基于遥测数据的无人机气动参数辨识方法研究

针对无人机在高空低速飞行时易受风场影响及在数据分析时遥测数据不完备的问题,进行了气动参数辨识方法研究,提出了基于空速管平面矢量三角形的风场估计方法及基于风场信息修正的气动角估计方法。以某型无人机为例,对遥测数据进行了充分分析与信息综合,运用逐步回归方法进行了纵向气动参数辨识,并进行了实验验证。结果表明,模型计算结果与实测数据吻合较好,说明所提方法有效。考虑到辨识模型的数学本质,该方法对其他固定翼无人机同样适用。     

噪声调幅干扰信号波达方向估计研究

利用噪声调幅干扰信号频谱结构的特殊性,提出基于阵列接收信号载频处频域数据的波达方向估计算法,通过仿真分析表明该算法的角度估计性能明显高于目前广泛采用的比幅比相单脉冲测角法,并且计算量也大大低于传统的波达方向估计算法.     

基于距离像特征的复合速度估计算法研究

首先分析了步进频率宽带信号混频处理原理和目标速度对距离像的影响。在此基础上,提出了基于距离像熵和距离像对比度的速度估计算法,详细分析了这两种算法的数学原理、步骤、效果、适用条件等。最后,基于这两种算法又提出了复合速度估计算法,大大提高了速度估计精度。     

多轴振动台试验系统取得重大进展

本期魏军的论文《多轴振动台试验系统传递函数估计的数值仿真研究》中所介绍的多轴振动台试验系统,目前在北京卫星环境工程研究所取得了重大进展。     

根据两颗导航星信息估计捷联惯导系统误差的一种方法

针对高机动短时间飞行的飞行器,介绍了一种根据它相对2颗导航卫星的伪距离和伪速度信息,估计捷联惯导系统定位和定速度误差的方法.考虑到由确定飞行器相对每颗星的径向距离和速度的非线性方程施加的约束,根据这些误差矢量长度最小值的条件确定误差值.用空间解析几何法得出了计算捷联惯导系统误差估值的最终算法,这种算法能给出非线性最小值问题的精确解.     

未知空间目标纹理缺失表面三维重建算法

针对传统三维重建方法难以对纹理缺失表面进行完整重建的问题,提出一种基于深度学习与截断符号距离函数(TSDF)融合的未知目标三维表面完整重建算法。首先设计一种基于深度学习的图像逐像素深度估计框架,通过在训练过程中引入多个复杂结构模型,提高该深度估计框架的泛化能力;其次,利用TSDF对各帧图像所估计的深度信息进行融合,实现对纹理缺失区域的空间目标完整三维重建。根据仿真校验,对于300 mm尺寸的卫星模型图像,像素深度估计平均误差约为13 mm,通过TSDF融合后尺寸精度误差小于5.10%。实验结果表明该算法可以对未知空间目标光学图像进行逐像素深度估计,并获得目标完整的三维结构与纹理信息,有效解决无纹理区域的重建结构缺失问题。     

某型Hall磁敏元件的可靠性分析

某型磁敏元件寿命试验样本量很大,很难应用可靠性试验用表与Weibull分布基于最佳线性不变估计（BLIE）,最佳线性无偏估计（BLUE）枢轴量的数表,本文基于Bayes方法、Blom近似等,对产品进行了拟合优度检验、分布鉴别与可靠性评定。     

小波去除噪音算法研究

介绍了小波变换滤除噪音的机理和与傅立叶变换相比的优越性,其中包括确定性噪音和随机噪音。讨论了增强去噪效果的几种改进方案并提出一种试验估计去噪方法,对工程应用有一定的实用价值。     

面向航天异构平台的深度学习编译器加速技术优化

为了解决TVM编译器在航天应用过程中优化时间过长的问题,针对TVM的自动搜索框架Ansor,提出一种新的基于LightGBM算法的成本模型来预测代码的运行时间。LightGBM算法由于减少了分裂点数量、样本数量、特征数量,使得新成本模型有效地降低了计算量,在不损害准确率的条件下加快了模型的训练速度,缩短了优化时间。实验结果表明,在相同的优化任务下,具有新成本模型的Ansor在优化时间上提高了1.6倍,整体推理时间提高了6.1%。     

“两化融合”的思考与实践

一个两化命题,流传了很多年。多年前的一个说法是用信息化带动工业化,结果是带而不动;前些年开始提倡工业化与信息化融合,结果是融而不合;直到前不久号召工业化与信息化深度融合,两化的命题才算是稳定了下来。