针对机载应用的H.264编码器评估方法

本文针对机载图像实时压缩的应用需求,讨论了一种H.264编码器性能的评估方法.该方法以典型的机载视频画面为测试序列,对编码器设定一组恒定QP值进行编码,将压缩后码流比特率与标准算法对比,评判编码器性能的优劣.通过对三种不同编码器的测试对比,证明了该评估方法的有效性.     

基于Hartmann技术的微小自适应光学系统的研究

采用微小型自适应光学系统提高系统的分辨率具有非常广泛的应用前景。建立了基于Hartmann技术的波前处理机系统,利用MEMS微变形镜进行波前校正并对结果进行了分析,验证了利用微小自适应光学系统校正畸变波前的科学性,给出了建立实用高分辨率传输型微小自适应光学系统的可行性建议。     

共形相控阵信号处理技术研究

该文主要讨论共形相控阵列的天线方向图合成以及杂波中慢速运动目标的检测问题.文中从建立共形阵列的空间导引矢量入手,首先研究了共形阵列的低旁瓣加权技术,给出了基于能量迭代法和交替投影方法的权值计算方法;接下来讨论了采用空时自适应处理技术抑制杂波、检测目标的问题.建立了共形阵列杂波模型,给出了最优权值以及输出信干噪比的计算方法,最后讨论了共形阵列降维处理算法的实现问题.     

支线飞机装配序列规划的研究

为了提高支线飞机的装配效率,提出了基于二进制编码的并行装配序列规划方法,实现产品的并行装配.通过二进制编码来描述产品各零件之间的装配优先关系,定义了带时间约束的装配特征表,使用二进制运算操作来更新装配过程中零件间的优先关系,提出了以缩短装配时间为目标的并行装配序列的生成算法.该算法能缩短产品的装配时间,适用于支线飞机的并行装配规划.国产某型号支线飞机总装实例验证结果表明了该方法的可行性和有效性.     

基于自适应遗传算法的航迹关联模型

如何解决关联过程巾产生的多维分配问题,是研究多节点航迹关联的关键。遗传算法能够很好地解决组合优化问题。但是基本遗传算法具有收敛速度慢和易于早熟等缺点,对于计算航迹关联问题来说实时性较差。文章在利用遗传算法解决航迹关联问题算法的基础上进行了改进,提出了自适应策略。仿真试验表明,该模型能够使航迹关联保持较高的正确关联率和较快的计算速度。     

环境减灾-1A、1B卫星数据传输分系统技术

对环境减灾-1A、1B卫星数据传输分系统的研制技术和设计方法进行了总结,包括技术要求、功能、技术创新点、取得的技术成果等.此分系统采用的集成化一体化设计方法与按照功能单元分割设备的分系统设计方法相比,产品数量减少了3台,降低了分系统的体积、重量和功耗,减少了环境试验的时间和研制成本,适用于小型化、轻量化的卫星平台.此分系统中采用了多谱段CCD图像4:1压缩技术、多种速率不同类型遥感器的AOS编码技术和X频段QPSK微波直接调制技术,这些技术的攻关可为后续遥感卫星数据传输分系统的设计提供一种优选方案.     

基于对角加载的机载MIMO雷达自适应匹配滤波检测器

研究了基于自适应匹配滤波(Adaptive Matched Filter, AMF)的机载MIMO雷达目标检测问题。针对参考单元数据不足对MIMO\|AMF检测器性能的影响,提出了基于对角加载的MIMO雷达AMF(MIMO\|LAMF)检测器,并对其检测性能进行分析,给出虚警概率和检测概率的闭合表达式。该检测器利用机载MIMO雷达杂波子空间低秩的特点和对角加载技术,解决了因参考数据不足所引起的矩阵病态问题。为了减少MIMO\|LAMF检测器的运算量,在分析杂波协方差矩阵块对角化特性的基础上,给出一种简化MIMO\|LAMF检测器。理论分析和仿真结果都表明,上述两种检测器相对于杂波协方差矩阵都具有恒虚警特性,检测性能优于MIMO\|AMF检测器。
     

旋翼/涡轴发动机的自适应模型

基于卡尔曼滤波器研究旋翼/涡轴发动机的机载自适应模型.采用拟合法建立了状态变量模型,并将发动机性能蜕化参数作为增广的状态变量,设计了卡尔曼滤波器,从而可以根据可测参数的偏离量估计出发动机部件性能蜕化值,最后将部件性能蜕化值用于对机载模型中不可测性能参数的修正,从而使机载模型能适应发动机的非额定工作状况.通过数字仿真表明,建立的机载自适应模型能真实反映发动机的工作状况,并且在全包线范围内该模型都具有比较好的鲁棒性和实时性.     

三维物体表面测量光传感技术

建立了小孔成像摄相机模型,提出了将投影仪看作主动相机的隐函数线性模型.采用了四幅相移光栅条纹编解码技术进行数据匹配,提出了基于质量图的枝切截断算法,处理解码过程中由于图像噪声、孔洞、阴影等导致的相位误差.最后,搭建了实验原型系统,选取了实物模型进行测量试验.实验结果表明,该3-D传感系统工作稳定、精度高,在150mm×200mm的测量范围,精度误差约±0.04 mm.     

基于RBF网络辨识的挠性卫星姿态自适应控制

为满足挠性卫星姿态控制的更高要求,提出了一种基于径向基函数（RBF）网络辨识的模糊自适应控制方法。根据卫星姿态动力学方程,将RBF辨识网络引入模糊神经网络的T-S模型,以辨识卫星,在线修改模糊神经控制器（FNC）参数,使卫星的姿态角度达到设定值。仿真结果表明：该法能有效克服卫星的不确定性,提高卫星姿态的控制精度。