新型空天威胁目标防御难点及对策分析

在分析新型空天威胁目标的现状、特点及发展趋势的基础上,从预警探测、拦截打击方面分析了新型空天威胁目标的防御难点。针对这些难点,结合防御武器系统发展现状,提出了通过组网提高探测概率,运用新概念武器和通过网电空间拦截提高拦截概率的对策,最后给出了基于网络的反新型空天威胁目标的综合拦截方法。     

青海玉树地震遥感监测应用研究

青海省玉树藏族自治州玉树县发生里氏7.1级地震后,作为我国减灾救灾决策支持单位,民政部卫星减灾应用中心(民政部国家减灾中心)根据国家减灾委、民政部救灾应急响应启动情况和部救灾总指挥部的统一部署,立即启动<应对突发性自然灾害空间技术响应工作规程>,实行24h业务值班制度,以高分辨率卫星和航空遥感数据为主,开展灾害监测与评...     

国外航天器在轨故障统计与分析

统计和分析航天器在轨实际发生的故障,可以从中发现在轨故障发生的规律,并指导航天器采取预防或纠正措施。文章在收集航天器在轨故障的基础上,划分了故障的类别,总结了故障发生趋势。对航天器平台而言,控制、供配电、推进3个分系统的故障所占比例最高。针对航天器供配电、综合电子、推进、热控、环控生保等分系统的故障进行了统计,并分析了...     

《电子电路实践》课程的教学研究与实践——基于工作过程导向的理论与实践融合互动教、学、做一体化

本文结合《电子电路实践》课程教学实践,通过课程体系的重构,教学场所时间与空间结构的整合、理论与实践的融合互动,对融“教、学、做”一体,以学生为中心,以培养学生的专业能力、方法能力和社会能力为目的的教学模式进行探索性的设计与实施.     

基于大气阻力实时辨识的Drag-free卫星最优控制研究

研究了基于大气阻力实时辨识的Drag-free卫星最优控制。将Drag-free卫星和其内部的验证质量等效为两颗内、外编队卫星并建立动力学方程,推导了基于卫星和验证质量的相对运动状态观测值反演大气阻力的算法。建立了状态最优调节器模型,采用动态规划求解经典的二次型最优控制。对低轨圆轨道Drag-free卫星的仿真计算结果表明方法的求解精度较高,计算消耗较小。     

BLKF方法抑制MEMS惯性传感器随机噪声

针对微机电系统（MEMS）惯性传感器应用卡尔曼滤波（KF）处理数据时随机噪声难以估计的缺点,提出一种基于贝叶斯拉普拉斯卡尔曼滤波（BLKF）的随机噪声更新方法。该方法利用拉普拉斯近似算法,将贝叶斯边缘分布近似表示,能够避免贝叶斯方法更新过程中由于数据维数较大造成后验边缘分布较难估计的情况,提高对随机噪声的更新效率和精度。通过陀螺仪转台实验采集实验数据,运用KF与BLKF分别滤波。对比滤波结果可发现,BLKF比KF能更好地反映真实角速度状态。同时,在陀螺仪角速度变化时,BLKF的可靠性和准确性更高,滤波效果更具优势,能够达到抑制MEMS惯性传感器随机噪声的目的。     

场协同原理在高超声速化学非平衡流动中的推广

应用理论分析与数值模拟方法,将对流传热的场协同原理从不可压缩流动推广至高超声速化学非平衡流动中。结果表明,高超声速化学非平衡层流与湍流的热流密度取决于流动的当地单位体积的动量与单位质量总焓梯度的协同。用当地单位体积的动量与单位质量总焓梯度的协同研究高超声速化学非平衡流动的壁面传热问题,对层流流动下的对流传热,不但计及了高超声速化学非平衡流的密度变化对热流密度的影响,而且包括了静焓梯度、压力梯度、边界层内的分子黏性剪切效应对热流密度的作用;对湍流问题,除了上述层流流动各项对热流密度的影响外,还计及了雷诺剪切应力对热流密度的作用。考虑到高超声速化学非平衡流静焓的定义,高超声速化学非平衡层流及湍流的场协同同时计及所有组分的平动能、转动能、振动能及电子能等梯度的贡献。     

新型柔索式杆束结构压紧释放装置

针对空间机械臂、空间可展开天线等空间机构在收拢状态的杆束结构压紧与释放问题,提出一种基于柔性索捆绑压紧与热刀释放的新型压紧释放装置。建立了柔索式压紧释放装置锁紧状态的力学模型,分析了静态压紧和考虑惯性载荷情况下的绳索预紧力变化情况,得到了满足可靠压紧的绳索预紧力设计值。基于质量和刚度等效,设计了机械臂杆束结构力学等效件,并进行了正弦与随机振动力学试验。试验结果验证了所设计的柔索式杆束结构压紧释放装置的可行性,并可以推广到具有复杂包络的杆束结构压紧释放中。     

一种实时测控集群数据处理进程软件控制方法

在基于集群架构的实时测控系统上,通过软件设计实现一种满足数据处理实时性和系统高可用的集群数据处理进程控制方法。计算节点运行的数据处理进程采用多线程设计,对时间驱动线程和数据驱动线程分别设计了工作信号处理流程。实践证明方法不但能够保证计算节点完成数据处理任务的实时性和可靠性,还能动态完成集群节点的任务迁移和故障恢复,提高了测控集群系统的实时性和可用性,从而有效发挥集群系统架构在测控系统中应用的优势。     

基于欠采样的零阶优化算法

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。