升降式光电探测平台定位原理与误差分析

针对升降式光电探测平台的高精度目标定位要求,提出了一种基于多体系统理论的误差分析与建模方法.在系统总体结构的基础上,采用低序体阵列和齐次坐标变换矩阵,分别描述系统的拓扑结构和各坐标系之间的转换关系.同时,详细分析了各项误差因素的特性和产生机理,建立目标定位误差模型,并给出误差概率分布列表.Monte carlo仿真实验表明:影响定位精度的主要因素为轴系零位误差、光轴一致性误差、轴系垂直度误差、姿态测量组合和传递装置安装误差.外场实验表明:误差校准后,系统的最终测角精度优于0.07°.     

空间太阳能电站构想及其相关技术的发展

文章介绍了太阳功率卫星（SPS）的发展背景、基本原理和系统构成,分析了实现SPS的主要技术条件。通过分析目前国际上建设SPS所开展的实验及其相关技术的发展,以期对中国未来发展空间太阳能电站技术提供借鉴。     

BRAM存储器EDAC容错技术可靠性分析

SRAM型FPGA内部高密度BRAM存储模块作为用户存储资源,在空间运行中易受单粒子翻转效应影响,造成用户数据失效,EDAC技术被广泛采用作为其容错手段.对于商用型SRAM - FPGA,编码/解码模块可靠性对EDAC容错技术有效性具有很大影响,因此本文在考虑编码/解码模块可靠性影响情况下,对商用SRAM - FPGA...     

一种基于全变分理论的红外背景杂波抑制算法

针对复杂背景下的小目标检测问题,提出基于全变分理论的单帧红外图像空域背景杂波抑制算法.分析红外图像背景抑制的最大后验概率模型,引入全变分的概念作为背景图像的先验信息,描述估计背景的平滑度约束,从而转化为泛函极值问题进行求解.估计背景在满足对观测图像数据依赖的同时,能够保留背景图像的边缘信息,有效降低复杂背景灰度值起伏较大处的虚警.通过仿真实验验证了算法的可行性和有效性,分析结果表明其背景抑制性能较传统算法有较大提高,算法架构适用于大数据图像并行处理的工程实现.     

激光全息检测技术研究与应用

介绍了激光全息检测技术的原理、特点和方法.通过研究激光全息检测位移量与激光全息检测载荷理论并结合检测试验给出了激光全息检测工艺流程、工艺方法和工艺规范.采用该规范对某型液体火箭发动机推力室收扩段铣槽夹层结构钎焊缝进行了无损检测,检测通过的液体火箭发动机推力室已经完成了飞行任务考核.     

GNSS无源 MIMO雷达系统及其探测性能分析

提出一种综合使用多GNSS系统可用导航卫星信号源和基于MIMO信号处理体制的无源多基地雷达系统结构,利用M IM O处理获得的空间分集增益来改善雷达探测性能。分析了系统的可用信号源情况,讨论了系统中前向散射区的确定和目标前向散射RCS的计算问题,在此基础上,对基于GNSS信号的无源MIMO雷达系统的探测性能进行了深入研究并给出了仿真计算结论。     

一种自适应观测器设计和故障检测方法

利用模糊系统和径向高斯函数网络,设计一种具有自适应能力的模糊神经网络.用高斯函数表示模糊规则前件的隶属度函数,然后,构造一种递阶自组织在线学习算法,从输入输出样本数据中,通过学习提取模糊IF-THEN规则;在此基础上,提出一种非线性时变系统的自适应状态观测器设计和故障检测方法,并对其结构及特征进行了讨论,仿真结果表明,这种自适应状态观测器能很好地观测系统的状态,并能有效地应用于系统的故障检测.     

基于信息压缩的四层前向网络模型体系结构及其应用

提出了一种基于信息压缩原理的四层前向网络体系结构,用以为液体火箭发动机部分参数建立网络模型。利用所选参数的时间序列对这些参数实现平滑、滤波与预测等处理,提高了基于试车数据驱动的故障监控系统对量测噪声、传感器故障与系统过程噪声的鲁棒性。该四层结构大大缩小了网络权值规模,网络模型的训练采用演化策略。     

腰绑式行人导航系统基于缓存区的启发式航向补偿算法研究

腰绑式行人导航系统通过航位推算方法实现行人定位导航，对于实行灾难救援和单兵作战等任务十分便利。行人行进步长和航向的准确估计是实现航位推算的前提。根据腰绑式惯性传感器信号的特征，采用基于三轴合成加速度的峰值检测进行单步划分；利用步频和加速度方差信息构建线性步长模型。针对人员执行任务过程中由于运动方向不确定性导致传统启发式航向漂移消除算法过度修正甚至失效的问题，提出了一种基于缓存区的启发式航向补偿算法。根据运动方式选定N个复步作为一个缓存区，计算缓存区内相邻复步航向差值的方差，依据方差动态调整航向补偿算法的修正强度，避免过度修正。利用所提算法进行了矩形实验和操场实验，终点定位误差小于1%，表明了所提方法的有效性。     

多传感器协同探测证据理论分类融合方法

随着智能化、网络化集群作战等理念和技术的兴起,精确制导武器越来越向智能化、协同化方向发展。多传感器协同探测能够针对不同的探测任务背景和作战需求,提升目标探测性能,还可以跨域整合多种探测平台。但是由于信息的不确定性等特点,使得多传感器数据直接融合可能造成决策困难。因此,在证据理论体系下对信息融合的有效性进行合理分析与度量是很有必要的。提出了一种基于Deng熵的证据理论分类融合算法,以熵减为主要思想,将证据进行分类融合。在决策过程中,将含有证据数最多的类别融合结果作为总体融合结果,避免高冲突证据的影响,提升融合结果的信息有效性。采用算例说明了所提方法不仅能够得到合理正确的结果,并且融合可靠性较高,便于决策与后续的信息处理。