一类非线性边值问题正解的存在性研究

为讨论一类非线性二阶两点边值问题正解的存在性,利用上下解方法,构造相应锥映射,给出非线性变号的二阶两点边值问题正解存在性的判定方法;对已发表文献中相应的结果进行推广,从而获得该类边值问题存在正解的重要结论。     

中国民航机场建设集团公司企业文化理念体系

建设集团公司“五大核心理念” 【愿景】亚洲领先、世界知名的机场建设和临空产业工程服务商 【使命】绘制机场建设蓝图,助力民航事业腾飞 【核心价值观】质量为本、创新为魂、诚信为基 【精神】诚、效、知、行、和 【宗旨】用创造满足客户需求,用创新谋求集团发展,用创业实现人生价值     

实时嵌入式软件需求描述框架探索

描述软件需求,目前最大的挑战就是保证需求描述的完整性、准确性、一致性及规范性。本文分析了实时嵌入式软件的特点,找出实时嵌入式软件需求规格说明应当覆盖的内容,并针对各项内容,分析描述所采用的方法,形成实时嵌入式软件需求描述的框架。此框架对改善需求描述的完整性、规范性有很大帮助,对提高需求描述的准确性和一致性有积极作用。     

码流映射的JPEG2000遥感图像无损信息隐藏

遥感图像经过飞行器JPEG2000压缩编码传输到地面,在传输过程中有时需要搭载其他一些遥测信息,将附加信息嵌入到压缩文件中。对JEPG2000的数据结构进行了研究,将压缩文件的数据部分变换成图像并将其分块,统计256个灰度值,找到出现次数最多的灰度值以及次数为0的灰度值。将这些灰度值所对应的字节进行映射,不同的灰度值代表不同的二进制秘密信息。接收端通过映射将秘密信息提取后,再将载体更改后的字节恢复。隐藏容量平均有了500bit的提升,载密图像的PSNR大于30dB,同时载体数据仍然可以无损恢复。试验结果说明,该算法可以无损地实现JPEG2000图像的信息搭载,同时文件没有膨胀。     

基于导航卫星反射信号的空间飞行器探测定位方法

导航卫星信号经由空间飞行器后将发生反射与散射,此信号对于飞行器自身的定位通常作为多径信号被消除。利用双基无源雷达的概念,提出利用该信号实现空间飞行器的远程定位方法。该方法充分利用空间飞行器对于导航卫星信号的反射与散射,在地面/空中设置可以接收此反射信号的接收机,从而实现飞行器的探测。接收机利用码延迟锁定环路实现直射信号与反射信号的锁定,并通过求解直射信号与反射信号的相关功率获得其路径差,进而计算出空间飞行器的位置。介绍了利用延迟映射接收机(DMR)探测空间飞行器的系统组成,并给出了远程定位的数学模型、关键技术分析、DMR的设计原理及验证实验,实验结果表明所设计的DMR可以有效地接收到导航卫星反射信号。为空间飞行器的探测提供了一种新型的手段。     

基于粒子群算法的切削参数优化及其约束处理

切削参数优化问题通常是多约束、非线性的,通过对其目标函数进行分析,发现这类问题的最优解通常位于可行域边界上.针对该问题的求解,在约束处理方法上引入了非固定多段映射罚函数法和半可行域概念,并考虑到绝对半可行域宽度导致的不同约束条件难以同步得到满足问题,提出了相对半可行域设置方法,即将半可行域宽度与各约束许用值的相对误差相对应,应用于粒子群算法实现了切削参数优化,并通过实例计算对所提出的方法进行了验证.     

非圆轨道卫星实现共面悬停的方法

通过矢量控制,使任务卫星始终在目标卫星的轨道平面内飞行,同时保证"任务卫星-目标卫星-地心"的夹角和两颗卫星间的相对距离保持不变,从而实现共面悬停飞行。重点进行了任务卫星悬停飞行的动力学理论分析,推导了悬停飞行过程中任务卫星相对于目标卫星的径向和切向加速度需求,给出了开环控制方案,对不同悬停任务的能量需求进行了对比分析,最后对悬停飞行过程进行了动力学仿真。     

应用于DSMC方法的直角网格技术

研究了应用于直接模拟蒙特卡洛DSMC(Direct Simulation Monte Carlo)方法的直角网格技术.通过对边界三角形表面微元进行统计,建立直角网格缺陷单元与表面微元之间的映射关系,并进一步将缺陷单元区分为一级缺陷单元以及二级缺陷单元,同时结合可变时间步长技术,从根本上解决了在DSMC方法中利用直角网格技术贴体光滑地匹配复杂几何型面的问题.给出了相应的自适应网格调整方法.基于以上策略,编制了通用DSMC计算程序RGD-Tool(Rarefied Gas Dynamic Tool).利用RGD-Tool程序对典型的圆球绕流以及无限薄斜挡板绕流两个算例进行了验证计算,结果表明所讨论直角网格技术是有效的.     

结合自组织映射网络及三角形算法的星图识别方法

三角形方法是最经典且应用最广的星图识别方法之一,但是存在搜索范围大、匹配冗余、抗噪能力弱等问题。将神经网络技术应用到星图识别过程中,结合自组织映射网络（SOM）优秀的分类能力和三角形算法可靠的角距匹配能力,提出了一种新的识别方法。该方法基于邻近星的分布来构建每颗导航星的特征向量,将其作为SOM网络的输入向量,通过训练得到具有分类识别功能的网络及相应的三角形库。识别阶段,输入待识别星的特征向量,网络输出识别类,在该类对应的三角形库中应用三角形算法查找匹配三角形,完成星图识别。试验发现该方法减小三角形搜索范围、实现快速匹配的同时,提高了识别系统的抗噪能力,在全天识别过程中平均识别时间低于5ms,识别率在噪声标准差为0.025时仍高达99%。