基于多尺度CNN模型的多时相PolSAR图像作物分类

农作物分类是偏振合成孔径雷达(PolSAR)数据的重要应用之一。由于单时相PolSAR数据获取的信息有限，因此，采用多时相PolSAR数据，其含有农作物生长周期更丰富的特征信息。针对多时相PolSAR数据在极化特征分解时造成的“维数灾难”问题，提出了一种非负性约束稀疏自编码器(NC-SAE)的特征压缩方法，用于对分解后的特征数据进行压缩，以获得分类所需的有效特征。此外，构建了一种多尺度特征分类网络(MSFCN)，该网络可以提高农作物的分类性能，且优于目前传统的卷积神经网络和支持向量机方法。通过使用欧空局提供的数据进行仿真实验，对分类结果进行性能评估，并与传统方法比较。实验结果表明:所提的方法具有很好的农业应用前景。     

基于双四杆机构的可重复自动锁紧解锁装置

针对梦天实验舱对接、转位等工况，对日定向转动关节在轨多次锁紧解锁的需求，采用双四杆机构、自适应末端效应器等，设计一款可重复自动锁紧解锁装置。为了验证该锁紧解锁装置，利用研制产品，展开真空高温、真空低温、大气环境等多种状态下的锁紧解锁试验。结果表明:该机构可实现多种状态下的可重复自动锁紧解锁功能;在28 V直流工作电压下，锁紧动作执行时间为17.09~17.15 s，解锁动作执行时间为16.51~16.89 s。该机构具有高可靠、全角度、在轨可重复锁紧解锁等优点，在航天器锁紧解锁方面具有较大的工程应用潜力。     

后桨桨距角对某共轴对转螺旋桨性能影响规律研究

共轴对转螺旋桨的桨距角对前后排桨的桨间气动干扰有重要影响,能够改变螺旋桨的气动性能。为了研究后桨桨距角对共轴对转螺旋桨的气动干扰影响,改善螺旋桨的气动性能,在来流马赫数0.453 的情况下,通过调节后桨桨距角的方式对6×6 构型的共轴对转螺旋桨进行数值计算,数值计算中使用非定常雷诺平均纳维—斯托克斯（URANS）方程结合SST 湍流模型的方法,并采用T-Rex 高质量网格生成技术研究桨距角对共轴对转螺旋桨桨间气动干扰的变化规律。结果表明：后桨在前排桨产生的预旋气流作用下,能够吸收一部分前桨的切向滑流能量,且气动效率高于前桨,前后桨的气动参数在一个旋转周期内出现12 次周期性波动;共轴对转桨的前后桨转速相同时,前桨桨距角不变,减小后桨桨距角,前后桨的气动效率都会增加,后桨效率提升明显。     

基于AE-BN的发电机滚动轴承故障诊断

为解决风力发电机在复杂工况及耦合性、不确定性条件下故障识别的准确性问题，提出了一种基于自动编码器(AE)与贝叶斯网络(BN)的AE-BN故障诊断方法。采用AE对电流信号进行特征提取，得到能够高度表征信号的特征分量；基于故障与特征之间的因果关系，建立由故障位置、故障状态和故障特征搭建的三层BN；将AE的特征分量与BN的拓扑结构相结合建立风力发电机故障诊断模型，解决故障诊断中的不确定性问题，提高多故障诊断的准确性。实验结果表明：所提方法能够对故障特征信号进行分析及诊断，精确辨识不同故障类型，相比K近邻算法等具有明显优势。     

基于行人姿态的轨迹预测方法

在自动驾驶领域，行人轨迹预测一直是研究热点之一，行人行为的不确定性给轨迹预测带来很大的挑战。目前大部分轨迹预测方法只专注于行人之间的信息交互，忽略了行人意图和场景中其他语义信息对行人轨迹的影响。为此，提出一种基于行人姿态的卷积编码器-解码器网络(PKCEDN)来预测目标行人轨迹的方法，所提方法包含基于卷积、长短时记忆(LSTM)网络的编码器-解码器模型和能够学习当前时刻与过去时刻轨迹相关性的注意力机制。所提方法在MOT16、MOT17和MOT20公开数据集上进行了相关测试，与Linear、LSTM、Social-LSTM、Social-生成对抗网络(GAN)、SR-LSTM和M_sgtv等主流方法相比，在保证预测速度不降低的前提下，平均误差降低约36%。     

火箭飞行异常遥测天线实时跟踪角度预测研究

针对火箭飞行异常下的遥测天线继续实时跟踪难的问题,提出一种飞行异常后的实时跟踪角度的预测方法.首先介绍几种常用坐标系以及坐标系之间的转换关系,并将火箭飞行异常后的运动简化为考虑惯性速度的自由落体运动,给出自由落体速度模型和实时跟踪角度的计算方法步骤.设计仿真实验,验证方法的有效性,可以作为火箭飞行异常后遥测天线实时跟踪...