靠性。     

一种基于多霍尔的磁悬浮反作用飞轮速率模式控制方法

针对磁悬浮反作用飞轮速率模式高精度驱动控制问题,采用27个开关式Hall位置传感器,提出基于常增益卡尔曼滤波转速估计算法的转速测量方法,有效提高了飞轮转速控制精度。实验结果表明,低转速时,与12个Hall位置传感器测速方法相比较,力矩输出精度提高了一个量级,达到3×10-4N.m。