应用SpaceWire网络的航天器分布式存储系统设计

针对航天器数据存储需求多样化的发展趋势,提出了应用SpaceWire网络的分布式存储系统设计。系统由控制模块和存储模块组成,为航天器载荷设备提供标准SpaceWire物理层、链路层接口,并在网络层提供统一的虚拟数据接口,通过逻辑地址进行标志和寻址,可屏蔽系统内部网络细节;载荷设备不必关注存储系统内部网络结构的变化,当部分模块故障时,可重新规划传输路径,对分布式存储系统进行重构,实现系统控制和数据存储功能的迁移。与存储需求相近、配置双固态存储系统的设计相比,其接口种类、协议设计更加简化,且系统重构方面的优势更为明显。     

一种运载火箭时变结构模态参数辨识的确定性演化方法

针对运载火箭的时变结构模态参数辨识问题进行研究，基于时变自回归滑动平均(TARMA)模型，提出一种时变结构模态参数辨识的确定性演化方法。该方法利用小波基函数的良好局部函数拟合能力，将墨西哥帽小波函数作为TARMA模型时变系数的空间基底，构建了基于小波函数的泛函序列时变自回归滑动平均(FS-TARMA)模型，并发展了两步最小二乘估计方法，实现了时变系数的解耦估计。通过有限单元法，建立了阿里安V号芯级运载火箭时变有限元模型，对所提辨识方法进行了验证，结果表明：墨西哥帽小波基FS-TARMA方法能够有效地辨识系统的时变模态参数；与传统傅里叶基FS-TARMA方法相比，具有更好的辨识精度，并且能够准确地反映出模态局部细节特征。     

民用航空器铝合金包铝层状态的标准检查工艺

通过对比试验,描述了包铝层状态检查的方法和流程,解释了包铝层状态不同检查方法的细节和注意事项,为结构损伤程度的判断提供了直观明确的参考标准。     

型内球化处理中离心集渣包效果的研究

分析了球墨铸铁型内球化处理方法中夹渣来源，并研究了浇注系统中离心集渣包的聚法原理，设计试验测定了集渣包内残留元素分布情况。     

基于Rasch数学模型的飞行理论测评方法

培养合格的飞行员无论对航空公司还是对乘客都至关重要。为了符合航空法规要求和飞行安全,航空公司要定期对所有飞行员进行培训及评测。研究如何通过测试更好地评价飞行员、测评分数,明确能够真实客观反映飞行员水平的能力指标,对航空公司及培训机构都有重大意义。在基于项目反应理论(Item Response Theory,简称IRT)的Rasch数学模型的基础上,通过分析计算试题的难度与质量、试题的鉴别度、人的分数能力等重要参数,建立一套自适应的理论测评方法,进而自动判断试卷的可靠性,同时用真实的测评数据进行回归分析,从而建立一套独特的自适应测评管理方法。在全球范围内首次提出飞行员胜任力三层理论这个重要概念,为飞行员能力评价及试卷可靠性评价提供了可行的实施方案和重要理论依据。     

SAR图像舰船目标边缘检测

提出了一种在正则化基础上,利用小波变化实现合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标边缘检测的新方法。传统的利用小波变换实现图像边缘检测时,阈值需要人为设定。针对这一问题,文章引入正则化超分辨技术,从贝叶斯框架下的估计问题出发,采用非二次正则化,平滑图像,保护强散射点目标,实现对 SAR图像进行去噪。利用小波变换的局部化特性和多尺度分析能力,检测突变信号,实现对舰船目标的边缘检测。该方法去噪效果好,边缘 定位准确,仿真结果表明了算法的有效性。     

一种基于小波的快速景象预处理算法

由于景象匹配中基准图与实时图的差异，景象的预处理被证明是提高匹配概率的重要途径。在小波算法的基础上，提出了一种与小波预处理算法等价的预处理卷积核。这一卷积核保留了小波预处理算法在匹配概率和匹配精度方面的优点，同时降低了运算的时间复杂度。卷积核对每个像元的操作只需要完成4次加法运算，无需浮点数和乘法运算，便于DSP和FPGA的实现。     

基于小波包分析的图像融合算法

研究了小波包变换的基本原理及特点 ,提出了一种基于小波包分解的图像融合新算法。     

固体发动机点火冲击段信号小波变换分析

基于传统信号处理方法对非平稳信号的局限性，利用小波方法具有精确分频的特点，进行了固体火箭发动机点火冲击段这一典型的非平稳信号的动态特性信号的提取，仿真及针对实际信号的处理均表明本方法具有很好的去除噪声能力。     

小波变换在检测继电器内小颗粒中的应用

本文叙述了小波变换的原理、性质及算法，介绍了小波变换模的极大值与信号突变之间的关系。最后，沿模极值链成功地把继电器内小颗粒被激振后的瞬时冲击响应信号从背景噪声中提取出来。并作了实验统计来证明其可行性。这对继电器内小颗粒检测系统实现智能化、自动化很有意义。