首届中国航天质量奖颁奖大会开幕词

在两个集团公司的共同关心和支持下,经过一年多的辛勤努力,首届中国航天质量奖在今天诞生了。在此我代表航天质协,首先对获奖的单位表示热烈的祝贺!对给予关心和支持的各级领导、付出智慧和汗水的专家与工作人员,表示衷心的感谢!设立中国航天质量奖,是在航天质协第六届一次理事会上提出的,并由两个集团公司共     

基于特征空间的GPS自适应阵干扰抑制技术研究

讨论了GPS系统中自适应阵干扰抑制的问题,对比研究了最优自适应阵与基于特征空间自适应阵的抗干扰性能。通过理论推导和仿真分析,与最优自适应阵相比,基于特征空间在信号与干扰噪声比性能上略有不如,但其在理论上能够完全抑制干扰,具有更好地干扰抑制比。     

青岛机场一次暴雨过程的TBB特征分析

引言青岛夏季南方暖湿空气活跃,北方冷空气南下频繁．两者在此交汇常常出现强烈发展的对流云团,引发强度大、时间短的降水天气．造成严重灾害．因此对青岛的暴雨进行个例研究．总结预报规律是十分有意义的。耿敏等对青岛历年暴雨进行了统计分析,将青岛暴雨过程分为多个类型,作了大量的分析,并总结了关于台风暴雨、气旋暴雨和冷锋暴雨等类型暴雨过程的预报方法。     

周期性碰摩激励作用下薄壁机匣支撑系统响应机理

针对发动机薄壁机匣支撑系统在碰摩激励作用下动力学响应复杂,基于机匣振动信号的碰摩故障特征识别难度大的问题,提出了一种用于故障特征机理分析的数值仿真方法。通过建立薄壁机匣系统的等效动力学三维实体模型,将碰摩激励进行等效力学简化,利用瞬态动力学方法对周期性碰摩故障进行了数值仿真。在系统固有特性分析的基础上,对机匣测点在碰摩激励作用下的时域、频域响应特征展开研究,得到了碰摩故障特征的产生机理。机匣位移振动信号主导频率为系统整体低阶固有频率,加速度振动信号主导频率为碰摩脉冲激励频率及其倍频,上述结论可作为碰摩故障发生的依据,为故障早期诊断提供参考。      

语言引导的多粒度特征融合目标分割方法

语言引导的目标分割旨在将文本描述的目标与其所指代的实体进行匹配,从而实现对文本、实体之间关系的理解与指代目标的定位。该任务在信息抽取、文本分类、机器翻译等应用场景中具有重要的应用价值。基于Refvos模型提出一种语言引导的多粒度特征融合目标分割方法,能够对特定目标精准定位。利用Swin Transformer和Bert网络,分别提取多粒度的视觉特征和文本特征,提高对整体与细节的表征能力;将文本特征分别与不同粒度视觉特征进行融合,通过语言引导增强特定目标表达;通过卷积长短期记忆网络对多粒度融合特征进行优化,在不同粒度特征间进行信息交流,得到更精细化的分割结果。在UNC、UNC+、G-Ref、ReferIt数据集上进行训练并测试所提方法。实验结果表明：相比Refvos,所提方法在UNC数据集的val、testB子集中IoU结果分别提升0.92%、4.1%,在UNC+数据集的val、testA、testB子集中IoU结果分别提升1.83%、0.63%、1.75%。所提方法在G-Ref、ReferIt数据集的IoU结果分别为40.16%和64.37%,达到前沿水平,证明所提方法的有效性与先进性...     

