哨兵2卫星综合水质指标的河流水质遥感监测方法

上海市河流水污染监测是当前研究的热点问题。针对上海市河流水质监测的需求,提出了一种基于因子分析的河流综合水质遥感反演的方法。以欧洲航空局发射的哨兵-2A(Sentinel-2A)卫星搭载的多光谱成像仪获取的遥感影像,以及准同步获取的河流断面实测水质参数数据为例,研究对象为上海市青浦区和松江区部分河道。选取高锰酸盐指数、氨氮等5项主要水质参数为监测指标,在因子分析的基础上建立水质遥感反演的模型,得到综合水质指标用于确定水质类别。实验结果表明:综合水质指标值越小,内陆河流水质状况越良好,水体更清洁。该方法能够应用于内陆河流水质遥感监测,为水环境管理部门提供参考信息。     

SAR图像伪加性相干斑噪声统计特性

研究了SAR图像加性模型中伪加性相干斑噪声分量的统计特性。分析了SAR图像中真实信号分量和乘性相干斑噪声分量的统计特性;在此基础上结合Edgeworth展开式和以Mellin变换为基础的第二类型特征函数及其对数累积量详细推导了伪加性相干斑噪声概率密度函数的近似表达式;各信号分量的概率密度函数中的参数采用对数累积量方法进行估计。最后利用SAR实测数据仿真分析了伪加性相干斑噪声的统计特性。实验结果表明,乘性的相干斑噪声转换为加性噪声后,其统计特性非常接近于高斯分布。     

基于狄里克莱过程混合高斯模型的信号分选

提出了一种基于狄里克莱(Dirichlet)过程混合高斯模型的雷达辐射源信号分选方法。通过将Dirichlet过程与高斯模型相结合,得到的Dirichlet过程混合高斯模型可以自动学习混合高斯分量的数目。将该模型应用于雷达辐射源信号分选,可以自动确定电磁环境中雷达辐射源的数目。仿真实验结果证实了该方法在雷达辐射源信号分选中的有效性。     

基于相位单差精密测速的动态精密单点定位算法

利用相邻历元间的载波相位单差可求得动态载体的高精度三维速度向量,基于此提出了可精确描述载体运动变化的扩展卡尔曼滤波动态精密单点定位算法。该算法克服了高动态条件下采用简化动力学模型可能引起的系统状态描述失实问题,同时还可输出动态载体的精密速度信息。飞机动态试验结果表明,用该算法的动态单点定位结果与TRACK双差解计算互差得到的三维RMS值,平面分量精度优于3cm,高程分量精度优于6cm,速度测量精度可达mm/s级。     

基于轮廓特征的X射线脉冲星信号多普勒估计

探测器速度引起的多普勒效应会影响脉冲星信号累积轮廓特征,反之,这种轮廓特征改变可用于多普勒估计。提出了一种基于轮廓特征的X射线脉冲星信号多普勒估计方法。通过建立累积轮廓非齐次泊松模型,获得多普勒效应对累积轮廓的影响。构造轮廓特征函数对该影响进行度量,并利用函数值与周期误差的关系搜索信号周期。在搜索过程中,将离散观测数据转换为连续能量密度函数,消除相位间隔对累积周期的限制。根据周期搜索结果,结合脉冲星先验知识完成多普勒估计。仿真实验验证了该方法的有效性,其多普勒估计精度优于频域方法。     

特征模型分散式自适应姿态控制在高超声速飞行器中的应用

 针对高超声速飞行器在再入过程中强耦合、大扰动和气动参数大范围变化的问题,基于特征建模的思想,把原非线性动力学方程用一个二阶时变差分方程组形式的特征模型描述,建立了攻角通道独立、 偏航/滚转通道耦合的特征模型,并设计了分散式自适应姿态控制器,给出了稳定性分析和数值仿真。由于基于特征模型设计的控制器组成的闭环系统是一个非常复杂的混合系统,稳定性分析在特征建模理论中一直是一个难点,提出的稳定性分析方法完全解决了此类不含内动态相对阶为二的多输入多输出系统的稳定性问题。     

地球低纬区边缘大气密度的预测

基于NRLMSISE-00大气模型讨论日地空间环境对地球低纬度地区边缘大气密度的影响,提出预测地球低纬地区边缘大气日平均密度的简化模型法和经验法。简化模型法利用地磁活动和太阳活动的11年准周期特性,通过预测地磁活动和太阳活动的变化规律以预测地球边缘大气密度。经验法则直接利用第23个太阳活动周期的日平均密度变化曲线经过傅里叶变换处理得到日平均密度变化规律曲线,然后将曲线拟合得到不同高度下的密度昼夜波动规律,再利用预测得到的日平均密度即可计算出具体当地时间对应的密度情况。误差分析说明经验预测法比简化模型法精度更高。两种方法均具有较高的精度并且使用方便,可用于地球边缘大气密度的工程化预测计算。     

基于云模型的装备维修性评估方法研究

针对装备维修性评估问题,构建了装备维修性评估指标体系,利用云模型的不确定性推理算法实现了定性语言的定量化转换,利用云图和云滴分布的定性描述表示维修性综合评估结果,使评估结果更具有直观性和说服力,研究成果为装备维修性评估提供了切实有效的评估方法.     

基于YOLOv5的近岸SAR舰船目标检测方法

由于类似舰船的陆地目标的干扰和舰船的紧密排列,基于合成孔径雷达(SAR)图像的近岸舰船检测会出现较多漏检和误检,提出了一种基于YOLOv5网络的近岸舰船的检测方法。为提高近岸背景下的检测精度,使用了注意力机制模型和CSL的技术用于改进网络;分析了YOLOv5网络、注意力模型和CSL算法,基于YOLOv5进行了检测实验,引入注意力模型来改进网络;结合CSL算法,重构了YOLOv5旋转检测网络。通过调整训练参数和改进注意力,近岸目标检测网络的测试结果达到mAP 80%以上,证实了CSL+YOLOv5算法实现旋转检测的可行性。     

基于Markov链的FSM容软错误设计

随着深亚微米工艺的广泛应用,持续攀升的软错误率对宇航设备的电路可靠性造成了极大影响。针对现有冗余防护技术面积开销大的不足,将概率统计的思想运用到有限状态机（FSM）的软容错设计上,提出了选择部分状态冗余的容错方法。在Markov链模型的基础上,计算出各状态概率,从而为状态冗余提供依据。与未经选择状态冗余的电路相比,以平均增加14.9%的面积开销为代价,这种电路可屏蔽87.6%的时序逻辑单翻转（SEU）。