新一代并行处理星载计算机技术研究

为提高卫星的整体性能，对并行处理技术在集中式控制体系结构卫星平台的关键部件——星载计算机中的应用进行了研究。所设计的星载计算机采用了总线仲裁和故障隔离技术，并具有图像处理等复杂功能。通过并行双CPU资源的冗余重构设计，可保证在某个CPU发生故障后实现星戴计算机的降级使用，提高了星载计算机的可靠性，并给出了监控软件的流程。最后，采用离散傅里叶变换(DFT)运算，对设计的计算机的并行处理能力进行了预估。     

同步误差条件下的空间目标双基地ISAR自聚焦算法

以空间目标为研究对象,针对双基地雷达时间、空间及频率同步误差导致的逆合成孔径雷达图像散焦问题,提出基于离散多项式相位变换的自聚焦算法。算法首先将目标平动、转动及同步误差导致的相位项统一建模为高阶多项式,利用离散多项式相位变换方法估计高阶多项式系数并据此构建补偿相位项,完成高阶相位补偿。最后进行方位压缩得到高聚焦度的二维ISAR像。算法通过选取合适的延时参数及成像积累时间可得到高精度参数估计及相位补偿,理论分析和仿真校验了算法性能优于常用的非参数化自聚焦算法。     

空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术

为满足空间目标交会对接任务中高精度、快速的测量要求,提出了一种空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术。该算法首先从初始帧图像中分割定位目标所在局部区域,作为目标连续跟踪的初始值;其次基于初始帧目标局部区域完成对初始帧目标边缘特征的检测及细化处理;最后采用Hough变换完成对初始帧目标边缘的检测及细化后的局部图像轮廓直线的提取,分别选取目标轮廓四方向最优的直线参数作为最终目标轮廓直线获取的效果,并采用梯度最大法则实现两两求交获取的轮廓特征的优化提取。在目标逼近过程中,结合相邻帧图像间目标尺度动态变化的关联性,根据初始帧提取目标轮廓特征的先验信息,确定目标在第二帧图像中的轮廓位置,并依次根据上一帧图像的轮廓位置信息定位目标在当前帧所在的区域,通过局部处理实现序列图像轮廓区域特征的连续跟踪。该算法无需遍历整个图像,所需处理的目标区域大幅减小,能够有效克服由目标图像较多边缘干扰导致的轮廓提取效果差及处理速度慢的缺点,具有速度快、准确性强、稳定性高等优点。     

基于DCT-CS的脉冲星周期超快速估计方法

受快速傅里叶变换（fast Fourier transform，FFT）的影响，基于FFT和压缩感知（compressive sensing, CS）的脉冲星周期快速估计算法的计算量大。为进一步减小计算量并提高计算精度，利用离散余弦变换（discrete cosine transform，DCT)取代FFT，提出了一种基于DCT-CS的脉冲星周期超快速估计算法。在该方法中，利用DCT提取脉冲星信号的低频部分构建低频DCT矩阵；构建畸变轮廓字典并获取累积轮廓；提出了利用最大值超分辨率稀疏恢复估计脉冲星周期的方法。仿真结果表明，DCT-CS的脉冲星周期估计精度达到了3.82×10-12 s，计算时间达到了9.31 ms。与FFT-CS相比，周期估计精度提高了约16%，计算时间缩短了约37.5%，实现了实时高精度的脉冲星周期估计。     

氢氧火箭发动机羽烟紫外辐射参数反演研究

针对氢氧火箭发动机羽烟紫外辐射特性参数分析,提出一种基于紫外CCD(change coupled device)相机采集的单幅辐射图像,同时反演羽烟内紫外辐射源项和吸收系数的方法.该方法将羽烟简化为发射-吸收轴对称介质,通过对辐射图像数据进行Able变换得到三维介质内辐射强度分布,利用最小二乘法将反演问题转化为使计算得到的与Abel变换得到的辐射强度误差最小的最优化问题,然后利用共轭梯度法求解该最优化问题.通过在求解正问题得到的准确值的基础上添加随机噪声,模拟辐射图像数据,分析了测量误差对算法反演精度的影响.结果表明:该算法对测量误差不敏感,能够准确的重建羽烟内的辐射源项和吸收系数分布.      

基于图像识别的机械振动信号特征提取与寿命预测方法研究

滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。     

基于局部三角变换的OFDM系统

正交频分复用(OFDM)调制技术由于具有良好的抗多径干扰能力和高效的频谱利用率,在许多数字传输系统中被广泛应用,成为当今卫星通信研究的热点。本文提出了基于局部三角变换（LTT）的OFDM系统模型,该系统带外频率谱密度下降快,并能保持相邻的OFDM符号的正交性。给出了用离散余弦变换（DCT）实现的快速算法及复杂度,并考查了最优基的选取。仿真和分析结果表明：该系统误码率比基于快速傅里叶变换（FFT）的系统更小,能更好地适应高速传输带来的大多普勒频移,更有效地利用带宽,为接收端对高速数据的解调提供很好的保证。     

一种小波变换像空间的再生核

利用一个常用的调制高斯函数作为小波母函数,得到小波变换像空间的再生核函数的具体表达式和小波变换的等距恒等式,并分析了小波变换像空间的结构,为一般的小波变换的像空间的研究提供了理论基础。     

宽带LFM信号的线性度测量

介绍了一种采用微波延迟线鉴相的方法对宽带LFM信号的线性度进行测量的装置。在该装置中,使用光纤、电缆实现微波延时,在小波变换的基础上采用相位建模以提高瞬时频率的测频准确度,根据线性调频信号的调频形式建立数学模型,得出了线性度的数学表达式。     

基于自适应融合的弹道目标空间位置重构

由于进动锥体目标参数存在耦合,单部雷达不易获取同时参数估计误差较大。针对这一问题,提出了一种联合多部雷达不同视角微动信息进行参数提取与融合的新方法。首先,对进动目标进行了建模和散射点距离像分析,并利用Hough变换实现了锥顶散射点的关联。然后,联立2部雷达的微动信息作为求解单元来对耦合参数进行解耦,求出相应的参数。同时以进动角为例进行了误差方差分析,以融合后误差方差最小为原则对权系数进行了求解,并对其余参数进行了相同的处理。最后,在一个进动周期内,根据求出的锥体顶点坐标和锥旋轴矢量实现了锥体目标空间位置的重构。仿真结果表明该融合方法能够提高参数精度并能对锥体空间位置进行重构。