可编程数字锁相环的研制

介绍一种可编程数字锁相环。它由单片机和数字锁相环构成。其中锁相环的工作状态和参数由单片机处理和控制。这样能较好地解决稳态误差与稳态建立时间之间的矛盾，基本上实现了在保证稳态误差小的同时，可大幅度地缩短稳态建立时间的目的，使原来的数字锁相环的性能更优。     

一种研究圆柱度目标函数单谷性的新方法

提出了一种研究圆柱目标函数单谷性的新方法，圆柱度目标函数单谷性的问题目前研究得还少，而弄清楚圆柱度目标函数是否是单谷函数对于用优化原理正确地计算其极值是非常重要的。     

CAM后置处理研究

分析了数控加工后置处理技术的特征、面临的问题和当前的发展趋势,介绍了应用通用后置处理器开发定制专用后置处理器的实践。     

编制摸拟器设计和性能数据要求的初步考虑

在研制飞行模拟器时，飞行模拟器的设计和性能数据是必需的。这些数据不仅是形成满足飞行模拟器各种规范和标准要求的基础，而且也是构成模拟器逼真度要求的基础。根据国际航空运输协会的要求，初步讨论了编制飞行模拟器设计和性能数据要求所考虑的因素。     

基于DSP和FPGA的GPS伪随机码并行快速捕获方案设计

讨论了高动态下GPS伪随机码并行搜索的基本原理,以及自适应门限确定方法与搜索过程中应注意的问题。提出了一种基于高速DSP和FPGA的全数字解扩接收机方案,阐述了工作流程,并给出了系统的结构框图,经测试验证实现了伪随机码并行快速捕获的功能。     

全国普通高校招生网上录取系统导出投档单的应用探讨

本文就将导出的投档单做进一步处理,设置有关报表,进行计算机打印、管理,同时为后续工作做准备做了实用性的探讨.     

北京航天指控中心卫星任务数字仿真软件的设计

首先给出了北京航天指控中心仿真软件的设计模型,阐述了仿真软件仿真的内容,并详细介绍了仿真软件的总体结构和关键进程的设计方法,最后显示了仿真的结果,在实际应用中该软件得到了验证。     

超静超稳卫星碰振动力学建模

针对分离式卫星载荷模块(PM)受到扰动时可能与服务模块(SM)发生碰撞的问题，综合音圈电机反电动势(back-EMF)和柔性线缆动力学的效应，基于牛顿欧拉法建立了分离式卫星(DFP)载荷模块动力学模型。基于Hertz接触理论，推导了分离式卫星碰撞过程中连续接触力模型，并分析了碰撞过程中产生的接触力对载荷模块指向精度和指向稳定度的影响。数值仿真结果表明，碰撞使得载荷模块指向精度和指向稳定度下降5个数量级，碰撞后载荷模块可再次恢复到超静超稳工作状态，恢复时间超过1400 s。本文建立的碰撞模型对研究分离式卫星碰撞规避和碰撞控制具有重要意义。     

Using TensorFlow-based Neural Network to estimate GNSS single frequency ionospheric delay (IONONet)

In the last 20?years, and in particular in the last decade, the availability of propagation data for GNSS has increased substantially. In this sense, the ionosphere has been sounded with a large number of receivers that provide an enormous amount of ionospheric data. Moreover, the maturity of the models has also been increased in the same period of time. As an example, IGS has ionospheric maps from GNSS data back to 1998, which would allow for the correlation of these data with other quantities relevant for the user and space weather (such as Solar Flux and Kp). These large datasets would account for almost half a billion points to be analyzed. With the advent and explosion of Big Data algorithms to analyze large databases and find correlations with different kinds of data, and the availability of open source code libraries (for example, the TensorFlow libraries from Google that are used in this paper), the possibility of merging these two worlds has been widely opened. In this paper, a proof of concept for a single frequency correction algorithm based in GNSS GIM vTEC and Fully Connected Neural Networks is provided. Different Neural Network architectures have been tested, including shallow (one hidden layer) and deep (up to five hidden layers) Neural Network models. The error in training data of such models ranges from 50% to 1% depending on the architecture used. Moreover, it is shown that by adjusting a Neural Network with data from 2005 to 2009 but tested with data from 2016 to 2017, Neural Network models could be suitable for the forecast of vTEC for single frequency users. The results indicate that this kind of model can be used in combination with the Galileo Signal-in-Space (SiS) NeQuick G parameters. This combination provides a broadcast model with equivalent performances to NeQuick G and better than GPS ICA for the years 2016 and 2017, showing a 3D position Root Mean Squared (RMS) error of approximately 2?m.     

低轨卫星缺失时序数据的模式识别方法

在航天应用中，低轨卫星经常会由于原始数据缺失而影响卫星时序数据模式识别结果，降低准确率。针对该问题提出了一种新型MR-GRU模型，可有效处理缺失时序数据，并获得较好的模式识别准确率。区别于传统模型的补全缺失数据的方法，MR-GRU模型直接在缺失时序数据上运用循环神经网络进行训练，对传统门控循环单元结构进行了改进，增加了两个新变量：掩蔽项和衰减项。掩蔽项作用于输入，衰减项作用于输入和隐层单元输出。MR-GRU模型不仅能够保持时序数据固有的时间特性，还能有效提高模式识别精度。在卫星时序数据上的模式识别试验表明，MR-GRU模型准确率优于传统模型。