应用BP神经网络针对高通量质子事件的通量数值预报

质子事件的爆发与太阳软X射线辐射有着很强的相关性,利用GOES卫星的1～8 (A)波段和0.5～4 (A)波段的软X射线数据,选取一些特征参量验证该相关性并应用到质子事件短期预报中.在当前质子事件传输物理机制不完全明确的情况下,在现有的预报质子事件有无的模型基础上,利用BP神经网络,根据软X射线通量水平等预测事件质子峰值通量水平,再对训练后的网络进行检验,检验预测所得结果与实际探测值误差小于一个量级,具备一定实用意义.      

基于UKF的测速定轨实时算法

针对多测速元定轨测量方程非线性强的特点,引入了UnscentedKalman滤波。UnscentedKalman滤波通过设计少量的sigma点,并计算这些点经过非线性函数的传播,获得滤波值基于非线性方程的更新,从而避免扩展Kalman滤波线性化等缺点,提高了滤波精度。仿真结果表明,UnscentedKalman滤波方法可以很好地实现测速定轨,在飞行器实时跟踪领域具有较好的应用价值。     

伽玛射线看宇宙--新一代高能望远镜发射升空

莫斯科时间10月17日8时41分(北京时间同日12时41分),新一代高能望远镜“积分”(Integral)搭乘俄“质子K”火箭,从哈萨克斯坦的拜科努尔发射场顺利升空。约92分钟后,火箭将望远镜送入预定轨道。“积分”是欧空局有史以来最灵敏的伽玛射线望远镜,总重约两吨。“积分”能够在太空中捕捉伽俐玛射线、X射线,观测黑洞、射电脉冲星等高能天体。它获得的图像、遥感信息可被传至地面站,供深入研究。     

一种新颖的ICT扫描方式及其FBP重构算法

计算机层析成像检测的突出问题是获取一幅图像的时间太长.为了缩短较大尺寸构件层析成像检测的二代(TR,Transverse Rotation)扫描时间,讨论了一种准三代(RR,Rotation and Rotation)扫描的概念,推导了它的滤波反投影算法. 计算机模拟结果证明了该算法的正确性. 分析表明,在同样检测条件下,它的扫描速度将比TR提高3倍以上.      

空间机动目标的跟踪和定位

轨道机动控制过程中，推力加速度的不确定性是机动目标运动的主项摄动。通过对推力加速度和机动目标运动建模，在地心惯性系建立了增广系统状态动力学模型，在地平测量坐标系建立了离散量测模型，同时讨论了机动目标增广状态非线性动力学模型的线性化问题。给出了扩展卡尔曼滤波实时估计增广状态向量的算法，仿真分析证明所述算法稳定、收敛，对机动目标具有较高的定位精度。     

基于目标威胁度计算的相控阵快速确认跟踪模式

机载相控阵雷达在探测远程、低空、高速目标时具有较大潜力。本文对机扫加相扫雷达环境下,如何充分发挥相控阵优势,提高机载雷达跟踪远程低空高速目标性能展开研究,在传统边扫边跟(Track while scan,TWS)技术基础上,给出了一种基于目标威胁度的快速确认跟踪模式。该模式采用有效的相控扫描策略,充分利用其波束捷变能力,通过相控回扫,一方面快速起始航迹,增加高威胁目标的跟踪距离;另一方面适当增加探测数据率,提高对远距高威胁目标的跟踪性能。仿真试验表明,新跟踪方法不但可以较好克服目标雷达散射截面积(Radarcross section,RCS)起伏影响,较快地起始和跟踪目标航迹,而且保留了TWS方法覆盖空域广的优点。     

TC4和GH4169合金X射线散射比的测定及分析

控制散射线是提高射线检测成像质量的主要手段之一,本研究通过缪勒法对激光快速成型TC4钛合金和GH4169高温镍基合金经X射线透照时的散射比进行了测量,结果表明:在本研究测量的所用的射线能量范围内,厚度一定的条件下,对于激光快速成型TC4钛合金和GH4169高温镍基合金,当管电压分别在80~180 kV和85~170 kV范围内增加时X射线散射比均减小;当管电压分别超过180 kV和170 kV后,散射比基本保持不变。对于TC4钛合金,在7~40 mm厚度范围内,对于GH4169高温镍基合金,在1~14 mm厚度范围内,随着材料厚度的增加,散射比均具有增加的趋势;因此,在条件允许的情况下,适当提高管电压有利于减少散射线对成像质量的影响。     

大尺寸空间测量方法的实施及应用

对飞机大部件对接过程中应用的3类测量设备进行详述,比较各自的优缺点、精度和应用等。以大客研制过程中的大尺寸模拟件对接为例,阐述大部件自动对接测量方案是如何实施的,最后探讨在飞机大部件对接过程中测量方法和设备的选用,给出一些参考方案及建议以满足实际应用需求。     

基于极限学习机的修正当前统计模型跟踪算法

针对当前统计(Current Statistical,CS)模型由于先验知识的缺乏和其结构特点导致的跟踪精度降低的问题,通过使用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)并根据目标历史状态信息,实时估计并修正CS模型的加速度估计值,提出了基于ELM的修正CS模型跟踪算法.ELM的训练结果表明...     

基于改进CLAHE的航空发动机导向叶片DR图像增强

为了解决航空发动机导向叶片数字射线（DR）检测图像信息动态范围大、对比度低、细节信息不明显,缺陷区域难以识别的问题,提出一种改进型限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）算法。采用CLAHE增强导向叶片DR图像对比度,同时引入基于空间均值滤波器的Gaussian掩模处理,进行DR图像降噪,提取DR图像的低频信息;采用CLAHE增强的图像与提取的DR图像低频信息线性做差,突出DR图像的高频细节信息;与CLAHE增强的图像线性叠加,进一步提高了DR图像的对比度,实现导向叶片DR图像增强。依据图像基本空间分辨率（SRB）、信噪比（SNR）、灰度平均值对DR图像增强效果进行评价。结果表明: 改进的CLAHE算法,可以同时将表征SRB的D13双丝线对应的调制深度值从49.17%提高到了56.08%,整体灰度平均值从32 400.66增加到了38 684.43,02号微小裂纹缺陷的SNR从14.10提升到了15.16。结果显示优化的CLAHE算法,相比自适应直方图均衡化（AHE）等4种经典的航空发动机导向叶片DR图像增强算法,不仅提高了平坦区域对比度,突显了边缘细节信息,而且有效提升了微小缺陷的视觉效果。