“高分一号”卫星首批影像对外发布

国家国防科技工业局今天对外公布"高分一号"卫星获取的首批影像图。据了解,"高分一号"卫星工程大大提升了我国对地观测卫星的总体观测能力,未来将为国土、环境、农业等领域提供精准服务。     

结构方程模型在民用机场旅客满意度中的应用实例分析

基于结构方程模型,对国内机场旅客满意度进行实证研究,以期发现影响机场旅客满意度的直接或间接因素.通过构建理论假设,形成机场旅客满意度结构方程模型路径图;结合样本数据对模型进行拟合、检验和修正,建立了相应的测量模型和结构模型.研究结果表明,感知价值、服务质量和企业形象都对机场旅客满意度有直接显著的影响,且四者之间的关联性...     

基于因子图的GNSS鲁棒优化算法分析

精确的导航定位系统是飞机导航、汽车自主驾驶等领域的重要组成部分,但由于全球导航卫星系统(GNSS)在复杂环境中会受到多种因素的影响(如信号遮挡、多路径效应等)而导致可用性降低,传统的导航定位算法(如卡尔曼滤波)有可能使性能难以达到预期效果.本文将同步定位与地图构建(SLAM)中的因子图优化算法应用于GNSS中,可提高导...     

基于图优化的惯性/地磁/激光雷达复合定位技术研究

为解决卫星失锁条件下车辆的高精度、高可靠性定位问题,结合惯性导航、运动约束、地磁匹配、激光点云匹配方法的优势,提出了一种基于图优化的惯性/地磁/激光雷达复合定位方案。首先,采用因子图优化算法,实现惯导预积分信息、运动约束信息、地磁匹配信息、激光雷达点云匹配信息的异步多源信息融合。然后,在点云匹配失效时,惯性/运动约束/地磁可以实现精度保持,为点云匹配提供持续可用的先验信息,以避免点云匹配一旦失效后由于先验位姿发散再难匹配的问题。最后,搭建试验平台完成跑车试验。试验结果表明,该方案可以实现车辆的高精度、高可靠性定位,点云匹配有效定位精度为1.24m(max),均方根为0.48m,在因点云地图缺失而造成匹配失效时,惯性/运动约束/地磁可实现定位精度保持在10.29m(max)。     

GNSS电离层模型改正精度评估与分析

电离层时延误差是导航定位信号在空间传播路径上的主要误差源之一,因此全面了解GNSS电离层模型的改正精度具有一定现实意义.根据GPS,BDS和Galileo系统所采用的电离层修正模型,利用2014年电离层校正参数,以高精度全球电离层图为基准,评估分析了三大系统电离层时延的改正精度.结果表明:目前GNSS使用的几种电离层修正模型的改正率在65~75%左右;Galileo系统使用的第二版NeQuick模型与第一版NeQuick模型相比在修正精度上并无显著提高;GPS使用的Klobuchar 8参数模型在北半球25°-45°N的中纬度地区精度很高,但是在全球其他区域精度较低,分布性较差,而NeQuick模型全球改正率分布则较为平均且平滑.     

基于动态故障树的卫星可靠性分析

针对卫星系统的可靠性问题,提出了一种基于动态故障树的卫星可靠性分析方法。采用马尔可夫链和二元决策图相结合的分析方法,建立卫星的电源、姿轨控和推进3个分系统的动态故障树模型,在此基础上得到卫星的随机故障模型,并综合考虑损耗故障建立卫星可靠性模型。利用蒙特卡洛仿真对随机故障模型进行评估分析,并将其与Weibull分布模型进行性能比较,仿真结果表明该方法能够有效分析卫星的随机故障,具有计算精度高、效率高的优点,并能更有效地模拟卫星部件随机故障的动态行为。     

基于FCM的多无人机协同攻击决策建模方法

针对复杂不确定战场环境下多无人机协同任务的需求,提出了一种基于模糊认知图(FCM)及其扩展模型的多无人机协同攻击决策建模方法。基于人的决策心智模式,采用智能体模糊认知图(ABFCM)建立了包含感性和理性2种决策模式的多无人机协同攻击决策系统模型框架。采用模糊灰色认知图(FGCM)对多无人机的态势感知和协同攻击决策开展了建模工作。借鉴人脑杏仁核机理建立了态势-决策模板快速匹配的感性攻击决策模型。为降低建模工作对专家知识的依赖,采用直觉模糊集的决策阈值算法提高理性攻击决策模型的客观性,并采用动量梯度下降(MGD)学习算法进一步提高了决策模型的学习进化能力。通过仿真验证分析表明,基于FCM的多无人机协同攻击决策建模方法能够较好地应对复杂不确定战场环境,发挥知识和数据在建模中的综合作用,可为提升多无人机执行任务的决策优势提供理论指导和建模方法参考。     

武器系统校靶原理及方法

武器系统校靶是使飞机中各项设备的光学、机械轴线,按照按设计图样制定的靶图与飞机坐标系协调一致的检查和调整过程。以歼击机为例,概述平显、发射装置及航炮的校靶过程;重点分析了飞机校靶的主要类型和方法;对靶图绘制原理进行分析。     

基于AI+神经网络的数字化故障电弧识别方案研究

线路故障电弧的特征随着电力电子技术的提高更趋复杂，传统的故障电弧识别方式已无法应对新型用电系统。对比传统故障电弧识别方案，研究故障电弧产生类型和新型检测技术，提出基于谐波因素、总谐波畸变率、电流零休时间、电流变化速率、电流周期性等典型时域、频域特征的AI+神经网络的数字化故障电弧识别方案。该方案运用回归算法向量机对特征图进行分类处理，通过正向传输运算、反向传输运算和迭代回归运算三个步骤执行卷积神经网络，频繁迭代回归以获得最佳特征识别图。本文以调光器的故障电弧识别为例，对故障识别方案进行验证，结果表明采用此方案可实现更高效、更精准、更稳定地识别故障电弧。     

基于数据驱动的轴流压气机特性图规律及预测

为探索轴流压气机特性线的内在规律,结合数据分析方法和热力学原理,对五十余幅轴流压气机特性数据进行了研究.通过将多种热力学参数引入特性图,并提出了压气机特性描述参数,从各转速峰值效率点连线、近喘振区和近堵塞区3个方面分析了压气机特性中物理量间的规律,发现了压气机特性参数与设计指标间的关联,并依据前述规律发展了基于设计指标...