空时自适应处理在雷达中的应用

雷达是同时利用时间维和空间维的复杂系统，其性能主要取决于信号处理。简要回顾了雷达空时信号处理，讨论了许多抑制干扰目标检测的信号的自适应技术。一般来讲，此种处理通常用于角度信号，但也适用于时间或空间／时间域。本文还用模拟结果说明了各种不同方法的特征。     

多囊体临近空间飞艇多要素耦合建模与仿真

针对多囊体临近空间飞艇多要素耦合仿真及长航时能力评估的迫切需求，详细阐述了多囊体临近空间飞艇六自由度位置与姿态动力学模型、环境热力学模型、内外囊体热力学模型及囊体氦气损失模型，通过位置、时间、姿态、空速等动力学输出信息与压力成形体积、氦气质量等热力学输出信息实现平台力热动态耦合，能够全面反映飞艇在大气环境及操纵力作用下力热耦合变化规律，具备飞艇平台超热超压安全下的长航时定量评估能力。通过仿真发现，囊体内氦气在随风飘状态下最大超热达到55℃左右，为保证内外囊体白天压力安全需主动释放氦气导致飞行高度上升约100 m，夜晚囊体内压将至0 Pa无法维形保持浮力导致驻空高度快速降低，姿态振荡加剧，驻空航时仅有26.5 h，且动力全开无法获得稳定的航向飞行，空速来流降温无法最大效能发挥，需要控制系统接入实现动态闭环航路飞行，才能实现长航时飞行，具有重要的工程应用价值。     

基于光梳的自由空间双向时频传递技术研究现状及趋势

随着光钟精度的不断提高,光学时频传递技术已经成为当前的研究热点.基于光梳的自由空间双向时频传递技术既能实现高精度的时间传递又能实现高精度的频率传递,已经成为当前光学时频传递技术的主要发展方向之一.本文介绍了基于光梳的自由空间双向时频传递技术的主要概念及方法,并对它的发展现状和趋势进行了总结和分析.目前基于光梳的自由空间双向时频传递技术可以在公里级的大气湍流信道上实现亚飞秒级的时间同步.该方法将为光钟远程比对和"秒"的重新定义提供技术支撑.     

综合脉冲星时研究进展

脉冲星计时分析方法包括广义最小二乘法和贝叶斯方法。在分别介绍这2种分析方法的基础上，概括描述综合脉冲星时算法与研究结果。目前，已经建立并在研究工作中实际采用的综合脉冲星时（EPT）算法，主要包括基于TEMPO2软件包的广义最小二乘算法（频率分析法）、贝叶斯算法和维纳滤波算法。给出了采用不同算法的具有代表性的综合脉冲星时研究结果。基于国际脉冲星计时阵（IPTA）长期计时观测资料，综合脉冲星时研究结果表明，以国际原子时（TAI）为参考，采用不同算法得到的综合脉冲星时EPT-TAI，都能够检测到TAI的系统误差TT-TAI。以地球时（TT）为参考还可以得到综合脉冲星时EPT-TT。以所提出的改进维纳滤波算法得到的综合脉冲星时EPT-TAI为例，其频率稳定度分析表明，综合脉冲星时EPT-TAI基本不存在红噪声，在8年以上的频率稳定度略优于原子时TT-TAI。而综合脉冲星时EPT-TT频率稳定度略优于EPT-TAI。与综合脉冲星时不同，消除二次项的原子时TT-TAI的频率稳定度存在明显低频红噪声。最后，总结3种综合脉冲星时算法的各自特征，讨论关于改进综合脉冲星时短期频率稳定度等问题，并给出脉冲星...     

面向可靠性预计的软件运行时行为模型构造方法

运行时行为模型构造是面向可靠性预计的软件运行时模型构造的组成部分，为软件可靠性预计提供运行时组件与组件之间的动态交互关系和状态之间的转移概率信息。基于Java开发平台提出了一种基于非侵入式监控的软件运行时行为模型的构造方法，包括获得当前时刻的运行时体系结构模型；根据运行时体系结构模型确定监控对象；声明监控方法中的代理Bean；声明监控方法中的监控Bean，实现对组件动态调用信息的提取；声明代理Bean和监控Bean的接口；基于模型构造算法实现对运行时行为模型的构造等步骤。基于Rainbow-znn软件进行了实例应用，验证了所提方法的可行性。      

一种融合的长时单目标跟踪策略

本文提出一种融合的长时单目标跟踪策略，融合基于深度学习的目标检测算法和基于相关滤波的单目标跟踪算法，形成两种跟踪模式，根据多种判断策略控制跟踪模式切换，能够在保证跟踪鲁棒性的情况下大幅度提高跟踪实时性。将该跟踪策略用在自制数据集ATP-UAV上，取得了较好的跟踪效果。     

基于长短时神经网络的卫星陀螺仪故障检测

针对卫星陀螺仪故障检测中存在的冗余依赖、微小故障覆盖问题，提出一种基于长短时神经网络(LSTM)的故障检测方法。首先对卫星陀螺仪建模，考虑到卫星姿态控制回路对陀螺仪微小故障覆盖影响，利用半物理仿真平台采集陀螺仪正常与故障数据；然后使用部分正常数据训练LSTM神经网络，使得网络具有预测陀螺仪输出的能力，并将另一部分正常数据输入到训练好的网络模型，得到预测误差，进一步设定故障阈值；最后，将测试数据输入提出的故障检测模型，仿真验证其时效性和准确性。结果表明，在采样频率为10Hz时，对于陀螺仪的卡死、噪声以及偏差故障，基于LSTM神经网络的故障检测模型能在故障发生2s内检测出故障，并达到了98.9%的准确率。     

高速自然层流翼型高效气动稳健优化设计方法

先进高速高升力自然层流(NLF)翼型的设计已经成为提高新一代高空长航时(HALE)无人机(UAV)性能的重要手段。然而这类翼型表面极易出现分离泡和激波等，尤其对于马赫数、飞行攻角等状态波动气动特性非常敏感，这导致传统的层流翼型设计方法设计的外形在面向工程应用中出现稳健性差，难以被工程使用。气动稳健设计(RADO)方法虽然是一种有希望的解决途径，但它遭遇了巨大计算花费的难题。为了解决这些问题，通过对影响气动稳健优化设计效率的关键技术进行研究，发展了基于自适应前向-后向选择(AFBS)的稀疏多项式混沌重构方法，极大改善了不确定分析(UQ)和稳健优化效率。同时，也发展了考虑多参数不确定的高效气动稳健优化设计方法，有效解决了传统翼型设计方法难以满足高速高升力自然层流翼型设计要求兼顾高升力设计、自然层流设计以及超临界设计的难题。最后使用发展的方法成功设计了一类具有典型特点的跨空域稳健自然层流翼型。结果表明设计的翼型相对于经典的全球鹰无人机翼型气动性能全面提升，同时低阻范围更大，气动性能更加稳健，从而验证了稳健优化方法的有效性和相对于确定性设计的优势。