基于实测星载原子钟数据的脉冲星守时方法

利用脉冲星估计星载原子钟钟差是实现卫星自主守时的途径之一。为充分分析基于脉冲星的自主守时系统性能，利用实测的星载原子钟钟差数据和中子星内部组成探测器(neutron star interior composition explorer, NICER)的PSR B1937+21脉冲星的观测数据，对比分析了星载原子钟和脉冲星的误差特性。设计了脉冲星守时系统框架和星载原子钟钟差估计方法。以实测的星载原子钟钟差数据为基础，计算分析了脉冲星守时系统的性能。计算结果表明，若脉冲星的脉冲到达时间（time of arrival, TOA）解算精度为1 μs/30 d，则原子钟钟差估计精度可达到优于1 μs的水平，初步验证了脉冲星守时系统的可行性。     

基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题，提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先，基于主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法，设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取，该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习，将得到的特征向量输入网络进行分层卷积，优化了网络结构，提高了网络的收敛速度和精度。其次，将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪，通过分析相邻2帧图像的变化率，采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新，有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明，该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降，具有较好的鲁棒性，相较于全卷积跟踪（FCNT）算法平均跟踪精度提高了9.62%，平均跟踪成功率提高了11.9%。     

尾涡数值模拟的曲涡元技术

连接涡线端点形成涡段并计算其对空间任意点的影响系数是尾迹分析的基本环节,称为涡元技术。本文推出圆弧涡元与其应用程序,并引进抛物拱弧涡元,以代替传统的直涡元。提供的曲涡元程序可方便地用于尾迹分析,算例表明曲涡元在提高精度减少计算量方面的先进性。     

Route generation and description using the notions of object's influence area and spatial conceptual map

In the GRAAD Project we aimed at creatinga system which could generate route directions thatare comparable to route directions created by humanparticipants. With this goal in mind, we started froma linguistic and cognitive study of route directionsproduced by people and the study of cognitive modelsof mental maps. We proposed a new qualitative spatialmodel that can support the spatial properties of humanroute directions. This model is based on the notion ofobject's influence area which is used to modelneighborhood, orientation and distance. The proposedapproach relies on the manipulation of spatialentities in a spatial conceptual map (SCM) which isthe computarized analog of a mental map used bypeople. We developped the GRAAD System, software thatgenerates routes in a SCM and describes them innatural language. Finally, we conducted an experimentin order to compare GRAAD's route directions androutes described by human participants in similarexperimental conditions. GRAAD's output was notdistinguishable from route directions created by humanparticipants. In this paper we present the mainresults obtained during all phases of the GRAADProject.     

航天型号项目成本估算方法研究与实现

介绍了国内外航天型号研制项目成本估算的研究现状,分析了航天型号研制项目成本估算的作用与特点。研究了参数成本估算法、工程成本估算法、类比成本估算法、外推成本估算法、仿真模型法和综合成本估算法等方法。给出了用综合成本估算法估算的风云四号气象卫星研制成本算例。     

遥感卫星扰振对TDICCD相机图像影响的仿真与分析

随着传输型遥感卫星结构的扩大化及灵活性的增强,对图像品质产生影响的扰振越来越受到重视。当遥感卫星在轨进行成像时,相机的图像品质会由于星上活动部件的运动的影响而下降。文章从调制传递函数（Modulation Transfen Function,MTF）角度出发,对不同工况下太阳翼转动驱动机构（BAPTA）和动量轮对图像品质的影响进行了仿真和评估。同时,针对高分辨率相机成像品质影响,从动力学仿真方面对星体扰振的幅值和频率进行了有限元分析,确定了扰振源的频率和幅值。最后,根据仿真分析结果,提出了星上扰振控制方案建议。     

机载超短波干扰装备战术性能评估方法研究

分析机载超短波干扰装备在现代作战中的作战对象和任务使命,从侦察能力、测向能力、干扰能力和系统稳定性四个方面构建衡量超短波干扰装备战术性能的指标体系,提出运用模糊综合法分析其综合性能的方法,并通过实例验证了评估方法的可行性.     

一种星-箭连接动态界面力的深度学习反演方法

针对于星-箭连接动态界面力无法通过力传感器直接测量,且典型时域动载反演方法难以准确计算界面力的时域变化等难点,提出了基于长短时记忆(LSTM)神经网络的星-箭界面力深度学习反演方法。首先通过卫星地面测试试验得到数据依据,以卫星主体结构的加速度测量数据为输入层,以星-箭界面力测量数据为输出层,利用LSTM神经网络建立输入和输出间的反演映射关系模型,实现卫星在发射过程中较高精度的界面力反演。进而,设计并开展了某典型卫星结构的正弦扫频和随机振动实验,测试LSTM界面力反演方法的可行性。结果分析可知,所提出的基于LSTM深度学习反演方法能够精确地获得动态界面力时程数据,两项性能指标均优于目前典型的载荷反演方法。     

自由返回轨道的P平面参数快速设计方法

针对自由返回轨道求解过程中地心轨道类型变化造成的B平面参数方法计算失败问题,提出一种基于P平面参数的自由返回轨道快速设计方法。首先,基于轨道半通径参数的普适性,给出了不同轨道类型的P平面参数定义,建立了以P平面参数为求解目标量的自由返回轨道求解模型。其次,给出了基于P平面参数的自由返回轨道快速设计方法,在构建的瞬时地月惯性系下,以平面双二体自由返回轨道作为初值,实现了高精度力模型下的自由返回轨道快速求解。对8种构型自由返回轨道的设计结果表明,P平面参数具有类似于B平面参数的大收敛域,且有效解决了轨道类型变化对计算的影响,可直接应用于中国后续月球探测任务轨道设计。