基于多模态掩码Transformer网络的社会事件分类

多模态社会事件分类的关键是充分且准确地利用图像和文字2种模态的特征。然而,现有的大多数方法存在以下局限性：简单地将事件的图像特征和文本特征连接起来,不同模态之间存在不相关的上下文信息导致相互干扰。因此,仅仅考虑多模态数据模态间的关系是不够的,还要考虑模态之间不相关的上下文信息（即区域或单词）。为克服这些局限性,提出一种新颖的基于多模态掩码Transformer网络（MMTN）模型的社会事件分类方法。通过图-文编码网络来学习文本和图像的更好的表示。将获得的图像和文本表示输入多模态掩码Transformer网络来融合多模态信息,并通过计算多模态信息之间的相似性,对多模态信息的模态间的关系进行建模,掩盖模态之间的不相关上下文。在2个基准数据集上的大量实验表明：所提模型达到了最先进的性能。     

联合方面注意力交互的图文方面类情感识别

随着多媒体的快速发展,单纯采用文本的方面类情感分析,不能准确识别用户所表达的情感。而现有图文数据的方面类情感分析方法仅考虑图文模态间的交互,忽略图文数据的不一致性和相关性。因此,提出联合方面注意力交互网络(JAAIN)模型的图文方面类情感识别方法。所提方法针对图文数据的不一致性与相关性,通过多层次融合方面信息和图文信息,去除与给定方面无关的文本和图像,增强给定方面的图文模态数据的情感表示,将文本数据情感表示、图像数据情感表示及方面类情感表示进行拼接融合与全连接,实现图文方面类情感判别。在数据集MultiZOL上进行实验,实验结果表明：所提模型能够提升图文方面类情感判别的性能。     

过冷大水滴动力学行为对翼型结冰的影响分析

过冷大水滴（SLD）是极端危险的飞行环境之一。因大粒径水滴独特的动力学行为变形破碎、飞溅反弹,传统结冰计算方法难以准确地反映SLD结冰情况。采用Navier-Stokes方法求解流场、Euler方法计算水滴撞击、Shallow Water模型模拟结冰,并与NASA实验结果进行了对比验证方法可信。结果表明：SLD动力学行为对结冰和冰形影响较大。其中,变形破碎改变了水滴运动轨迹和撞击范围,降低了水滴撞击极限,导致上下结冰极限减小2.83%、2.13%;飞溅降低了驻点附近水滴收集率,导致前缘积冰量减少8.09%;反弹显著降低了水滴撞击极限,导致上下结冰极限减小30.69%、20.01%;撞击后飞溅反弹二次水滴再入流场使得上下结冰极限增加6.14%、3.71%。同时,与干净翼型相比带冰翼型空气动力学性能严重退化,在相同迎角下,升力更小、阻力更大、气动效率更低。     

基于压缩协作表示的辐射源识别算法

针对低信噪比（SNR）条件下传统辐射源识别算法性能下降的问题,提出了基于压缩协作表示的识别算法,分别从特征提取和分类器设计两方面进行描述。首先将时域辐射源信号变换到二维时频域,通过图像处理方法提取高维特征列向量。经随机矩阵压缩到一定维度后,输入到提出的压缩协作表示分类器中得到识别结果。进而,对协作表示系数进行非负约束,提出了更符合实际应用场景的算法。仿真结果验证了所提算法的可行性与有效性,且在低信噪比条件下稳健性强、抗噪声干扰性能好、计算量较小、易于工程实现。     

基于混合体制雷达网的弹道目标微特征及外形参数提取

针对弹道中段目标微特征难以识别与分辨的问题,提出了一种基于低分辨雷达和高分辨雷达相结合的混合体制雷达网的有翼弹道目标微特征及外形参数提取方法。依据非线性信号参量可分离模型,利用非线性最小二乘估计方法解算出有翼弹道目标群各散射中心的幅相参数,结合不同雷达提取的微特征的关联性,利用散射中心关联处理实现了各类散射中心的分离。在此基础上,利用弹道目标的微特征,结合弹道目标各散射中心的相对位置关系,重构出各目标的三维微特征及各散射中心的三维位置矢量,进而估计出目标的进动特征和结构参数。仿真结果表明:当信噪比(SNR)为5 dB时,该方法的重构精度保持在92%左右。