分类回归树在航天测控数据关联规则分析中的应用

发现参数间的关联规则对预测航天器系统状态和改进航天器系统设计都有着重要的意义。如何发现参数间的关联规则是航天测控数据分析中的一个难点问题。针对该问题，在概述小波分析和分类回归树基本原理的基础上，提出了一种基于分类回归树的分析方法。该方法首先采用小波分析技术对参数数据进行去噪声处理，然后用随机采样的方法把数据分为训练数据集和检验数据集两部分，再构建一个分类回归树模型并用训练数据集训练该模型，随后用检验数据集对该模型进行检验，在对检验结果好坏进行评价并确认获得较好结果的基础上，对分类回归树模型进行解析，并最终得出参数间的关联规则。最后运用仿真数据对上述方法进行了实例验证，结果表明该方法能较好地分析出参数间的关联规则。     

跨声速涡轮叶栅两点优化目标函数研究

针对跨声速涡轮叶栅单点优化方法难以获得整体工况性能提升、多点优化方法难以确定合理目标函数形式的问题，提出了两点优化的方法。为了节约优化时间成本，优化过程采用EIF （Equivalent inviscid flow） 模型进行数值模拟，通过添加惩罚函数保证叶栅满足设计流量和负荷要求，并采用叶栅效率线性平均的目标函数形式进行评价。选择两组跨声速涡轮叶栅进行优化设计，并利用CFD方法分析叶型变化对流场马赫数、激波和损失产生的影响。结果显示，所提出的优化设计方法在保证设计工况性能的同时，能够提升叶栅整体工况性能。通过流场分析，揭示了激波结构变化对不同工况损失影响的定性规律。综合全文研究后，给出了一种适用于跨声速涡轮叶栅两点优化设计的目标函数形式。     

高频地波雷达海杂波背景下目标检测研究综述

高频地波雷达探测距离远、全天候、实时准确探测等优点在目标检测领域广泛应用。针对海杂波会干扰目标检测的问题，分别从非线性预测类、分形类、子空间分解类、对消类等方面对海杂波背景下目标检测方法进行了综合评估。归纳总结国内外相关文献，并对目前方法存在的不足进行总结。为以后深入研究海杂波干扰问题提供参考。     

采用单目视觉的非合作目标星状态估计

针对微小卫星逼近观测未知的空间翻滚非合作目标星任务，提出一种基于单目视觉的目标星相对状态估计方法。在建立追踪星/目标星相对运动模型的基础上，以单目相机识别并测量获得的目标星固有特征的像素位置为观测输入，通过扩展卡尔曼滤波算法实现对目标星相对位置、相对速度、相对姿态、角速度、惯量比和特征位置等状态的估计。仿真结果表明,该方法能够很好地实现对未知非合作目标星的相对状态估计，姿态估计误差小于2°，位置估计误差小于0.1 m，特征点位置平均估计误差小于0.04 m。     

基于遗传算法的直升机总体优化设计

遗传算法是一种可以混合整型、离散型和连续型变量一起使用的新兴优化算法，在单或多目标带约束优化设计领域有广阔的应用空间。本文在算例中采用与先验法相结合的遗传算法，以总体参数为设计变量，飞行性能和结构要求为约束条件，换算生产率为目标函数，并使用罚函数法处理成无约束的适应度函数，建立优化设计模型。对本文算例计算结果进行分析，可以使遗传算法更好地应用到直升机优化设计领域。     

对抗条件下合成孔径雷达目标搜索区的有效宽度

本文获得了利用考虑到雷达探测过程随机特性的合成孔径雷达来确定固定目标搜索区有效宽度的解析式，文章表明，在大多数情况下，该有效宽度小于搜索区宽度。