匹配数据的平滑滤波技术

讨论了匹配测量数据的平滑，滤波和外推问题，所谓匹配测量数据是指位置参数和速度参数呈求导的匹配关系，提出了利用数据的匹配特性这一先验信息来改善多项式最小二乘滤波器的设计，对测量数据中的位置和测速数据进行统一处理，在最小方差意义下给出了平滑滤波公式及其效率方差比，由于充分利用了先验信息，减少了待估计参数的个数，显著提高了参数的估计精度，仿真计算结果表明该方法能显著改善目标运动参数的估计精度。     

风云二号B星原始云图解调器

介绍了风云二号B星原始云图QPSK解调器的原理及其实现。通过使用判决反馈环和可编程比特同步等多项技术，解调器达到快速捕捉、宽捕促带宽和低误码率的需求。     

英国利用卫星遥感数据勘探石油和监测农作物

英国国家遥感中心（ＮＲＳＣ）──欧洲最大的商业性卫星数据提供机构，现在利用ＳＰＯＴ卫星、“陆地卫星”（Ｌａｎｄｓａｔ）和“欧洲遥感卫星”（ＥＲＳ）数据，向其用户，主要是欧空局和欧洲联盟提供大量有关石油勘探、农作物监测、环境监测等方面的卫星遥感资料。ＮＲＳＣ将利用ＥＲＳ的雷达数据帮助石油地质学家们勘探新的地球石油资源。ＮＲＳＣ将对从ＥＲＳ雷达高度计发回的信息进行解译，以判断海洋地况受海平面以下数千米的磁场的影响是如何发生变化的，这一变化可以为分析地下地质情况和可能存在的石油资源提供线索。据欧空局管…     

改进模糊C均值的客机空调系统退化评估算法

针对使用快速存储记录器(Quick access recorder,QAR)数据进行大型客机空调系统健康评估与异常检测时面临的数据不平衡与先验知识不足的问题,本文提出一种基于改进模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)的大型客机空调系统退化评估算法。该算法计算故障状态与正常状态的距离,并基于大型客机空调系统的物理特性优化了FCM算法的距离函数,引入了左右空调组件的状态差作为评估标准。本算法有效地解决了现行方法存在的过拟合问题,并且对于部件的前期退化有更高的敏感性,能够有效的反映性能退化的中间过程。为航空公司安排航班计划与维修计划,降低运行成本提供了有力的技术支持。     

种子叶片自旋下落过程涡系的PIV实验研究

本文利用粒子图像测速技术研究种子叶片自由旋转下落过程中不同涡系的相互作用机理。以典型枫树种子叶片为研究对象,通过对比不同叶片长度、叶面厚度、叶面宽度、下落锥角、自旋角速度、下落速度和下落初始角度等参数对过渡期和稳定期的影响,分析了诱发叶片自旋的外形特征和空间特性。结合特征参数分析,对叶片自旋稳定期开展了PIV流场测量实验,解析了无干扰下种子叶片下落过程中涡系的产生和演化机理。实验结果表明:稳定期气流在叶尖正面位置产生前缘涡（沿展向呈圆锥状结构）,后缘位置产生反方向的后缘涡;两个涡发生相互耦合运动,前缘涡的强度大于后缘涡,从而导致叶面产生锥角。在前缘和叶尖前方观测到较高的速度向上的区域,而在后缘和叶根附近则出现较高的速度向下的区域,从而对种子产生向上的升力,使叶片实现自旋稳定下落。通过枫叶种子自由下落的无干扰PIV测量,初步获得了贴近叶片表面前缘涡的运动性状,验证了后缘涡的存在,结论对单翼型旋转叶片的设计有一定指导意义。     

机器人原位铣削离散点云快速精简方法研究及应用

为了满足飞机装配机器人原位铣削对数字化高精度快速测量需求,开展了适应三维点云的双边滤波处理和快速精简算法研究,开发了点云快速处理与分析应用软件,实现了空间点云数据的降噪和精简处理,降低滤波对边界特征的损伤,有效保留了复杂构件圆角、筋条、空间曲线边界等关键特征。以典型样件为测试对象,通过与三坐标测量结果对比,验证了本文研究的有效性,软件接口开放性高,实现了与自动化设备的高度集成应用,避免了大量人机交互操作,缩短了数据处理时间,满足了机器人原位铣削的时效性需求。     

基于数字孪生的无人机状态监测方法

当今无人机产业迅速发展,无人机状态监测对保障无人机的正常运行至关重要。依据数字孪生的构建框架,分别对无人机的物理模型、几何模型、行为模型、规则模型和数据模型方面进行构建,实现了具有实时交互能力的无人机数字孪生模型,从无人机的物理实体、数字孪生体与无人机的数据信息等方面出发,构建了一种实时数据驱动的无人机的数字孪生模型。并依据无人机机翼主梁的光纤应变传感器数据对主梁承受的载荷进行统计,根据雨流计数法成功计算出主梁所受的载荷大小,实现了对无人机状态的实时监测。     

国产平台下机载矢量地图设计

国产平台相较国外商用平台性能较低,在国产平台下实现矢量地图面临诸多问题。通过矢量数据压缩、复杂多边形的三角剖分、瓦片金字塔等方法对地图数据进行预处理,生成适合机载环境使用的数据,方便数据加载、检索和渲染。采用合理数据调度策略减少数据读取,优化要素渲染实现,可以在国产平台下平稳运行机载矢量地图。测试表明：采用合理的设计,在国产平台下可运行机载矢量地图。     

基于改进YOLOv5的飞行员异常行为识别方法

为了快速准确地识别飞行员在驾驶舱内的异常行为,以保证航空安全,设计了一种基于改进YOLOv5算法的驾驶舱内飞行员异常行为识别方法。在YOLOv5的骨干网络中加入坐标注意力机制,获取在位置和方向上的特征信息,增强对注意力信息的敏感程度;改良交并比作为损失函数,提高模型计算速度和精度。训练自制飞行员异常行为原始数据集,实验结果表明,在模拟飞行驾驶舱中进行测试,能够准确快速识别飞行员的3种异常行为,平均精度达到98.3%,满足了识别要求。