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。     

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。     

应用激光测高仪提高测绘卫星定位精度的研究

双线阵立体测绘卫星定位对外方位元素的测量精度要求高,然而布设控制点成本高,缺少全世界范围内的控制点。针对这一问题,提出应用星载激光测高仪提高定位精度的方法。首先,分析了双线阵立体测绘卫星和激光测高仪的误差特性,即测绘相机定位精度受外方位角元素影响比较大,激光测高仪高程精度受角元素影响相对较小。然后,论证了用激光测高仪提高定位精度的可行性。在相同的卫星平台定向辅助数据下,激光测高仪高程精度要比测绘相机高得多,可以作为高程约束提高定位精度。最后,应用光束法平差原理对激光测高数据作为高程约束进行了仿真试验。结果表明,加入激光测高数据可将双线阵立体测绘卫星的高程精度由8.0m提高到约3.5m。此方法可为实现全球无控制点测绘提供一定参考。     

星载立体测绘相机立方镜间姿态标定

介绍了测绘相机立方镜与星敏感器立方镜间坐标系转换关系的标定方法。采用4台自准直经纬仪分别对两个立方镜进行准直测量,建立立方镜坐标系,并推导了基于准直测量角度的立方镜坐标系的旋转矩阵公式;利用经纬仪间短边互瞄方法实现两个立方镜间姿态的传递。标定试验表明,该方法可以标定出两立方镜坐标轴间夹角以及测绘相机间的姿态关系,满足了相机研制要求。     

月面环境三维激光SLAM技术

同步建图与定位（SLAM）可实现月球车在未知复杂月面环境下的定位与导航,月球表面由陨坑、石头等起伏地形构成,缺乏树木、建筑物等地面存有的显著特征,大量特征不显著的点云数据会对月球车定位精度和实时性造成影响。本文提出了一种针对月面环境的显著特征点云提取方法以及基于曲面定位能力估计的增量式优化算法,通过Fisher信息矩阵计算曲面定位能力指标,获取机器人位姿估计的不确定性测量,利用增量式的SLAM方案进行优化,用于提高定位精度与实时性。通过在Gazebo （物理仿真平台）仿真场景下的测试,验证了算法性能。     

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.     

天线口面电磁干扰环境表征参数的计算方法

电磁干扰环境的量化表征是武器装备电磁干扰环境适应性试验与评估的基础。针对电磁干扰环境量化表征参数如何计算的问题,归纳并补充了武器装备天线口面感受到的电磁干扰环境的量化表征指标体系,在“时域、频域、空域、能域、极化域、调制域”六个域上梳理了常见有源干扰样式的描述参数,通过推导计算建立起干扰样式描述参数和量化表征参数之间的映射关系,明确了天线口面电磁干扰环境表征参数的计算方法,可为武器装备电磁干扰环境适应性试验与评估提供输入条件。     

跨声速翼型设计

以给定的压力分布或速度分布作为目标，引入目标压力分布与保角变换模Ｈ的关系，给出求解流场和变换模Ｈ的反复迭代，逐步收敛到目标压力分布。通过积分变换模Ｈ就可以得到物理平面上翼型外形（ｘ，ｙ）的坐标，达到设计翼型的目的。以ＧＫ７２－０５－１２和Ｎｏ．７５目标压力分布为例设计出的翼型与相应翼型几何外形相当一致。     

渐近严格伪压缩映象的Mann迭代序列

证明了希尔伯特空间上的渐近严格伪压缩映象的Ｍａｎｎ迭代序列的收敛性定理。     

一种结合深度学习的运动去模糊视觉SLAM方法

针对高动态环境下视觉同步定位与地图构建(SLAM)系统的可靠性受运动模糊的限制,研究了一种基于生成对抗网络(GAN)和AKAZE特征点的运动去模糊视觉SLAM方案。首先,对因相机快速运动而产生的模糊图像进行AKAZE特征点的提取与检测,并根据特征点分布的丰富程度计算图像块权重,结合灰度图像的方差信息建立特征点与模糊程度之间的量化关系表;然后,将达到模糊分数阈值的图像同步输入至改进GAN模型,该网络以端对端的形式恢复中心模糊帧的纹理信息;最后,对输出的清晰图像重新进行位姿估计,以参与ORB-SLAM2后端优化过程。在公开数据集TUM上进行测试,对于受模糊影响较严重的数据集,该方案可以显著降低相机轨迹估计的整体误差,同时维持较好的鲁棒性。