GEO卫星红外地球敏感器热设计敏感性分析

文章提出了一种GEO卫星红外地球敏感器的热设计方法,建立了红外地球敏感器热数学模型,对影响红外地球敏感器散热的热设计要素进行敏感性定量分析,以指导优化热设计。分析验证表明:经过优化的红外地球敏感器热控方案,能很好地满足卫星15 a寿命期红外地球敏感器工作温度要求。该设计方法已在“东方红四号”平台系列卫星上成功应用,并得到在轨验证。     

极化敏感阵列的空间谱估计测向技术研究

传统的空间谱估计测向模型中没有考虑来波极化这一维度的信息,将其用于极化敏感阵列进行测向时会导致测向的灵敏度和精度下降。为此,对传统的空间谱估计测向模型进行了修正,加入对来波极化信息的考虑,提出一种极化敏感阵列的空间谱估计测向技术,并对该技术的可行性进行了研究。给出极化敏感阵列的空间谱估计测向模型,在此基础上,采用M USIC算法进行测向,并对影响测向精度的因素进行仿真。仿真结果表明,提出的极化敏感阵列空间谱估计测向技术可以实现极化敏感阵列的测向,所得结果对极化敏感阵列的测向问题具有重要意义。     

CCD敏感器系统测距测角技术的研究

进行了CCD敏感器系统用于空间飞行器交会对接中测量目标距离和角度的理论研究，计算机模拟结果表明了测量方法是可行的。通过对结果分析，得出了一些重要的结论。     

考虑样本不平衡的X光安检图像违禁品分类方法

X光安检图像违禁品分类被广泛应用于协助维护航空和运输安全。针对X光安检图像中违禁品尺度不一、存在困难样本及旅客行李安检固有的正负样本不均衡等问题，提出一种端到端的考虑样本不平衡的X光安检图像违禁品分类方法。采用多尺度特征提取网络捕获尺度不一的多类型违禁品特征，通过特征融合模块提升模型对图像边缘和纹理特征的表达能力，基于代价敏感思想设计损失函数，解决数据集不平衡问题，并提高困难样本分类精准度。在公开数据集SIXray上构建的子集实验结果表明：所提方法相较于端到端分类模型，平均AP指标值提升了4.5%，特别是对剪刀等难分类样本，AP指标值都有显著的提升效果。     

紧凑凸肋通道对尾缘劈缝气膜冷却特性的影响

以稳态压敏漆技术和瞬态热色液晶技术为测量方法，实验研究了尾缘区域凸肋内冷供气通道对外部气膜冷却特性的影响，详细对比分析了直肋间距和吹风比对尾缘劈缝扩张表面的气膜冷却效率、对流换热系数和劈缝流量系数的影响，并引入热流密度比来衡量对比紧凑凸肋通道对劈缝表面的综合冷却效率增强性能。实验结果表明：劈缝流量系数受吹风比的影响较小，随肋间距的增大而减小；凸肋通道明显加强了射流的混乱程度，导致其与主流掺混程度加剧，降低了劈缝表面远下游区域的气膜冷却效率，小肋间距结构气膜冷却效率略高于大肋间距结构，随着吹风比的增大，凸肋通道结构与基准结构的气膜冷却效率差异减小；凸肋通道结构可提升基准结构缝出口区域的低换热性能，尤其对于小肋间距结构，大吹风比时，缝出口的换热核心区沿流向延伸效果增强；具有小肋间距的凸肋通道对尾缘劈缝的综合冷却性能有促进作用，其中肋间距p/h=4结构可提升15%～20%的综合冷却性能，而大肋间距结构明显降低了基准结构的综合冷却性能。     

红外地球敏感器测量误差分析及修正方法

红外地球敏感器作为卫星平台重要设备，在对地指向、姿态测量和天文自主导航等方面发挥着重要作用，高精度的地球敏感器量对于提高卫星姿态控制和天文自主导航精度具有重要意义。本文通过分析地敏测量误差的影响因素，提出随季节变化的地球CO2辐射特性是影响地敏测量精度的重要因素;根据地球辐射模型构建了地敏测量修正方法，结合在轨实测数据分析验证，证明可以大大降低由地球辐射不均匀引发的误差，有效压缩地敏在轨测量误差。     

灵巧型大孔径四反星敏感器镜头设计

星敏感器镜头是星敏感器姿态轨道控制系统的重要组成部分，具有相对孔径大、工作谱段宽、绝对畸变低的特点，针对这些特点，在四反射镜初始结构的基础上，分析了镜头探测能力和相对孔径的关系，明确了镜头设计指标，利用非球面反射镜强大的像差校正能力，优化设计得到了全反射4反星敏感器镜头。镜头焦距170mm，轴向长度50mm，镜头F数2，等效入瞳直径51.2mm，圆视场±2.25°。镜头工作波段可由膜系决定，无色差，空间频率35lp/mm处传递函数优于0.6，畸变优于0.01%，弥散斑直径优于13μm，系统15μm范围内能量集中度优于80%，渐晕系数小于0.95，该镜头可用于亚像素精度的飞船姿态轨道控制系统，为星敏感器导航光学系统设计提供了参考。     

数字式太阳敏感器系统精度提升方法及验证

研究了利用数字式太阳敏感器获取卫星姿态角的精度提升方法。针对使用数字太阳敏感器参数直接计算姿态角存在较大系统误差的情况，利用光线传播原理，给出了修正折射影响的非线性角度计算公式，并提出了控制系统软件解算非线性方程的两种方法，以及星上编程计算的具体实现方式。最后以实测的数据进行了验证，相比于之前的无修正角度，两种修正方法的计算精度均提升了约3.94°,相比于其他系统误差修正的多元函数拟合法，精度从0.04°提升至0.02°,从而验证了该修正方法在轨编程计算实现的可行性和提高系统精度的有效性。     

一种改进的星图降噪算法研究

在星敏感器的使用过程中，由于外界环境的影响及传感器自身的限制，拍摄出来的星图不可避免地存在一些噪声，因此对星图进行去噪处理是一项非常重要的工作。针对传统高斯模板滤波存在的引入邻域噪声、无法自行根据星图特性修正等造成去噪效果不好的问题，提出了一种改进的星图降噪算法。该方法在滤波前先进行坏点剔除工作，并采用高斯低通滤波与高通滤波结合的方式对图像进行处理，在抑制噪声的同时有效地保留了星点信号。通过阐述星敏感器的工作原理，分析星图的噪声特性，对星图滤波去噪算法进行研究，并进行模拟星图影像提取星点坐标实验。结果表明：使用该算法进行滤波比传统的高斯滤波算法提取的质心坐标精确度更高，较传统方法横坐标提高0.00538个像素点，纵坐标提高0.0077个像素点，证实了图像处理算法的有效性。     

抽油机故障诊断的分布驱动主动学习算法

抽油机示功图直观显示了抽油机工作情况，但实际工况情况呈现典型的长尾分布特性，类别严重不平衡。传统方法无法准确识别小类别工况，也无法获得井下工作状态准确识别。针对这一问题，提出一种基于分布驱动的多类别长尾数据代价敏感主动学习算法（Cost-sensitive active learning algorithm based on distribution -driven multi-class long-tailed data， CALA）。首先，考虑数据分布特性，以最小化代价为优化目标确定数据的最佳聚类簇数；其次，通过加入预分类误差代价来更新之前得到的最佳聚类簇数；然后，构建集成分类模型作为分类器；最后，通过迭代来平衡数据分布。采用某油田真实的示功图数据进行测试，显著性实验分析证明CALA在小类别工况诊断上具有更好的性能。